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出版者:人民

作者:李连捷 编

出品人:

页数:207

译者:

出版时间:2006-1

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787010058184

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 实验指导
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践教学
• 编程入门
• 数据结构
• 算法基础

现代数据科学与编程实践：理论、方法与应用 --- 第一部分：数据科学的基石与计算思维 第一章：数据科学概览与伦理考量 本章旨在为读者构建对现代数据科学领域的宏观认知。我们将探讨数据科学如何从传统统计学与计算机科学的交叉点中演进为一门独立的、驱动决策的核心学科。内容涵盖数据科学在金融、医疗、环境科学及社交媒体分析中的典型应用场景。重点讨论当前业界对数据伦理、隐私保护（如GDPR、CCPA）的规范与要求，强调负责任的AI（Responsible AI）原则在数据生命周期中的应用，包括算法公平性、可解释性（XAI）的基础概念，确保读者在技术实践前建立起必要的社会责任感。 第二章：计算思维与问题抽象 计算思维是解决复杂问题的核心能力。本章将深入剖析计算思维的四大支柱：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）与算法设计（Algorithm Design）。通过一系列精心设计的案例，例如交通流量优化或资源调度问题，引导读者学习如何将现实世界中的模糊问题转化为结构清晰、可供计算机处理的数学模型。我们将介绍流程图、伪代码以及基本的数据流图（DFD）的使用规范，为后续的编程实践奠定逻辑基础。 第三章：基础数据结构与性能分析 高效处理海量数据，依赖于对底层数据结构的深刻理解。本章详细讲解线性结构（数组、链表、栈、队列）和非线性结构（树、图、哈希表）的内部工作原理、实现细节及适用场景。重点在于对时间复杂度和空间复杂度进行严谨的渐近分析（大O、Ω、Θ符号）。通过对比不同数据结构在插入、删除、查找操作上的性能差异，训练读者在实际工程中选择最优存储方案的能力。例如，对比B树和红黑树在磁盘I/O受限环境下的性能表现。 --- 第二部分：Python程序设计与科学计算环境 第四章：Python语言核心语法与面向对象范式 Python作为数据科学的通用语言，其简洁的语法是快速原型开发的关键。本章从变量、数据类型（不可变性）、控制流（条件与循环）入手，逐步深入到函数式编程特性（高阶函数、装饰器）。核心部分将聚焦于面向对象编程（OOP）的三大特性：封装、继承与多态。读者将学习如何定义类、实现构造函数，理解`self`关键字的本质，并掌握特殊方法（Dunder Methods）在构建自定义数据类型时的应用。 第五章：环境搭建、虚拟化与包管理 在团队协作和项目部署中，确保环境一致性至关重要。本章提供从零开始搭建专业Python开发环境的指南。内容包括Anaconda/Miniconda的安装与配置，虚拟环境（Virtual Environment）的创建、激活与依赖隔离。深入探讨`pip`和`conda`包管理器的区别与最佳实践。此外，介绍`requirements.txt`和`environment.yml`文件的规范编写，确保项目依赖的可复现性。 第六章：Numpy与高性能数值计算 Numpy是科学计算的基石，其核心价值在于高效的向量化操作，避免了Python原生循环的性能瓶颈。本章详细讲解Numpy数组（`ndarray`）的创建、维度操作（`reshape`, `transpose`）、索引与切片（Fancy Indexing）。重点分析广播（Broadcasting）机制的原理及其在不同维度数组间运算中的应用。并通过矩阵乘法、线性方程组求解等实际计算案例，量化Numpy相较于标准Python列表的性能优势。 --- 第三部分：数据处理与可视化 第七章：Pandas：结构化数据操作的艺术 Pandas库是处理表格化数据的核心工具。本章围绕两大核心结构——Series和DataFrame展开。内容涵盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL），数据清洗的关键技术：缺失值处理（插补、删除）、异常值检测与平滑化。进阶部分聚焦于数据转换，包括分组聚合（`groupby()`的复杂应用）、数据透视表（Pivot Table）的构建，以及使用`merge`, `join`, `concat`进行多源数据整合。 第八章：数据清洗与预处理的高级技巧 在实际数据集中，数据质量往往是决定分析成败的关键。本章系统讲解数据规范化与标准化（Min-Max Scaling, Z-Score Normalization）在模型训练前的必要性。针对文本数据，介绍基本的文本清理（去除HTML标签、标点符号）和分词（Tokenization）流程。对于时间序列数据，讲解日期/时间对象的解析、重采样（Resampling）和滞后特征的构造。 第九章：Matplotlib与Seaborn：有效数据可视化 可视化是将复杂数据洞察转化为直观信息的桥梁。本章首先介绍Matplotlib作为底层绘图库的结构（Figure, Axes, Artist）。随后，深入讲解如何绘制标准图表：散点图、折线图、直方图和箱线图。重点转向Seaborn库，展示如何利用其高级API快速生成统计图形，如回归图（lmplot）、分类图（catplot）和热力图（heatmap）。强调图表设计的原则，如选择合适的颜色映射（Colormap）和添加清晰的标签、图例，以增强信息传达力。 --- 第四部分：机器学习基础与模型评估 第十章：Scikit-learn：机器学习工作流概述 本章介绍Scikit-learn（sklearn）库在构建端到端机器学习流程中的核心作用。内容包括数据集的划分（训练集、验证集、测试集），特征工程（Feature Engineering）的初步实践，以及模型选择的策略。 第十一章：监督学习核心算法：回归与分类 详细讲解线性回归与逻辑回归的数学原理及其在sklearn中的实现。对于分类问题，深入剖析决策树（Decision Tree）的工作机制，包括信息增益和基尼不纯度的计算。同时，介绍支持向量机（SVM）的基本思想和核函数的概念。本章注重算法的假设条件和局限性分析。 第十二章：模型评估与验证：超越准确率 仅依赖准确率（Accuracy）评估模型是片面的。本章系统介绍分类模型的评估指标：混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数。讲解如何使用ROC曲线和AUC值来评估模型在不同阈值下的性能。此外，深入探讨交叉验证（Cross-Validation）技术（如K折交叉验证）在评估模型泛化能力中的关键作用，以及偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的概念。 --- 附录：系统与命令行基础 附录部分提供在Linux/macOS环境中进行数据科学工作所需的关键命令行操作，包括文件系统导航、权限管理（`chmod`, `chown`），以及使用`grep`, `awk`, `sed`进行文本流处理的基础知识，帮助读者更好地在服务器环境中管理和预处理数据文件。

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从另一个角度来看，这本书的价值远超出一本普通的实验教材，它更像是一本系统性的计算机思维训练手册。我发现，通过完成书中的一系列实验，我的逻辑思维能力和解决问题的系统性都有了显著的提升。比如，在进行文件操作的实验时，书中要求我们不仅要实现文件的读写，还要考虑异常情况下的错误处理，例如文件不存在或者权限不足。这迫使我们不能只关注“功能实现”本身，更要跳出来，从“健壮性”的角度去审视代码的每一个角落。这种从初级编程思维到工程化思维的转变，是大学阶段非常关键的一步。此外，实验指导中对不同编程范式的引入也非常自然，从过程化编程逐步过渡到面向对象的一些初步概念的实践，为后续学习更高级的语言和技术做好了充分的铺垫。它没有生硬地灌输理论，而是通过一系列递进式的实验，让理论知识在实践中内化为我们自己的能力。书中的项目案例都选取得非常贴合我们大学生活，比如简单的课表管理、成绩录入与分析等，这让学习过程充满了亲切感和即时反馈的成就感，极大地激发了我们探索计算机世界的兴趣。

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这份实验指导的编撰质量，充分体现了编者对计算机基础教育的深刻理解和匠心独运。它的结构设计非常具有前瞻性，它不满足于仅仅教授当前的流行工具和语言，更注重培养学生对计算机底层原理的认知和抽象思维能力。例如，在涉及到内存管理和变量存储的实验部分，它通过一些内存地址的可视化模拟，帮助我们直观地理解了变量在计算机中是如何被分配和访问的，这对于后续学习操作系统和底层原理课程是不可或缺的知识储备。语言风格上，这本书保持了一种非常清晰、专业但又不失亲和力的基调。它不会用过于晦涩的术语来吓退初学者，而是在需要引入专业名词时，会给予明确且通俗的解释。这一点对于理工科背景相对薄弱的同学尤为友好。更值得称赞的是，实验指导对于规范化编程习惯的强调。它在每个实验的最后部分，都会有一小节专门讨论代码的风格、命名规范和注释的重要性，这无疑是在我们刚开始建立编程习惯时，就为我们树立了良好的职业道德标准，避免了养成“能跑就行”的坏毛病。

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这本《大学计算机基础实验指导》的出现，简直是为我们这些刚踏入大学校门、对编程和计算机操作还处于“小白”阶段的学生们，量身定做的一份宝典。我记得刚拿到这本书的时候，翻开目录，里面的章节安排得井井有条，从最基础的硬件认知，到操作系统的一些基本操作，再到后来深入一点的C语言编程实践，每一步都设计得非常贴合初学者的心智发展规律。书中的实验项目设计得非常巧妙，不是那种枯燥乏味的理论复述，而是紧密结合实际应用场景。比如，在学习循环结构的时候，它并没有直接让我们去写一个简单的求和程序，而是设计了一个模拟图书库存管理的简单系统，通过循环来实现对图书信息的不断录入和查询，这样一来，我们不仅学会了循环的语法，更理解了它在实际问题中的作用。再者，实验步骤的描述非常细致，即便是最容易出错的地方，作者也会用醒目的提示和图示来加以说明，这对于我们这些动手能力有待加强的学生来说，简直是救命稻草。每完成一个实验，书后都会附带一些拓展思考题，这些问题往往能引导我们去思考如何优化代码，或者如何将学到的知识应用到解决更复杂的问题中去，真正做到了学以致用，而不是纸上谈兵。这本书的排版和插图也做得相当专业，大量的流程图和代码截图，让抽象的计算机概念变得直观易懂，阅读体验非常流畅。

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不得不说，这本书在实验内容的深度和广度上把握得非常到位，它绝不是那种只停留在“Hello World”层面的浅尝辄止的指导手册。对于我们这些未来可能要从事相关领域的学生来说，打下一个坚实的基础至关重要，而这本实验指导恰恰在这方面表现出色。尤其让我印象深刻的是关于数据结构入门的几个实验模块，它没有直接抛出复杂的算法概念，而是通过一些图形化的模拟，比如用链表来模拟火车的车厢连接，用队列来模拟排队买票的场景，将原本晦涩难懂的抽象概念具象化了。这种教学方法极大地降低了我们的理解门槛，让我们能够更自信地迈向更深层次的计算机科学学习。而且，实验指导中对常见错误及其解决方法也做了详尽的归纳，这简直是自学者和自查的救星。很多时候，代码运行不起来，找不到原因，对着屏幕干着急，但这本书中的“疑难解答”部分，往往能一语中的地指出我们可能犯的语法错误或者逻辑漏洞，省去了我们大量在网络上搜索答案的时间。它更像是一位耐心的、随时待命的助教，指导我们避开陷阱，高效地完成每一个实验任务，确保我们真正掌握了每一个知识点，而不是仅仅应付了事交了作业。

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总的来说，这本《大学计算机基础实验指导》是一本极具实战价值的教材，它成功地搭建了理论学习与实际操作之间的桥梁。我个人认为，它的最大亮点在于其平衡性——它平衡了理论的深度与实践的可操作性，平衡了基础知识的覆盖面与重点难点的突破。许多实验的设计都巧妙地融合了多项知识点，要求我们在一个实验中综合运用所学的变量、流程控制、函数乃至简单的数据结构知识，这种综合训练的效果远胜于单一知识点的单独练习。对于教师而言，这本书提供了清晰的实验路径和评分参考；而对于我们学生来说，它则是一本可以反复研读、每次都能从中获得新感悟的学习伴侣。特别是在处理复杂实验时，书中所提供的调试技巧和排查思路，展现了作者丰富的教学经验，教会我们如何像一个真正的程序员那样去分析和解决问题，而不是仅仅停留在机械地输入代码。它真正做到了“指导”二字，引导我们从一个计算机的使用者，逐步成长为一个计算机知识的构建者和应用者。

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