具体描述
《MATLAB基础及其应用教程》由基础知识和应用两大部分组成，基础知识详细介绍了MATLAB基础准备与入门、MATLAB的基本使用方法、数组和数组运算、字符串单元数组和结构、数值计算功能、符号运算、数据和函数的可视化、MATLAB程序设计、图形用户界面设计、Simulink仿真基础；在应用方面，介绍了MATLAB在信号与系统、数字信号处理和通信原理中的应用等内容。《MATLAB基础及其应用教程》在介绍方式上使用了大量图片、例子，具有较好的操作指导作用，通过实例帮助读者加深理解。
《MATLAB基础及其应用教程》侧重基础知识和应用，适合初学者作为入门教材，注重和有关学科领域的结合，特别适合作为电子信息工程专业、电子科学与技术专业和计算机专业的术、专科教材。
《MATLAB基础及其应用教程》配有免费课件资源，有需要的读者可到华信教育资源网（www．hXedu．com．cn）下载使用。
好的，这里有一份针对您提到的图书名称的、内容翔实且不包含该书内容的图书简介： 《Python数据科学实战：从零到精通的数据处理与分析指南》 图书简介 一、本书概述：开启数据科学之旅的全新篇章 在当今这个数据驱动的时代，掌握高效的数据处理、分析和可视化技能已成为科研、工程乃至商业决策的核心竞争力。《Python数据科学实战：从零到精通的数据处理与分析指南》并非一本枯燥的编程语言手册，而是一部面向实践、深度融合了现代数据科学工作流程的实战教程。本书旨在为读者构建一个坚实的数据科学基础，引导读者利用全球最流行、功能最强大的开源工具——Python生态系统——来解决真实世界中的复杂问题。我们避开了初级语言特性的冗余介绍，将重点聚焦于数据科学的“粘合剂”：如何高效地导入、清洗、转换、探索和建模数据。 本书结构清晰，逻辑严谨，从数据科学的基本概念入手，逐步深入到高级主题，确保读者不仅能“会用”工具，更能“理解”其背后的原理与适用场景。无论是初涉数据科学领域的新手，还是寻求优化现有工作流程的资深工程师，都能从中获得实质性的提升。 二、核心内容板块深度解析 本书内容被精心划分为六个相互关联、层层递进的模块，全面覆盖了数据科学项目的生命周期。 模块一：Python环境与科学计算基石 本模块专注于搭建高效的开发环境，并夯实科学计算所需的Python基础。我们首先介绍Anaconda/Miniconda环境的管理，以及虚拟环境的最佳实践，确保项目环境的隔离与可复现性。重点讲解了NumPy库的高级应用，着重于多维数组（ndarray）的内存优化、向量化操作的原理及其在性能提升中的关键作用。读者将学习如何利用广播机制（Broadcasting）高效处理异构数据结构，并掌握基础的线性代数运算在数据分析中的初步应用。 模块二：数据处理的王者——Pandas精要 Pandas是数据科学家处理表格化数据的核心工具。本模块投入了大量篇幅，详尽阐述了`Series`和`DataFrame`的结构特性。不同于传统的介绍，我们深入探讨了高性能数据操作的技巧，包括使用`.apply()`、`.map()`与向量化方法的性能对比。关键内容涵盖了复杂的数据清洗技术，如处理缺失值（插值、剔除策略），多级索引（MultiIndex）的应用，以及高效的数据透视（Pivot Table）与重塑操作。特别是对于时间序列数据的处理，本书提供了从数据加载、频率重采样到窗口函数计算的完整流程。 模块三：数据可视化与探索性分析（EDA） 数据的洞察力往往隐藏在直观的图形中。本模块侧重于以讲述故事为导向的可视化。我们不仅会详细介绍`Matplotlib`的底层定制能力，更会重点讲解Seaborn在统计图形绘制中的优雅应用，包括分布图、关系图和回归图的构建。此外，本书引入了交互式可视化工具Plotly/Dash的基础应用，使读者能够创建可供探索的动态图表。EDA部分强调“提问与验证”的思维模式，指导读者如何通过可视化发现数据中的异常、模式和潜在关系。 模块四：数据建模的桥梁——特征工程与预处理 高质量的特征是模型性能的基石。本模块聚焦于将原始数据转化为模型可识别的高效输入。内容涵盖了特征选择（如方差阈值法、相关性分析）和特征构造（如多项式特征、交互特征）。在预处理方面，我们详细比较了数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的不同应用场景，并讲解了独热编码（One-Hot Encoding）在大规模稀疏数据中的优化处理。此外，异常值对模型的影响及稳健的预处理策略也是本模块的重点。 模块五：机器学习实战框架——Scikit-learn深度应用 本书选择Scikit-learn作为核心机器学习库，因为它代表了Python中机器学习实践的工业标准。本模块不只是罗列算法，而是围绕“模型选择与评估”这一核心主线展开。读者将系统学习监督学习（回归、分类）和无监督学习（聚类、降维）的主要算法。尤其值得一提的是，本书详尽解析了模型评估指标（如精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下的面积AUC）的含义及其在不同业务场景下的权衡取舍。同时，交叉验证、超参数调优（Grid Search与Randomized Search）的最佳实践也被纳入其中，确保读者能构建出泛化能力强的模型。 模块六：案例驱动：端到端的数据分析项目 为了巩固所学知识，本书的最后一部分提供了三个详尽的端到端案例分析： 1. 客户流失预测（分类问题）： 完整展示数据获取、清洗、特征工程、模型训练到最终商业价值解读的全过程。 2. 房价影响因素探究（回归问题）： 侧重于处理异构特征、应用正则化方法来避免过拟合。 3. 社交网络用户群体划分（无监督聚类）： 探讨K-Means与层次聚类在发现隐藏结构中的应用。 三、本书的独特价值与面向读者 《Python数据科学实战》的独特之处在于其“重实战、轻理论堆砌”的编写哲学。我们提供的每一个代码示例都来源于真实数据集或高度仿真的业务场景，确保读者在学习过程中立即能看到代码与结果的对应关系。 本书特别适合以下读者群： 数据分析师与商业智能（BI）专业人士： 希望从Excel或BI工具升级到更强大、可编程的Python环境的专业人士。 理工科背景的研究生与工程师： 需要利用编程能力加速实验数据处理和模型构建的科研人员。 有编程基础，但缺乏数据科学实践经验的开发者： 旨在快速掌握数据处理和建模流程，实现技术栈扩展的程序员。 阅读本书后，读者将不再仅仅依赖于现成的GUI工具，而是能够自信地驾驭Python生态的力量，独立完成从数据获取到洞察提取的完整数据科学项目。
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