全国计算机等级考试历届笔试真题详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:207

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出版时间:2011-1

价格:24.00元

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isbn号码:9787113115159

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精品编程入门与实践指南 书名：零基础 Python 数据分析与可视化实战 内容简介： 本手册旨在为编程初学者和希望跨界学习数据处理的专业人士提供一套全面、深入且极具实践性的 Python 数据分析与可视化教程。本书内容完全侧重于现代数据科学的核心工具与技术栈，与计算机等级考试的传统笔试知识体系无直接关联，旨在培养读者实际解决问题的能力，而非应试技巧。 第一部分：Python 基础构建与环境搭建（面向实用） 本部分将指导读者快速搭建稳定且高效的 Python 数据分析环境。我们不会纠结于冗长的编程语言历史或基础语法记忆，而是直接聚焦于数据处理中最常用的部分。 环境配置的艺术： 详细介绍 Anaconda/Miniconda 的安装与环境隔离的最佳实践。讲解如何使用 Conda 管理不同的项目依赖，确保环境的纯净与可复现性。 Python 核心速查： 快速回顾并精讲列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）在处理大规模数据结构时的性能差异与应用场景。重点演示列表推导式（List Comprehensions）和字典合并等高效语法糖。 函数式编程思维的引入： 介绍 `map`, `filter`, `reduce` 在数据清洗初期的应用，并深入探讨 Lambda 表达式的实用价值，为后续的函数式数据转换打下基础。 第二部分：NumPy——高效数值计算的基石 NumPy 是 Python 数据科学生态系统的核心支柱。本章深入剖析其底层机制，确保读者能够写出高性能的数值计算代码。 ndarray 的奥秘： 全面解析 `ndarray` 的内存布局（C 序与 Fortran 序）及其对运算速度的影响。讲解如何通过 `reshape`, `transpose`, `ravel` 等操作灵活地改变数据视角。 向量化运算的威力： 通过大量实例对比循环（Loop）与向量化（Vectorization）的性能差异。重点讲解广播机制（Broadcasting Rules）的复杂应用，这是实现高性能计算的关键。 线性代数基础实践： 涵盖矩阵乘法（`@` 运算符）、求逆、特征值分解等在数据降维（如 PCA 预处理）中的实际应用代码示例。 第三部分：Pandas——数据清洗、转换与管理的主力军 Pandas 是数据分析师的瑞士军刀。本书将循序渐进地引导读者掌握其两大核心结构：Series 和 DataFrame 的全部功能。 数据导入与初步探索： 覆盖 CSV, Excel, JSON 乃至 SQL 数据库的连接与数据读取。强调 `info()`, `describe()`, `dtypes` 在初步数据健康检查中的重要性。 缺失值（NaN）的精准处理： 系统梳理 `fillna()` 的各种策略，包括基于统计量填充、前向/后向填充（ffill/bfill）以及使用自定义函数进行条件填充。 数据重塑与聚合： 深度解析 `groupby()` 聚合操作的“分割-应用-合并”范式。详细讲解 `pivot_table` 和 `melt`/`stack`/`unstack` 在数据透视与格式转换中的高级用法。 时间序列分析的引入： 重点介绍 DatetimeIndex 的创建、重采样（Resampling，如将日数据转为月度平均）以及时间窗口函数（Rolling/Expanding）在趋势分析中的应用。 第四部分：数据可视化——洞察力的显现 优秀的分析必须辅以清晰的视觉传达。本部分聚焦于 Matplotlib 及其上层封装库 Seaborn 的专业应用。 Matplotlib 基础架构： 掌握 Figure、Axes、Axis 之间的层级关系，学会如何精确控制图表的每一个元素（标题、轴标签、图例位置）。 Seaborn 统计图谱精选： 针对不同数据类型和分析目的，选择最佳的图表类型。 分布分析： 直方图（Histograms）、核密度估计图（KDE Plot）、小提琴图（Violin Plot）的对比与选择。 关系分析： 散点图矩阵（Pair Plot）、联合分布图（Joint Plot）在探索变量间关系中的应用。 分类数据处理： 柱状图（Bar Plot）与箱线图（Box Plot）展示不同组别间的差异。 定制化与美学： 讲解如何应用预设风格、使用自定义调色板（Color Palettes）以及如何使用 `plt.subplots()` 创建复杂的多图布局。 第五部分：实战项目——从数据到决策 本部分将通过两个完整的、贴近真实业务场景的项目，巩固前述所有知识点。 项目一：电商销售额预测模型预处理 目标： 清洗历史交易数据，进行特征工程，为后续的回归模型做准备。 关键技能点： 处理非结构化文本字段（如商品描述），基于时间特征（周几、月份）创建新特征，使用 IQR 方法识别并处理异常值。 项目二：社交媒体用户行为分析与可视化 目标： 分析用户互动数据，通过可视化手段揭示活跃时段和内容偏好。 关键技能点： 使用 Pandas 进行复杂的 GroupBy 聚合，创建热力图（Heatmaps）展示不同时间段的用户密度，并用 Seaborn 绘制多变量关系图。 本书特色总结： 本书完全聚焦于数据科学领域的现代工具链，所有代码均基于 Python 3.10+ 版本编写，注重代码的效率、可读性和面向实战的解决方案。它是一本关于如何使用代码处理和理解数据的工具书，与计算机等级考试侧重的理论知识、数据结构算法的应试性讲解路线完全不同，为希望快速进入数据分析岗位的学习者提供了坚实的实践基础。读者在完成本书学习后，将能够独立完成中小型企业级的数据清洗、转换、探索性分析和可视化报告制作。

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