C语言程序设计基础

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页数:215
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出版时间:2011-8
价格:26.00元
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isbn号码:9787121140150
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  • c语言
  • 计算机
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具体描述

《C语言程序设计基础》是作者根据多年的教学经验编写的,以面向非计算机专业基础教学为主,强调计算机语言的基本编程思想。全书分为教学篇和实验篇。教学篇涉及C语言基础、数据类型与运算、结构化程序设计、数组、函数、指针、结构体、文件处理基础等;实验篇分为实验指导、习题和Visual C++ 6.0使用简介三部分。全书整体结构良好,知识体系完整,概念准确,注重对读者进行程序设计方法的基础训练,力求体现结构化程序设计思想,注重培养和训练读者良好的程序设计风格。全书文字叙述简洁,条理清晰,便于读者阅读。

数字时代的航海图:Python 3 数据分析与应用实战 书籍定位: 本书旨在为渴望掌握现代数据处理与分析核心技能的读者,提供一张清晰、详实且高度实用的“航海图”。它专注于当前工业界和学术界最流行的编程语言——Python 3,并深入讲解如何利用其强大的生态系统(特别是 Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn)进行高效的数据获取、清洗、探索、可视化及初步建模。本书摒弃了晦涩难懂的理论堆砌,强调“即学即用”,确保读者在完成阅读后,能自信地处理真实世界中的数据挑战。 目标读者群体: 1. 初入数据科学领域的学习者: 具备基本的编程概念(如变量、循环、函数),但对数据结构和数据分析流程感到迷茫的新手。 2. 传统分析师或领域专家: 熟悉统计学或特定业务逻辑(如金融、市场营销、生物统计),希望通过编程工具提升分析效率的专业人士。 3. 希望转型或补充技能的开发者: 熟悉其他编程语言(如 Java, C++),但希望快速掌握 Python 在数据处理领域应用的软件工程师。 内容核心架构与特色: 本书结构精心设计,遵循数据分析的完整生命周期,共分为五个主要部分,共计二十二章。 --- 第一部分:Python 基础与环境准备(奠定坚实的地基) 本部分将快速回顾 Python 3 的核心语法,重点关注那些在数据处理中频繁使用的特性,并指导读者搭建稳定、高效的分析环境。 第一章:Python 3.x 快速导览 环境配置:Anaconda/Miniconda 的安装与虚拟环境管理(conda env)。 核心数据类型回顾:列表、元组、字典、集合的底层机制与内存效率考量。 函数式编程的引入:Lambda 表达式、高阶函数(map, filter, reduce)在数据流处理中的潜力。 面向对象基础:类与对象的简单应用,为后续理解库的内部结构做铺垫。 第二章:Jupyter 生态系统精通 Jupyter Notebook 与 JupyterLab 的交互技巧:魔术命令(%timeit, %load_ext)的使用。 Markdown 在报告撰写中的规范化应用。 交互式绘图的实现与调试技巧。 --- 第二部分:数值计算的基石——NumPy 深度解析(速度与效率的保证) 本部分将彻底讲解 NumPy 数组(ndarray)的强大之处,这是所有后续数据分析库的性能核心。 第三章:ndarray 的世界观 数组的创建、形状(Shape)与维度(Dimension)的灵活操控。 广播机制(Broadcasting):理解向量化操作的关键。 索引与切片的高级技巧:布尔索引和花式索引的应用场景。 第四章:向量化运算与线性代数基础 超越循环:如何用 NumPy 函数实现高效率的数值计算。 随机数生成器:统计模拟与种子设置。 核心线性代数运算:矩阵乘法、转置、行列式、特征值分解的实际意义。 --- 第三部分:数据处理的瑞士军刀——Pandas 精要(结构化数据的核心引擎) 这是本书篇幅最大、内容最实用的部分,旨在将读者从“会用”提升到“精通” Pandas 的数据操作哲学。 第五章:Series 与 DataFrame 的构建与管理 数据框的加载:CSV, Excel, JSON 等常见格式的导入与导出优化。 缺失值(NaN)的处理策略:识别、插补(均值、中位数、前/后向填充)与删除的权衡。 数据类型优化:Category 类型的使用及其对内存和性能的提升。 第六章:数据清洗与重塑 字符串(Object/StringDtype)操作:正则表达式在数据清洗中的应用。 数据合并与连接:`merge`, `join`, `concat` 的区别与适用场景。 `pivot_table` 与 `crosstab`:多维数据汇总的艺术。 第七章:分组聚合与时间序列处理 Groupby 流程详解:Split-Apply-Combine 范式。 多级聚合:一次性计算多个统计量。 时间序列基础:DatetimeIndex 的创建、重采样(Resampling)与时间窗口计算。 --- 第四部分:数据洞察与可视化(从数字到故事的转化) 本部分聚焦于如何通过直观的图形来揭示数据背后的规律,并介绍 Matplotlib 与 Seaborn 的协同工作方式。 第八章:Matplotlib 基础绘图框架 面向对象的绘图接口:Figure, Axes 的关系。 定制化:图例、轴标签、标题、颜色映射的精细控制。 子图布局管理:`subplots` 和 `GridSpec` 的灵活运用。 第九章:Seaborn 统计可视化 探索性数据分析 (EDA) 的常用图表:直方图、箱线图、小提琴图。 关系型可视化:散点图矩阵 (Pair Plot)、回归图 (lmplot)。 分类数据可视化:条形图、点图的展示效果对比。 --- 第五部分:迈向预测——机器学习入门与实践 在数据准备和理解的基础上,本书引入 Scikit-learn 库,带领读者完成从数据到初步预测模型的跨越。 第十章:Scikit-learn 工作流简介 特征工程:特征缩放(标准化与归一化)。 模型的训练、评估与交叉验证。 管道(Pipeline)的构建:整合预处理和模型训练。 第十一章:回归模型实战 线性回归的原理回顾与参数解读。 正则化技术:Ridge, Lasso 在模型选择中的作用。 模型性能评估指标:MSE, R-squared 的实际意义。 第十二章:分类任务入门 逻辑回归:从概率到决策边界。 K近邻 (KNN) 算法的可解释性分析。 分类性能度量:混淆矩阵、精确率、召回率与 F1 分数。 --- 本书特色总结: 1. 项目驱动的案例库: 全书穿插了来自金融市场波动分析、用户行为日志处理、电商销售趋势预测等五个大型综合案例,每个案例都对应一个实际工作场景,确保读者学习到的知识点能够立即投入实践。 2. 性能优化关注点: 针对数据科学家关注的内存占用和计算速度,书中专门设置了“性能优化角”,讲解向量化技巧和 Pandas 优化器的使用。 3. 代码规范与注释: 所有代码均遵循 PEP 8 规范,并提供详尽的注释,帮助读者理解每一行代码背后的逻辑意图,而非仅仅是运行结果。 4. 环境的健壮性: 明确指导读者如何使用 `requirements.txt` 文件复现所有实验环境,保障代码的可移植性和长期可用性。 通过本书的学习,读者将不再是简单的代码使用者,而是能够驾驭 Python 强大生态系统,独立完成端到端数据分析项目的专业数据处理者。

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读后感

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用户评价

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这本书在讲授结构体和联合体的时候,处理得也相当到位。我之前总是把它们混为一谈,觉得都是用来组织数据的。但是,通过书中的详细对比和丰富的示例,我才真正理解了它们各自的特点和适用场景。结构体就像一个“组装盒”,可以把不同类型的数据打包在一起,而联合体则更像一个“共享空间”,多个成员共用同一块内存。这本书通过一个“学生信息”和“物品信息”的例子,生动地展示了如何利用结构体来模拟现实世界中的复杂对象,又通过一个“内存数据类型转换”的例子,巧妙地说明了联合体在低级编程中的应用。这些例子都非常贴合实际,让我能够立刻明白这些概念的用处。

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我对这本书最满意的地方之一,就是它在讲解完一些基本概念后,总会提供大量的练习题和项目实践。这些题目不仅仅是简单的“填空”或者“选择”,很多都是需要你自己思考,去编写完整的程序来解决实际问题。比如,在讲完文件操作后,书中就有一道题是让你编写一个简单的记事本程序,能够读写文本文件。这对于我这种动手能力不强的人来说,简直是救星。我通过自己动手敲代码,调试,然后看着程序一步一步地运行起来,那种成就感是看再多理论都无法比拟的。而且,书后的习题答案也不是直接给出,而是鼓励读者先自己尝试,遇到困难再参考。这种方式,极大地培养了我的独立解决问题的能力。

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我之前也尝试过看一些别的C语言教程,结果总是看了几页就头晕眼花,感觉自己完全跟不上节奏。这本书的结构设计真的值得称赞。它循序渐进,就像在爬一座不高不矮的山,每一步都有一个明确的小目标,并且把“爬到”这个小目标的过程分解得很清楚。比如,在讲解完基本的数据类型后,它会立刻引入变量的概念,然后紧接着就是运算符,让你能够用这些基本元素进行一些简单的计算。再往后,是控制流,if-else语句、while循环、for循环,这些都是编程的核心。书中对这些概念的解释,我感觉作者花了很多心思,用了很多生活中的例子来类比,让我这个理工科不太行的文科生也能勉强理解。尤其是在讲到循环的时候,作者还用了“打水漂”或者“数数”这种形象的比喻,瞬间就把抽象的概念具象化了。

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这本书最让我印象深刻的,是它在讲解复杂概念时,那种“剥洋葱”式的层层递进。拿指针来说,这绝对是C语言学习中的一道坎。很多书在讲到指针的时候,要么就是一笔带过,要么就是直接抛出大量内存地址和地址运算,看得我怀疑人生。但这本书,它先是讲了“地址”,然后讲了“指向地址的变量”(也就是指针),最后才慢慢引入指针运算和指针在函数中的应用。我记得有一次,我反复看了好几遍关于指针的章节,还是有点晕,就去翻了翻书后面的例题。通过实际操作,我才慢慢体会到指针的强大和灵活。而且,作者在讲解指针的时候,非常强调“内存管理”的重要性,不断提醒我们要注意释放内存,避免野指针,这对我后来写出相对健壮的代码打下了很好的基础。

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我不得不说,这本书的排版和注释也是我喜欢的点。打开书,一股清新扑面而来,代码块的颜色区分得清晰明了,关键字、变量名、注释都用不同的颜色标记,阅读起来一点都不费劲。而且,书中的注释也写得非常到位,不仅仅是简单的“解释这行代码”,而是会穿插一些作者的“小贴士”或者“注意事项”,仿佛有一个经验丰富的程序员在旁边指导你。有时候,我遇到一个不太理解的段落,就会下意识地看看书上的注释,通常都能得到启发。这种细致入微的关怀,让我感觉这本书不只是冷冰冰的文字,而是有温度的学习伙伴。

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总的来说,这本书为我打开了C语言的大门,也让我对编程产生了浓厚的兴趣。它不像一些“速成”的培训资料,追求短时间内让你“会写代码”,而是更注重让你“理解代码”。这种理解,是建立在扎实的基础之上,是能够让你在未来面对更复杂的编程问题时,也能游刃有余。我特别喜欢作者在章节结尾的“总结”部分,总是能够将本章的关键知识点提炼出来,让我对整个章节的学习内容有一个清晰的脉络。而且,书中还提供了一些进阶的探讨,比如关于算法效率的初步介绍,让我知道在追求功能实现的同时,也要考虑程序的性能。

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这本书,我得说,简直是把我从一个对编程一窍不通的菜鸟,硬生生给掰成了能够自己写一些小程序的“半吊子”!当初拿到这本书的时候,我抱着试试看的心态,毕竟C语言听起来就挺硬核的,以为会像啃石头一样难。然而,这本书的开篇就给我打了一剂强心针。它没有上来就扔一大堆晦涩难懂的概念,而是用一种非常平易近人的方式,从最最基础的“你好,世界!”程序开始,一点一点地揭开C语言的面纱。我记得特别清楚,作者在讲解第一个程序的时候,不仅仅是告诉你怎么写,更重要的是解释了每一行代码的含义,比如`#include <stdio.h>`到底是干什么的,`printf()`函数又是怎么工作的。这种“为什么”的解释,对于我这种初学者来说,实在是太重要了。很多书可能直接告诉你“这么写就行”,但这本书不一样,它让你知其然,更知其所以然。

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读完这本书,我感觉自己不再是对着屏幕发呆,而是能够思考“如何让计算机帮我做事”。它教会了我逻辑思维、问题分解,以及如何用一种严谨的方式去表达自己的想法。我以前觉得编程很高大上,只有天才才能学会。但这本书让我明白,编程更是一种技能,通过系统学习和不断实践,每个人都可以掌握。它从最基础的语法,到常用的数据结构,再到文件操作和基本的算法思想,层层递进,内容丰富,但又不会过于庞杂,让我能够一步一个脚印地前进。即使我现在已经开始接触更高级的语言,但这本书为我打下的C语言基础,依然是我宝贵的财富。

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这本书还有一个非常棒的特点,就是它在讲解过程中,时刻都在提醒读者注意一些常见的陷阱和错误。比如,在讲到字符串处理时,它会反复强调 C 语言中字符串是以 '' 结尾的,以及 `strlen()` 和 `sizeof()` 在计算字符串长度时的区别。这些细节,可能在某些速成的教程中会被忽略,但正是这些细节,决定了你写的代码是否健壮,是否容易出错。作者甚至还专门设置了一个章节,用来总结常见的编程错误和调试技巧。我记得我写过一个程序,因为一个不起眼的数组越界错误,导致程序崩溃,找了好久都没找出来。后来翻到这本书的那个章节,对照着检查,才恍然大悟。这种“防患于未然”的指导,真的让我在编程的道路上少走了很多弯路。

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读这本书的时候,我最直观的感受就是“豁然开朗”。以前觉得编程就是一堆看不懂的符号,跟魔法一样。这本书就像一位循循善诱的老师,把这些“魔法咒语”一一拆解,让我明白了其中的逻辑和规律。特别是关于函数的部分,我之前一直觉得函数就是一堆代码的堆砌,但这本书让我理解了函数的意义在于“模块化”和“复用”。作者不仅讲解了如何定义和调用函数,还详细说明了参数传递(值传递和引用传递)的区别,以及函数返回值的概念。更让我惊喜的是,书中还涉及了一些关于递归的介绍,虽然初看起来有点绕,但作者通过一个经典的“汉诺塔”例子,让我在实践中体会到了递归的精妙。

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