C++程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:张呈祥等编

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787115119087

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 基础
• 入门
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 教学
• 教材

好的，这是一本名为《Python数据科学实践指南》的图书简介，旨在帮助读者系统地掌握利用Python进行数据处理、分析和可视化的核心技能。 --- 《Python数据科学实践指南》图书简介 在当今数据驱动的世界中，数据已成为最有价值的资产之一。然而，原始数据往往是无序且难以直接利用的。本书《Python数据科学实践指南》正是为填补理论与实践之间的鸿沟而设计，它将带领读者从零开始，构建起一个完整、高效的Python数据科学工作流程。我们不关注抽象的算法理论，而是专注于如何利用业界最流行、最强大的Python库，解决实际中的数据难题。 本书目标读者群体： 渴望进入数据科学、数据分析领域的初学者。 具备一定编程基础，希望转向数据分析领域的开发者。 需要利用Python高效处理和分析日常工作数据的行业专业人士（如市场分析师、金融建模师、科研人员等）。 核心内容概览与特色： 本书内容结构清晰，循序渐进，共分为五大部分，涵盖了数据科学项目的准备、清洗、探索、建模与展示全生命周期。 第一部分：数据科学环境的搭建与基础工具箱（基石构建） 本部分首先确保读者拥有一个稳定且高效的开发环境。我们将详细介绍Anaconda发行版的安装与管理，重点讲解如何使用`conda`环境进行项目隔离，避免库版本冲突。 重点内容包括： 1. Jupyter Notebook/Lab的深度使用： 不仅仅是编写代码，更深入探讨单元格的魔术命令（Magic Commands）的使用，如`%timeit`用于性能测试，以及如何集成Markdown进行专业报告撰写。 2. NumPy核心精讲： NumPy是科学计算的基石。我们聚焦于`ndarray`的内存效率、向量化操作的原理，以及广播（Broadcasting）机制的精妙应用，这是后续所有高性能计算的前提。 3. Pandas入门与架构解析： 详细解析`Series`和`DataFrame`的结构，它们如何映射到数据库或表格数据。 第二部分：数据获取与清洗——数据处理的艺术（质量保障） 数据质量决定了分析结果的上限。本部分是全书篇幅最重、实战性最强的一部分，致力于解决现实世界中“脏数据”的各种顽疾。 重点内容包括： 1. 高效数据输入输出： 覆盖从CSV、Excel到更高效的Parquet和HDF5格式的数据读写，并对比它们的性能差异。 2. 缺失值处理的策略库： 介绍不仅仅是简单的删除或填充均值，而是根据数据类型和业务场景选择最佳策略，包括使用插值法（线性、多项式）填充时间序列数据。 3. 数据规范化与重塑： 深入讲解`groupby`操作的高级用法，如何进行多级索引（MultiIndex）操作，以及使用`pivot_table`和`melt`进行数据透视与反透视，以适应不同的分析模型需求。 4. 字符串处理的正则表达式实战： 利用Pandas的`.str`访问器，结合Python内置的`re`模块，高效地从复杂的非结构化文本字段中提取关键信息。 第三部分：探索性数据分析（EDA）——洞察的发现之旅（深度理解） 在数据清洗完成后，EDA是理解数据分布、识别异常和发现潜在关系的关键步骤。本书强调“可视化驱动分析”。 重点内容包括： 1. Matplotlib基础与定制： 掌握绘图的底层逻辑，学会如何精确控制图表的每一个元素（坐标轴、图例、文本），确保科学严谨性。 2. Seaborn的高级统计可视化： 侧重于使用Seaborn的统计图（如`lmplot`, `jointplot`, `pairplot`）来快速可视化变量间的关系和分布，减少手动配置的工作量。 3. 交互式数据探索： 引入Plotly和Bokeh库，指导读者创建可缩放、可钻取的交互式图表，极大提升报告的动态展示效果。 4. 数据关联性分析： 讲解如何计算和可视化相关性矩阵（热力图），以及使用T分布检验或卡方检验辅助判断特征相关性。 第四部分：数据建模与机器学习基础（价值实现） 本部分将数据科学的实践推向价值创造的核心——构建预测模型。我们将重点使用Scikit-learn库，但关注点在于“实践流程”而非复杂的数学推导。 重点内容包括： 1. Scikit-learn工作流： 详细拆解特征工程（Feature Engineering）的必要性，包括特征缩放（标准化与归一化）、独热编码（One-Hot Encoding）以及特征选择方法（如递归特征消除RFE）。 2. 监督学习实战案例： 选取回归（线性模型、决策树）和分类（逻辑回归、支持向量机SVM）两个经典案例，演示如何进行模型训练、交叉验证（Cross-Validation）和超参数调优（GridSearchCV/RandomizedSearchCV）。 3. 模型评估指标的业务解读： 深入解读准确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值在不同业务场景（如欺诈检测与客户流失预测）下的含义和适用性。 4. 时间序列分析的入门： 介绍如何使用Statsmodels库对时间序列数据进行基础的平稳性检验（ADF检验）和季节性分解。 第五部分：项目实战与部署思维（成果固化） 最后一部分将前述所有技能整合到一个完整的案例中，并引入基础的部署理念，使读者的工作成果可以被他人复用。 实战案例： 客户流失风险预测或房价预测。 重点内容包括： 1. 管道（Pipeline）的构建： 使用Scikit-learn的`Pipeline`工具，将数据预处理、特征选择和模型训练串联起来，确保流程的可重复性。 2. 模型持久化： 使用`joblib`或`pickle`将训练好的模型对象保存和加载，避免每次运行时都需要重新训练。 3. 基础报告生成： 结合Pandas的摘要统计和Matplotlib/Seaborn的图表，生成一份结构清晰的分析报告草稿。 本书的承诺： 本书坚持“代码先行，原理为辅”的原则。每一章节都配有大量的、经过充分测试的代码示例，读者可以直接在自己的环境中运行、修改和扩展。我们相信，通过本书的系统训练，您将能够自信地驾驭Python这一强大的工具，将原始数据转化为有价值的商业洞察。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从一个多年编程者的角度来看，这本书在知识点的深度和广度之间找到了一个精妙的平衡点。它没有过度纠缠于过于细枝末节的编译器实现细节，而是聚焦于C++语言本身提供的强大抽象能力。例如，在讲解异常处理和资源获取即初始化（RAII）原则时，作者的论述既深刻又务实，清晰地展示了如何用C++的特性来编写更安全、更健壮的资源管理代码。这本书的优点在于，它不会把所有内容都塞给初学者，而是有层次地分步引入，确保读者能够稳固地掌握每一层的基础。我对书中关于STL（标准模板库）的讲解非常满意，它不仅仅是罗列了容器和算法，更重要的是解释了这些组件背后的设计哲学，比如迭代器的概念是如何统一不同数据结构的访问方式的。虽然对于有一定基础的读者来说，某些基础章节可能略显冗长，但对于查漏补缺，回顾C++的核心思想而言，它依然是一本极佳的参考书。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本教材时，我第一感觉就是内容编排得相当扎实，它没有走那种纯理论堆砌的路线，而是紧密围绕实际应用场景来展开讲解。书中对C++新特性的介绍把握得很好，既保证了对标准特性的覆盖，又不会陷入过度追逐“最新版本”的泥潭，依然把C++的经典和稳定部分作为基石来构建知识体系。它在讲解完一个知识点后，往往会立刻跟上一个小型的实践案例，让你马上动手验证所学，这种“即学即用”的模式对于建立编程直觉非常有效。不同于市面上很多只停留在语法层面的书籍，这本书试图引导读者去思考“为什么这样设计”，而不是仅仅告诉你“应该怎么写”。这种对设计思想的强调，使得读者在面对更复杂的问题时，能够拥有更开阔的思路和更健壮的代码组织能力。尽管初读时需要投入较多的精力去消化那些理论推导，但长远来看，这种思维训练是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，作者仿佛是一位经验丰富的工程师在旁边手把手地指导你。语言风格活泼又不失严谨，避免了那种教科书式的干巴巴的论述，读起来像是在听一场精彩的讲座。我发现，它在处理像模板元编程或者多态性这样的“硬骨头”概念时，运用了大量的比喻和图示，把原本抽象的机制具象化了。这对于克服对复杂特性的恐惧感非常有帮助。更值得称赞的是，书中对于调试技巧和工具链的使用也进行了必要的介绍，这弥补了许多理论书籍的短板——纸上谈兵无法解决实际的编译错误。如果说这本书的侧重点在哪儿，我觉得它更偏向于“工程实践的指导手册”，而不是纯粹的计算机科学理论课本。它教会你如何写出可读、可维护的代码，而不仅仅是让程序能跑起来。那种对代码质量的重视程度，在我看来是它最大的亮点之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版着实让人眼前一亮，整体设计风格非常现代，色彩搭配得当，不像是一些老旧教材那样沉闷。作者在章节的划分上看得出是花了不少心思的，逻辑衔接自然流畅，从最基本的语法概念入手，逐步深入到面向对象的核心思想，循序渐进的过程让初学者不至于感到措手不及。特别是那些代码示例，不仅清晰易懂，而且配有详尽的注释，即便是对编程概念有些生疏的读者也能迅速领会其精髓。我尤其欣赏其中穿插的一些“陷阱提示”或“常见错误解析”，这些都是实践中踩过的坑，作者能提前点出来，极大地节省了我们调试的时间。不过，如果说有什么可以改进的地方，或许是在涉及底层内存管理和性能优化的高级主题上可以再多放一些篇幅，现在的深度对于想深入研究系统编程的读者来说可能略显保守。总体而言，这是一本非常适合入门和巩固基础的优秀读物，让人在阅读过程中充满了探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的结构设计非常有利于自学。每一章的末尾都设置了“自测与思考题”，这些问题往往不是简单的概念复述，而是需要读者进行一定的推理和代码设计。这迫使我不能只是被动地接受知识，而是要主动地去应用和思考。特别是它对C++内存模型和并发编程的初步介绍，虽然篇幅不长，但准确地勾勒出了现代C++编程需要关注的关键领域。作者在行文中非常注重代码的规范性，这对于培养初学者的良好编程习惯至关重要。我特别欣赏它在讲解面向对象三大特性时，那种紧密结合实际设计模式的讲解方式，让抽象的概念一下子落地成了具体的解决方案。如果说唯一的遗憾，可能就是它没有提供配套的在线资源或者习题解答，对于自学者来说，遇到卡点时可能会感到一丝孤立无援。总的来说，这本书在“如何高效地学习C++”这个问题上，提供了一个非常清晰且可执行的路径图。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆