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出版者:

作者:闫利平 编

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2004-6

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787111124191

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

《Python数据科学实战指南》 图书简介 在这个数据爆炸的时代，数据分析与科学计算已经成为驱动技术革新和社会进步的核心引擎。本书《Python数据科学实战指南》旨在为广大的技术爱好者、数据分析师、以及希望转型进入数据科学领域的专业人士，提供一套全面、深入且高度实战化的学习路径。我们摒弃了空泛的理论阐述，聚焦于如何运用当前最流行、最强大的Python生态系统，解决真实世界中的复杂数据问题。 一、 内容综述：从数据采集到洞察发现的完整闭环 本书结构紧凑，内容覆盖了数据科学流程的每一个关键阶段，形成一个完整的闭环系统。我们不仅仅是介绍工具的语法，更强调在不同应用场景下如何选择和组合这些工具，形成高效的工作流。全书分为六大部分，层层递进，确保读者能够扎实地掌握从基础到高级的各项技能。 第一部分：Python基础与科学计算环境的构建 虽然本书假设读者具备一定的编程基础，但我们仍然为数据科学的特定需求，快速回顾了必要的Python知识点，特别是针对科学计算的优化。重点介绍了Anaconda/Miniconda环境的配置与管理，虚拟环境（如Conda Env和venv）的创建与维护，这是保证项目可复现性的基石。我们深入讲解了NumPy的核心机制，包括其高性能数组运算的底层原理（如向量化操作和广播机制），以及如何利用内存视图来高效处理大规模数值数据。 第二部分：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏乱差”的。本部分是全书的基石，详细阐述了数据清洗的艺术与技术。我们以Pandas库为核心，系统讲解了DataFrame和Series的强大功能。内容涵盖： 1. 缺失值处理策略： 深入探讨了不同类型缺失值的识别（MCAR, MAR, NMAR）及其对分析结果的影响，并比较了均值/中位数填充、回归插补、以及使用更复杂的MICE（Multiple Imputation by Chained Equations）方法的优劣。 2. 异常值检测与处理： 讲解了统计学方法（如Z-score、IQR）和基于模型的检测方法（如Isolation Forest、LOF）在不同数据集上的适用性。 3. 数据转换与重塑： 掌握数据透视（Pivot/Melt）、数据合并（Merge/Join）的复杂技巧，以及如何利用Apply、Map、Applymap等函数进行高效的逐行/逐元素操作，实现数据规范化和特征工程的初步准备。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 数据在被清洗后，需要通过可视化手段来揭示其内在的结构和模式。本部分侧重于使用Matplotlib和Seaborn构建高质量、信息密集的统计图形。我们不仅仅停留在生成常见的柱状图和散点图，更深入探讨了： 1. 多变量关系探索： 如何利用FacetGrid、PairGrid等高级结构来同时分析多个变量之间的关系，识别潜在的交互效应。 2. 专业统计可视化： 学习如何利用小提琴图、提琴图来展示变量分布的密度信息，以及使用热力图（Heatmap）来直观展示相关性矩阵。 3. 交互式探索： 引入Plotly和Bokeh库，教授如何创建可缩放、可交互的Web端可视化报告，增强分析的互动性和洞察力获取速度。 第四部分：机器学习核心算法实战 本书将机器学习理论与Scikit-learn库的实战应用紧密结合。我们以“项目驱动”的方式，讲解了监督学习和无监督学习的核心算法。 监督学习（分类与回归）： 详细介绍了线性模型、决策树、集成方法（如随机森林、梯度提升机XGBoost/LightGBM）的参数调优策略。重点分析了模型选择（如偏差-方差权衡）和交叉验证的最佳实践。 无监督学习： 深入探讨了聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）在市场细分和异常检测中的应用。同时，讲解了主成分分析（PCA）和t-SNE在降维和高维数据可视化中的实际操作。 模型评估与验证： 强调了超越准确率（Accuracy）的评估指标（如精确率、召回率、F1-Score、ROC-AUC），并讲解了如何构建稳健的评估流程来避免过拟合。 第五部分：时间序列分析与预测 针对金融、运营、物联网等领域常见的时间序列数据，本书提供了专业的分析工具箱。我们侧重于使用Statsmodels和Pandas的高级功能： 1. 时间序列分解： 掌握趋势、季节性和残差的分离技术。 2. 平稳性检验与差分： 理解并实践ADF检验和差分操作。 3. 经典模型与现代方法： 详细介绍ARIMA、SARIMA模型的建立与诊断，并结合Prophet库，展示如何快速处理具有复杂季节性和节假日效应的业务数据。 第六部分：高效的数据处理与工程化实践 为了应对“大数据”的挑战，本书的最后部分着眼于效率和规模化。 1. 内存优化技术： 介绍如何使用Pandas的Categorical类型、NumPy的结构化数组以及Dask库，来处理超出内存限制的数据集。 2. 并行计算基础： 简要介绍Python的`multiprocessing`模块，展示如何在不依赖大型分布式框架的情况下，加速CPU密集型的计算任务。 3. 模型部署的初步探索： 引入Flask/Streamlit的概念，指导读者如何将完成的分析模型封装成简单的API或交互式界面，实现初步的成果展示。 目标读者 本书适合于希望系统掌握数据科学工具链的初级和中级开发者、致力于通过数据驱动决策的业务分析师、以及希望将Python应用于实际研究或工作中的理工科学生和工程师。无需成为数学家，但需要对逻辑推理和编程实践抱有热情。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭数据，将原始数据转化为具有商业价值的深刻洞察。

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这本《C语言程序设计》简直是我的编程启蒙导师！说实话，我之前对编程的概念一片茫然，觉得那肯定是高智商人群才能玩转的东西。但这本书的叙述方式极其平易近人，它不是那种上来就堆砌晦涩术语的“学术巨著”，而更像是一位耐心十足的老师，手把手地领着我走进C语言的大门。我特别欣赏它对基础概念的讲解深度和广度。比如，它对指针的阐述，不是简单地抛出“地址”和“引用”的概念，而是通过大量生动形象的比喻，将内存的结构清晰地展现在我的脑海中。我记得我第一次真正理解“间接寻址”时，那种豁然开朗的感觉，直接提升了我对整个计算机工作原理的认知。而且，书中的示例代码质量非常高，它们不仅能跑起来，更重要的是，每一段代码后面都有详尽的逻辑分析，解释了“为什么这么写”而非仅仅“怎么写”。对于初学者来说，这种由内而外的理解，远比死记硬背语法规则重要得多。它建立了我对编程思维的初步框架，让我明白代码是如何与硬件底层进行对话的，这为我后续学习其他更高级的语言打下了异常坚实的地基。这本书的结构安排也很有章法，从最简单的变量、数据类型开始，稳步推进到函数、结构体，最后过渡到文件操作和内存管理，每一步的过渡都衔接得天衣无缝，让人在不知不觉中，能力就得到了显著的提升。

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这本书的装帧和排版简直是一股清流，让我这种对阅读体验有较高要求的读者感到非常舒适。在内容上，它最打动我的一点是它对“健壮性”和“错误处理”的重视程度。很多教材为了追求简洁，往往会忽略对输入验证、边界条件检查以及异常捕获的讲解，导致初学者写出的代码一遇到非预期输入就崩溃。但《C语言程序设计》用很大篇幅着重讲解了`assert`宏的使用、返回值检查的规范，以及如何利用`errno`等系统变量进行错误诊断。这种对细节的关注，体现了作者对工程实践的深刻理解。它教会我的不仅仅是C语言的语法，更是一种严谨的编程态度。例如，在讲解文件I/O时，它详细分析了在不同操作系统环境下，文本模式和二进制模式读写文件可能出现的细微差别，并给出了跨平台兼容性的最佳实践建议。这种细致入微的讲解，让我在阅读过程中几乎没有产生“这是什么意思？”的困惑，因为作者总是预判到了读者可能产生的疑问，并提前给出了清晰的注解。这本书的参考文献和延伸阅读列表也相当丰富，为我后续深入研究操作系统或嵌入式开发指明了清晰的路径，它更像是一个知识体系的入口，而非终点。

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我必须承认，在阅读过程中，我体验到了一种罕有的、对编程语言本身的“敬畏感”，这主要归功于本书对底层机制的阐述。它并非一本轻轻松松就能翻完的书，因为它没有回避C语言的复杂性，而是选择直面它，并将其拆解为可理解的部分。例如，它对`volatile`关键字的解释，没有使用那种模糊不清的描述，而是结合了硬件中断和编译器优化这个特定的上下文来深入剖析其存在的必要性。这种对内存模型和编译器的深度耦合讲解，对于那些希望深入底层或者从事高性能计算的人来说，简直是如获至宝。这本书的行文风格偏向于严谨的学术论述，但用词精准，逻辑链条清晰，它不会为了迎合快餐式的学习而牺牲内容的深度。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“陷阱与优化”小节，这些小节往往会列出初学者最容易犯的几个经典错误，比如数组越界、栈溢出隐患、内存泄漏的早期迹象，并附上对应的调试技巧。这使得我在学习新知识的同时，也学会了如何像一个经验丰富的调试工程师一样去审视自己的代码，极大地提升了我的代码质量。

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这本书给我的整体印象是“全面且实用主义”。它没有过多地沉溺于C语言历史的冗余叙述，而是将笔墨集中在如何高效地使用这门语言来解决实际问题。尤其值得称赞的是它对标准库函数的覆盖程度，它不仅仅介绍了`printf`和`scanf`这类基础函数，还花了不少篇幅讲解了`string.h`、`stdlib.h`中那些强大却常被忽视的函数，比如`qsort`的高级用法和`bsearch`的实现原理。更让我受益匪浅的是，书中对于如何利用C语言进行简单的数据结构封装和接口定义有独到的见解。它没有直接引入面向对象的概念，而是通过结构体和函数指针的巧妙组合，演示了如何实现类似“面向过程的面向对象”的编程范式，这对于理解后续C++等语言的特性非常有帮助。读完这本书，我感觉自己终于有了一套可以自信地在各种工程项目中使用的C语言工具箱。它像一本工具手册，不仅告诉你工具长什么样，更告诉你如何最大限度地发挥它的效能，并且时刻提醒你保持警惕，注意那些隐藏在语法糖背后的系统级细节。这本书无疑是一部扎实的、面向未来工程实践的C语言学习宝典。

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拿到这本书的时候，我本来是抱着试试看的心态，毕竟市面上的C语言教材汗牛充栋，大部分都是老掉牙或者过于理论化。然而，《C语言程序设计》这本书给我带来了极大的惊喜，尤其是在它对算法实现和数据结构基础的整合处理上，展现出了一种成熟且实用的教学理念。这本书并没有将算法和数据结构完全独立出来，而是将链表、栈、队列等概念，非常自然地融入到C语言的结构体和内存操作章节中去讲解，这种“场景化”的教学方式，大大增强了知识的实用性和记忆深度。我尤其喜欢其中关于“模块化编程”的章节，它不仅仅停留在告诉你如何写函数，而是深入探讨了如何进行头文件的管理、如何有效地使用预处理器指令来构建大型程序的雏形。对于我这种有一定其他语言基础，想转战C语言进行底层开发的人来说，这本书提供了一个极佳的视角，它强调了C语言在性能优化和系统调用方面的独特优势。书中的习题设计也很有考究，不同于那些纯粹的“填空题”或“选择题”，这里的练习题往往需要你自己去设计数据结构和调用核心库函数来解决一个小型实际问题，这种挑战性非常激发了我的学习热情。这本书真正做到了理论与实践的完美平衡，读完后我感觉自己不再是仅仅“会写C代码”，而是真正开始“思考C代码的效率和结构”了。

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