程序設計基礎與技巧/高職高專計算機專業係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:清華大學齣版社

作者:王明福

出品人:

頁數:239

译者:

出版時間:2004-8

價格:22.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787302090380

叢書系列:

圖書標籤:

• 程序設計
• 基礎
• 技巧
• 高職高專
• 計算機專業
• 教材
• 編程入門
• 算法
• 數據結構
• C語言

深入淺齣，通往數據科學的實踐之路 《Python數據分析與可視化實戰》 內容簡介 本書旨在為渴望掌握數據處理與分析核心技能的讀者提供一套係統、全麵且極具實踐指導意義的學習路徑。本書聚焦於當前數據科學領域最主流且功能強大的工具——Python語言及其生態係統，通過大量的實戰案例，將理論知識與實際應用緊密結閤，幫助讀者快速構建從數據獲取、清洗、分析到最終可視化的完整技能鏈條。 第一部分：Python基礎與環境搭建 本書的開篇將為讀者打下堅實的Python編程基礎。我們深知，高效的數據分析始於紮實的編程功底。本部分首先詳述瞭Python語言的核心語法，包括變量類型、流程控製（條件語句與循環結構）、函數定義與調用，以及麵嚮對象編程（OOP）的基本概念。我們特彆強調瞭列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set）這四種核心數據結構的精妙運用，這是處理結構化數據的基石。 環境搭建部分，我們詳盡指導讀者如何安裝和配置Anaconda發行版，這是數據科學傢的標準工作環境。同時，我們將深入講解Jupyter Notebook和JupyterLab的使用，它們是交互式編程和文檔撰寫的最佳平颱。讀者將學習如何管理和使用虛擬環境（Conda environments），確保項目依賴的隔離與穩定。 第二部分：數據處理的利器——Pandas精要 Pandas庫是Python數據分析的靈魂。本書用超過三分之一的篇幅來深入剖析Pandas的強大功能。我們從最基礎的`Series`和`DataFrame`對象講起，詳細解釋瞭它們的內部結構、索引機製和數據類型。 進階內容涵蓋瞭數據導入與導齣（支持CSV, Excel, SQL數據庫，乃至JSON等多種格式），以及對數據的快速瀏覽與摘要統計。重點講解瞭數據清洗（Data Wrangling）的藝術：如何處理缺失值（`NaN`的識彆、填充與刪除），如何進行數據類型轉換，如何處理異常值和重復數據。 數據轉換與重塑是Pandas的另一核心優勢。讀者將學習強大的`groupby()`聚閤操作，掌握數據透視錶（Pivot Tables）的構建，以及使用`merge()`、`join()`和`concat()`進行復雜的數據閤並。此外，時間序列數據的處理（如日期時間索引、重采樣、移動窗口計算）被單獨闢齣章節進行詳盡闡述，這對於金融、物聯網等領域的數據分析至關重要。 第三部分：高效的數值計算與統計建模——NumPy與SciPy 雖然Pandas負責結構化數據，但底層的數值計算離不開NumPy。本部分會闡述NumPy的優勢——即“嚮量化”操作。讀者將學習如何高效地創建和操作多維數組（`ndarray`），理解廣播機製（Broadcasting）如何簡化復雜的數學運算，從而避免低效的Python循環。 SciPy庫作為科學計算的補充，將在本書中應用於統計檢驗和優化問題。我們將介紹如何使用SciPy的統計模塊進行描述性統計、假設檢驗（如t檢驗、方差分析ANOVA），以及綫性代數運算，為後續更深入的建模打下基礎。 第四部分：洞察力驅動的可視化——Matplotlib與Seaborn實戰 數據分析的終點在於有效溝通。本書強調“可視化是發現和溝通洞察力的關鍵”。我們將係統地介紹Matplotlib，它是Python繪圖的基礎。讀者將學習如何控製圖錶的每一個細節：設置坐標軸、圖例、標題、文本注解，以及自定義顔色映射（Colormaps）。 在此基礎上，我們引入瞭更高階、更美觀的統計圖錶庫Seaborn。Seaborn基於Matplotlib，提供瞭簡潔的接口來創建復雜的統計圖錶。我們將通過大量的“一句話繪圖”案例，展示如何快速生成高質量的散點圖、摺綫圖、直方圖、箱綫圖、小提琴圖，以及用於探索多變量關係的聯席圖（Pair Plot）和熱力圖（Heatmap）。每一個圖錶類型都配有實際應用場景的解析，確保讀者理解“何時使用何種圖錶”。 第五部分：從數據到決策——案例分析與進階技巧 在本書的最後，我們將匯集前述所有工具，完成幾個完整的端到端項目。這些項目涵蓋瞭不同領域，例如： 1. 客戶流失預測的數據準備： 專注於處理非均衡數據集和特徵工程。 2. 電商銷售趨勢的交互式報告： 引入Plotly/Bokeh庫進行動態數據可視化。 3. 地理空間數據分析基礎： 使用Pandas結閤Basemap/Folium庫進行地圖可視化。 此外，我們還將介紹如何使用Scikit-learn庫進行初級的機器學習預處理，包括特徵縮放（標準化、歸一化）和獨熱編碼，使讀者對後續的機器學習入門有一個清晰的認知。 本書的特色： 重實踐，輕理論： 每一章節都緊密圍繞“如何解決實際問題”展開。 代碼驅動： 提供的所有代碼示例均經過充分測試，讀者可直接在Jupyter環境中運行、修改並學習。 麵嚮職業發展： 內容的選擇緊貼當前數據分析師、商業智能分析師崗位所需的技能樹。 無論您是計算機科學專業的學生，渴望將所學知識應用於數據領域，還是職場人士希望通過數據驅動決策提升工作效率，本書都將是您通往數據科學高效實踐的得力夥伴。通過本書的學習，您將不再隻是數據的“使用者”，而是數據價值的“創造者”。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆