大学计算机文化基础上机实验指导与测试 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:海南省教育厅

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:2004-8

价格:10.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787115124210

丛书系列:

图书标签:

• 计算机文化基础
• 大学计算机
• 上机实验
• 实验指导
• 测试
• 高等教育
• 计算机应用
• 信息技术
• 教学参考
• 实践操作

《Python数据分析与科学计算实战》 内容提要 本书旨在为读者提供一套全面而深入的Python数据分析与科学计算实战指南。全书围绕当前数据科学领域的核心技术栈展开，内容涵盖了从基础的Python编程环境配置到高级的机器学习模型构建与部署等多个关键环节。本书摒弃了冗长枯燥的理论说教，而是采用大量贴近实际工作场景的案例和项目驱动的教学方法，确保读者能够迅速掌握并应用所学知识。 第一部分：Python基础与环境搭建 本部分聚焦于数据科学工作所需的基础工具与编程能力。首先，详细介绍了Anaconda/Miniconda环境的安装与管理，特别是如何高效地创建、激活和管理虚拟环境，避免包依赖冲突。接着，对Python语言本身的关键特性进行了回顾与强化，重点讲解了NumPy库的核心概念——多维数组（ndarray）的创建、索引、切片及广播机制。理解广播机制是高效处理大型数据集的关键。此外，深入剖析了Pandas库的Series和DataFrame结构，这是数据处理的基石。我们不仅讲解了基本的读取、写入操作，还详细阐述了数据清洗的常见策略，如缺失值（NaN）的处理、异常值的识别与平滑，以及数据类型的动态转换。对于时间序列数据的处理，本书提供了丰富的示例，包括日期时间的解析、重采样（resampling）以及滑动窗口计算。 第二部分：数据探索与可视化 数据分析的精髓在于探索。本部分着重于如何从原始数据中提取洞察力。我们将引入Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库。对于Matplotlib，重点讲解了面向对象接口的使用，以便实现更精细的图表定制，包括子图布局、坐标轴的精确控制、图例和标注的添加。Seaborn则作为更高级的统计可视化工具被深入探讨，覆盖了分布图（如直方图、核密度估计图）、关系图（如散点图矩阵、热力图）以及分类数据可视化（如小提琴图、箱线图）的应用场景和最佳实践。本书强调“选择正确的图表类型”，并指导读者如何通过可视化来发现数据中的潜在模式、趋势和异常点，为后续的建模工作奠定坚实基础。同时，会介绍交互式可视化库Plotly，用于创建可缩放、可探索的Web端可视化报告。 第三部分：高级数据处理与特征工程 特征工程是决定模型性能的关键步骤。本部分深入讲解了如何从原始数据中构造出更具预测能力的特征。内容包括： 1. 数据转换与编码： 详细介绍了独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码（Target Encoding）等多种分类特征处理方法，并讨论了它们各自的优缺点及适用场景。 2. 特征缩放： 对最小-最大标准化（Min-Max Scaling）和Z-Score标准化（Standardization）进行了理论阐述和代码实现，并探讨了在不同模型（如基于距离的模型与基于树的模型）中选择何种缩放方法的策略。 3. 降维技术： 重点讲解了主成分分析（PCA）的数学原理及其在减少数据维度、去除共线性方面的实战应用。同时，也会简要介绍t-SNE在数据可视化中的辅助作用。 4. 文本数据预处理： 针对非结构化文本数据，本书涵盖了分词、停用词过滤、词干提取/词形还原，并介绍了TF-IDF向量化技术，为后续的自然语言处理（NLP）任务做准备。 第四部分：机器学习模型构建与评估 本部分将读者带入监督学习和无监督学习的核心领域。我们将使用Scikit-learn库作为主要的建模工具。 1. 监督学习实战： 详细讲解了线性回归、逻辑回归的底层假设和参数解释。随后深入到决策树、随机森林和梯度提升树（如XGBoost/LightGBM）的构建过程，并提供关键超参数的调优策略。对于分类问题，重点讲解了混淆矩阵的解读、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值的实际意义。 2. 模型选择与验证： 详细介绍交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的重要性，以及偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的概念。本书提供了一套系统化的模型性能评估流程，指导读者如何避免过拟合和欠拟合。 3. 无监督学习应用： 涵盖了K-Means聚类算法的应用，用于市场细分或异常检测的初步探索。同时，也会介绍层次聚类和DBSCAN的基本原理。 第五部分：高性能计算与深度学习入门 为了应对大规模数据和复杂模型的需求，本部分介绍了高性能计算的相关技术。我们将探讨如何利用Numba库对关键的Python/NumPy代码进行即时编译（JIT），以显著提升计算速度。此外，本书提供了TensorFlow和PyTorch的初步介绍，重点展示如何利用GPU资源加速模型训练。读者将学习如何构建一个简单的全连接神经网络（DNN），理解激活函数、损失函数和优化器（如Adam）的作用，并完成一个图像分类的入门级项目，从而为未来深入研究深度学习打下实践基础。 全书特点： 项目驱动： 每一个关键概念都伴随着一个可运行的完整代码案例，覆盖金融、电商、医疗等多个行业数据。 强调实战： 代码简洁、注释清晰，直接面向生产环境中的常见问题。 工具链完整： 覆盖了从数据获取、清洗、分析、可视化到模型部署所需的整个数据科学生命周期。 本书适合具有一定Python基础，希望系统性掌握数据分析、数据挖掘和机器学习技术的工程师、研究人员和高校学生。

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