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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Liengme, Bernard V.

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:

价格:39.95

装帧:Pap

isbn号码:9780750656139

丛书系列:

图书标签:

• Excel 2002
• 科学计算
• 工程应用
• 数据分析
• 电子表格
• Microsoft Office
• 统计分析
• 数值计算
• 教程
• 参考书

深入探究计算思维与现代数据处理的基石：一本关于Python与科学计算的权威指南 书名： 《Python：数据科学与工程应用实践指南》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟，李明，或使用更具专业性的组合] 出版社： [虚构出版社名称，例如：前沿计算出版社] --- 内容简介： 在信息爆炸的时代，无论是基础科学研究、复杂的工程设计，还是新兴的金融建模与人工智能领域，对高效、灵活且可复现的数据处理能力的需求已达到前所未有的高度。本书《Python：数据科学与工程应用实践指南》正是为满足这一核心需求而精心撰写的一部综合性教材与实践手册。它超越了传统编程语言的表面介绍，旨在将读者从编程的初学者，迅速培养成能够运用Python及其强大的科学计算生态系统解决实际问题的专业人士。 本书的核心定位在于“实践”与“应用”。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论叙述，转而采用“问题驱动”的学习路径，确保每一章节的知识点都紧密结合现实世界中的数据挑战。全书结构严谨，循序渐进，旨在为工程师、研究人员、数据分析师以及渴望提升计算效率的专业人士提供一套完整的工具箱。 第一部分：Python基础与计算环境的构建（奠定基石） 本部分将扎实地介绍Python语言的核心语法和编程范式。不同于侧重于通用软件开发的书籍，我们聚焦于科学计算的特定需求。我们将详细讲解Python的数据结构，如列表、字典、元组和集合，并着重强调它们在处理大规模、异构数据集时的效率考量。 关键内容包括： 环境配置与虚拟化： 深入指导读者使用Anaconda/Miniconda环境管理，确保项目依赖的隔离性与可复现性，这是现代科学计算的生命线。 函数式编程的实践： 介绍如何利用 Lambda 函数、高阶函数（如 `map`, `filter`, `reduce`）来编写简洁、高效且易于调试的计算流程。 错误处理与调试艺术： 详细解析常见的数据导入错误、计算溢出错误，并教授使用Python内置的调试工具（如pdb）进行高效的断点调试。 第二部分：Numpy——高性能科学计算的引擎（效率核心） Numpy是Python科学计算生态的基石。本部分将彻底解析Numpy的底层原理，特别是其核心——多维数组（`ndarray`）的内存布局与操作机制。理解这些对于进行大规模数值模拟至关重要。 向量化操作的威力： 详细对比Python原生循环与Numpy向量化操作在执行速度上的巨大差异，并提供大量对比案例，使读者深刻理解“避免显式循环”的原则。 广播机制的精妙运用： 深入剖析Numpy强大的广播规则，这是实现复杂矩阵运算和张量操作的关键。我们将通过实例演示如何用最少的代码完成复杂的维度对齐和运算。 线性代数与随机数生成： 覆盖Numpy在求解线性方程组、矩阵分解（如SVD、特征值分解）中的应用，并介绍其高效的伪随机数生成器在蒙特卡洛模拟中的应用场景。 第三部分：Pandas——结构化数据处理的瑞士军刀（数据管理大师） 数据在现实中往往是混乱的、不完整的，并且以表格形式存在。Pandas库是处理这类结构化数据的标准工具。本部分将聚焦于如何从“数据泥潭”中提取价值。 Series与DataFrame的深度解析： 不仅停留在创建和索引，更侧重于高效的数据切片（`loc`与`iloc`的最佳实践）、多层索引（MultiIndex）的应用，以应对复杂的时间序列或分组数据。 数据清洗与预处理： 详尽讲解缺失值（NaN）的处理策略（插值法、删除法），异常值检测与平滑技术，以及数据类型的动态转换，确保输入模型的“数据质量”。 数据重塑与聚合： 掌握 `groupby()` 操作的精髓，包括拆分-应用-合并的范式，以及 `pivot_table` 的灵活运用，用于快速生成统计报告和汇总视图。 第四部分：Matplotlib与Seaborn——数据可视化的叙事力量（洞察显现） 强大的计算结果需要清晰的展示。本部分将指导读者超越简单的线图和柱状图，创建专业、信息密度高且符合学术规范的可视化作品。 Matplotlib底层架构： 讲解Figure、Axes、Axis之间的层级关系，使读者能够精确控制图表的每一个元素（如次坐标轴、注解、图例的精细排布）。 Seaborn的高级统计图表： 专注于利用Seaborn的高级接口，快速生成回归图、分布图（如Violin Plot, KDE Plot）和多变量关系图（如PairPlot），以直观地揭示数据背后的统计关系。 交互式探索（选讲）： 简要介绍Bokeh或Plotly等库，为需要构建Web报告或交互式探索工具的读者提供前瞻性的指引。 第五部分：科学计算的应用案例与工程实践（融会贯通） 本部分是全书的升华，通过具体的、跨学科的工程实例，展示如何将前述工具链整合起来解决实际问题。 时间序列分析实例： 以传感器数据为例，展示如何使用Pandas进行时间戳对齐、重采样，并利用Numpy进行简单的自回归模型（ARIMA基础）的拟合与评估。 工程模拟数据后处理： 模拟一个有限元分析（FEA）或计算流体力学（CFD）的输出文件（如CSV或TXT），展示如何用Python脚本快速读取、清洗、并提取关键性能指标（KPIs）的统计摘要。 优化问题求解： 介绍SciPy库中优化模块（如`scipy.optimize`）的基本概念，并展示如何使用数值方法求解一个简单的工程约束优化问题。 本书特色： 1. 面向应用的设计： 每一章的练习题和案例均源于真实的科研与工程场景，避免了教科书式的虚构数据。 2. 性能导向的教学： 持续强调代码的执行效率，教授读者如何写出“Pythonic”且“Numpy-aware”的高性能代码。 3. 完整的工具栈覆盖： 涵盖了从基础编程到高级数据处理和科学计算的核心库，构建起现代数据科学工作流的完整视图。 本书适合于具有基础编程概念，希望快速掌握Python在工程与科学计算领域强大能力的自学者、在校研究生以及希望升级自身计算技能的行业专业人士。掌握本书内容，意味着您已获得了在复杂数据环境中独立进行高效分析、建模和决策支持的必备能力。

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这本书的语言风格是我非常欣赏的一点。它不像一些纯粹的技术文档那样，充满了晦涩难懂的专业术语，让读者望而却步。相反，它的语言非常流畅、直观，并且富有启发性。作者在讲解复杂概念时，会用一些生动形象的比喻，或者通过类比的方式来帮助读者理解。比如，在讲解宏和VBA编程时，它并不是直接抛出代码，而是先用一个生动的场景来解释宏的作用，然后再逐步引导读者理解其背后的逻辑。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习过程非常轻松愉快，即使我之前对编程有一定的畏惧心理，在这本书的引导下也逐渐克服了。我特别喜欢书中那些“提示”和“注意”的板块，它们往往是作者经验的总结，能够帮助读者避免一些常见的错误，或者提供更优化的解决方案。这些小小的细节，却极大地提升了阅读体验和学习效率。它让我觉得，作者不仅仅是传授知识，更是在分享经验，并且真正关心读者的学习过程，希望我们能够真正掌握这些技能，而不是仅仅流于表面。

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我拿到这本书的时候，首先吸引我的是它严谨的组织结构和清晰的逻辑脉络。从我浏览过的技术书籍来看，很多内容往往是零散的，缺乏一个整体性的指导框架。然而，这本书的章节安排得非常有条理，从基础的概念引入，逐步深入到高级的应用技巧。例如，它在介绍数据输入和管理时，并没有直接跳到复杂的函数，而是先强调了数据清洁和规范化的重要性，这对于任何科研数据处理来说都是至关重要的一步。我尤其喜欢它在介绍图表制作时，并非简单地罗列各种图表类型，而是详细地讲解了不同图表类型适合的场景，以及如何通过调整图表元素来更有效地传达科研数据中的信息和趋势。对于科学家和工程师而言，清晰地展示研究结果往往和研究本身一样重要，而这本书在这方面提供了非常实用的指导。它并没有因为Excel 2002是一个相对旧的版本而敷衍，反而深入挖掘了这个版本在特定应用场景下的潜力，这一点让它在众多更新迭代的软件指南中显得尤为可贵。我注意到，书中使用了大量的实例，这些实例都贴合了科学和工程研究的实际需求，比如模拟实验数据的处理、工程参数的分析等等，这使得学习过程非常具象化，也更容易让我联想到自己在实际工作中遇到的问题。

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令我印象深刻的是，这本书在讲解Excel的高级功能时，并没有显得高不可攀，而是用一种非常接地气的方式呈现。比如，在介绍数据透视表时，作者并没有直接展示复杂的数据透视表，而是从一个简单的例子入手，逐步引导读者理解其强大的数据汇总和分析能力。它会告诉你，数据透视表是如何帮助你快速发现数据中的模式和趋势，以及如何通过不同的维度来对数据进行切片和切块，从而获得更深入的洞察。对于需要处理大量实验数据或者工程参数的工程师来说，数据透视表无疑是一个省时省力的神器，而这本书则提供了最直接有效的学习路径。另外，书中对于Excel宏和VBA编程的介绍，也是我非常看重的一部分。作者巧妙地将编程与实际应用场景相结合，让你能够理解编写宏的目的是为了解决什么具体问题，而不是为了学习编程而学习编程。它会展示如何通过简单的宏来自动化重复性的数据处理任务，从而极大地提高工作效率。

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在使用这本书的过程中，我感受到了作者深厚的专业功底和对科学工程领域的深刻理解。书中提供的案例和示例，都经过了精心的设计，能够真实地反映科学研究和工程计算中的常见问题。例如，在处理实验数据的统计分析部分，它详细介绍了如何使用Excel的内置统计函数，以及如何进行假设检验和回归分析。这些内容对于需要进行严谨数据分析的科研人员来说，无疑是极其宝贵的。我发现，作者并没有仅仅停留在Excel软件本身的功能介绍，而是将Excel与科学研究的整个流程紧密结合起来。它会指导你如何有效地组织和存储科研数据，如何利用Excel进行初步的数据可视化和探索性分析，如何进行参数优化和模拟计算，甚至如何利用Excel生成初步的研究报告。这一点非常重要，因为它让Excel不再仅仅是一个数据处理工具，而是成为了一个能够贯穿整个科研生命周期的强大助手。这本书的实用性，让我觉得它不仅仅是“一本关于Excel的书”，更是“一本关于如何用Excel做科研的书”。

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我发现这本书在讲解Excel 2002的特定功能时，显得非常细致和深入。它并没有因为是早期版本而有所敷衍，反而深入挖掘了这个版本在那个时代所能提供的最大价值。例如，在介绍Excel的专业绘图功能时，它详细讲解了如何利用Excel来创建各种科学图表，并且提供了很多关于图表美化和数据呈现的技巧。这对于需要将研究成果以图表形式展示的科学家和工程师来说，是非常有帮助的。我注意到，书中还讲解了如何利用Excel进行一些基础的数值模拟和建模，例如，如何利用Excel来模拟简单的物理过程，或者进行工程参数的优化。这些内容对于一些初学者来说，可能显得有些复杂，但作者的讲解非常清晰，并且通过循序渐进的方式，让读者能够逐步掌握这些高级的应用。它让我感觉，这本书不仅仅是教你如何使用Excel，更是教你如何利用Excel来解决更复杂、更专业的问题。

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这本书给我的整体感觉是，它是一个非常“懂”科学和工程领域读者需求的软件指南。作者在内容的选择和讲解方式上，都充分考虑到了目标读者的特点。例如，在讲解一些统计分析方法时，作者会假设读者具备一定的统计学基础，从而能够更深入地讲解Excel在这些方面的应用。它并没有回避一些技术性的细节，而是用一种清晰易懂的方式将其呈现出来。我注意到，书中还涉及了一些关于数据管理和数据库连接的内容，这对于需要处理大量结构化数据的工程师来说，非常有帮助。它会教你如何利用Excel来有效地组织和管理你的数据，以及如何与其他数据源进行连接，从而实现更高级的数据分析。这本书不仅仅是关于Excel的操作，更是一种思维方式的引导，它教会我如何用Excel这个工具来更好地思考和解决科学工程问题。

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这本《A Guide to Microsoft Excel 2002 for Scientists and Engineers》的封面设计着实让我眼前一亮，它并没有那种刻板的、纯粹的技术手册的冰冷感，而是带有一种沉稳又不失现代感的视觉冲击。封面上那巧妙融合了科学图谱元素与Excel图标的图案，精准地传达了本书的核心主题——将强大的Excel工具应用于科学和工程领域。我尤其欣赏的是，它并非那种堆砌了大量专业术语的封面，而是采用了一种更具普适性的设计语言，让即使是初次接触Excel在科研领域的读者，也能感受到一种亲切和引导。颜色搭配上，深邃的蓝色与代表活力的绿色巧妙结合，既体现了科学研究的严谨与深度，又暗示了Excel带来的灵活性和效率提升。纸张的质感也相当不错，触感细腻，散发着淡淡的书香，这在如今许多电子书盛行的时代，无疑是一种特别的享受。翻开书页，扉页的设计也延续了封面的简洁风格，但细节之处却透露出一种对读者的尊重。字体大小适中，行距也恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我注意到，在一些技术书籍中，封面往往是设计师和技术专家之间的一场妥协，但这本书的封面似乎找到了一个完美的平衡点，既专业又不失艺术性，成功地激起了我深入探索其内容的好奇心。它给我一种感觉，这本书不仅仅是一本工具书，更是一位经验丰富的导师，将带领我在Excel的世界里进行一场精彩的探索。

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这本书的图文并茂的设计，让学习过程变得更加生动有趣。大量的截图和清晰的图示，能够帮助读者更直观地理解每一个操作步骤，即使是初学者，也能轻松跟随。我注意到，书中的截图都非常清晰，并且都标注了关键的操作区域，这避免了读者在学习过程中因为看不清界面而产生的困惑。而且，作者在图文搭配上也非常用心，不仅仅是简单地贴图，而是通过图文结合的方式来解释概念，增强理解。例如，在讲解Excel的公式和函数时，它会用一个表格配合相应的截图来展示公式的输入过程，以及函数返回的结果，让你能够一目了然地看到公式是如何工作的。对于我这种更偏向视觉学习的人来说，这种方式的学习效率非常高。它减少了死记硬背的枯燥感，让学习过程更像是在进行一场互动式的实验，每一个操作都能立即看到反馈，从而加深印象。

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最让我感到惊喜的是，这本书的讲解方式具有很强的“前瞻性”，即使是针对Excel 2002这个相对较老的版本，作者也提供了一些能够适应未来发展趋势的技巧和思路。例如，在讲解数据可视化时，作者强调了清晰、简洁和信息传达的有效性，这些原则在今天依然至关重要。此外，书中对宏和VBA的讲解，也为读者打下了坚实的基础，即使未来软件版本更新，这些编程思想仍然能够得以延续。它让我觉得，我购买的不仅仅是一本关于某个特定软件版本的书，而是一本能够帮助我建立起扎实的数据处理和分析能力的“能力培养手册”。它教会我的，不仅仅是Excel的操作技巧，更是如何用技术工具来解决实际问题的思维模式。这本书的价值，在于它能够帮助我在未来的学习和工作中，更好地利用各种工具来提升我的专业能力。

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我非常欣赏这本书在“实践”方面的强调。它不仅仅是停留在理论的讲解，而是鼓励读者动手去实践，去尝试。书中的每一个章节都设计了大量的练习题，这些练习题的难度适中，并且都与前面讲解的内容紧密相关。通过完成这些练习题，我能够巩固所学的知识，并且加深对Excel功能的理解。更重要的是，这些练习题的设置都非常贴近实际的科研和工程问题，让我觉得我学到的不仅仅是Excel的技巧，更是解决实际问题的能力。我注意到，在一些练习题的后面，作者还提供了一些拓展性的思考题，这能够引导读者进一步去探索Excel的更多可能性，并且激发我的创新思维。这种“学以致用”的设计理念，让这本书的价值远远超出了一个简单的软件教程。它让我觉得，我不仅仅是在学习Excel，更是在学习如何更好地利用Excel来提升我的科研和工程工作的效率和质量。

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