Python入门(影印版 英文版)

Python入门(影印版 英文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:东南大学出版社
作者:Bill Lubanovic
出品人:
页数:454
译者:
出版时间:2015-9-1
价格:89
装帧:平装
isbn号码:9787564159139
丛书系列:
图书标签:
  • Python
  • 计算机
  • 编程
  • 2019
  • Python
  • 入门
  • 编程
  • 英文
  • 影印版
  • 计算机科学
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  • 开发
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具体描述

《Python入门(影印版 英文版)》容易理解而且读起来幽默风趣,对于编程初学者和Python语言新手而言是理想的书籍。作者卢布诺维克带你从基础知识开始,到深入和多样的议题,用混合了教材以及指南风格的代码片段来解释Python3中的概念。

《Python入门(影印版 英文版)》章节末尾还有练习题帮助你练习刚刚学过的内容。

你将为这门语言打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用和其他开发技巧的实践。

《Python入门(影印版 英文版)》将向你展示如何通过各种工具和开源代码包,将Python应用于商业、科学和艺术等领域中。

Python 数据科学实战:从基础到应用 本书面向对数据分析、数据挖掘和机器学习有浓厚兴趣,并希望利用 Python 语言实现这些目标的技术人员、学生以及希望转型的专业人士。 一、核心思想与目标 本书旨在提供一个全面且实用的指南,带领读者深入探索 Python 在数据科学领域的强大能力。我们摒弃了单纯的理论灌输,而是聚焦于“实战”,通过大量的真实世界案例和项目驱动的学习方式,确保读者不仅理解概念,更能熟练运用工具和技术解决实际问题。 我们的核心目标是: 1. 夯实 Python 基础与科学计算库基础: 确保读者对 Python 语言的核心特性(如面向对象编程、异常处理)有扎实的掌握,并能高效地使用 NumPy 和 Pandas 进行数据操作。 2. 精通数据处理与可视化: 教授如何清洗、转换、整合和探索性地分析复杂数据集,并使用 Matplotlib 和 Seaborn 等工具生成富有洞察力的可视化报告。 3. 掌握机器学习核心算法与流程: 深入浅出地讲解监督学习、无监督学习和评估方法的原理,并指导读者使用 Scikit-learn 框架构建、训练和优化预测模型。 4. 引入深度学习基础概念(可选章节): 为有更高要求的读者介绍 TensorFlow 或 PyTorch 的基本工作流程,为进入前沿领域打下基础。 二、内容结构详解 全书内容被精心组织为六个主要部分,层层递进,引导读者完成从“新手”到“数据科学家助理”的蜕变。 --- 第一部分:Python 语言与环境准备(基础奠定) 本部分专注于为后续的科学计算做好环境和语言基础准备。 第 1 章:Python 环境与生态系统 Anaconda/Miniconda 的安装与配置:虚拟环境的管理,确保项目隔离性。 Jupyter Notebook/Lab 的高效使用技巧:单元格管理、快捷键、Markdown 笔记的撰写。 Python 3.x 版本特性速览:理解现代 Python 的特性(如 f-strings、类型提示的初步了解)。 第 2 章:Python 核心语法回顾与进阶 数据结构的高效运用:列表(List Comprehensions)、字典(Dict Comprehensions)的性能优化。 函数式编程的初步接触:`map`, `filter`, `reduce` 的实际应用场景。 面向对象编程(OOP)在数据工具封装中的体现:理解类的结构,为构建自定义数据处理函数做准备。 --- 第二部分:科学计算的基石:NumPy 与 Pandas(数据核心) 这是数据处理能力形成的关键部分。 第 3 章:NumPy 数组:高效数值计算的引擎 N 维数组的创建、索引与切片:超越 Python 列表的性能优势。 通用函数(UFuncs)的应用:向量化操作,替代传统循环的性能秘诀。 广播(Broadcasting)机制的深入理解与实践。 第 4 章:Pandas 入门:结构化数据的瑞士军刀 Series 与 DataFrame 的构建、读取与写入(CSV, Excel, JSON)。 数据选择的艺术:`.loc[]` 与 `.iloc[]` 的精确控制。 缺失值(NaN)的处理策略:插补(Imputation)方法的选择与实践。 第 5 章:Pandas 进阶:数据清洗与转换 数据重塑:`pivot_table`、`melt` 和 `stack`/`unstack` 的灵活运用。 时间序列数据的处理:日期时间对象的解析、重采样(Resampling)和时间窗口计算。 数据合并与连接:`merge`, `join`, `concat` 的不同场景决策。 --- 第三部分:数据探索与可视化(洞察获取) 将枯燥的数据转化为直观的图形语言。 第 6 章:Matplotlib 基础:绘图的底层控制 Figure、Axes 对象的层级结构理解。 定制化:标题、标签、图例、颜色与样式的精细调整。 第 7 章:Seaborn:统计图形的快速构建 单变量与双变量分布的可视化(直方图、核密度估计 KDE)。 关系型绘图:散点图矩阵 (Pair Plots)、回归图 (Regplot)。 分类数据可视化:小提琴图、箱线图的对比分析。 第 8 章:探索性数据分析(EDA)实战流程 EDA 的系统化步骤:从描述性统计到异常值检测。 利用可视化发现数据中的偏差、相关性和模式。 案例分析: 对一个真实数据集(如泰坦尼克号生存数据)进行完整的 EDA 流程演示。 --- 第四部分:机器学习基础与 Scikit-learn(模型构建) 本部分侧重于构建可用的预测模型。 第 9 章:机器学习工作流概述 监督学习与无监督学习的界定。 特征工程的重要性:特征选择、特征缩放(标准化/归一化)。 模型评估指标的解读:准确率、精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线。 第 10 章:回归模型实践 线性回归:原理、假设检验与多重共线性处理。 正则化:Ridge, Lasso, Elastic Net 的应用场景与参数调优。 第 11 章:分类模型实践 逻辑回归:从概率预测到分类决策。 支持向量机(SVM):核函数与超平面的理解。 决策树与集成学习入门:Bagging(随机森林)的基础原理。 第 12 章:模型优化与评估 交叉验证(Cross-Validation)的正确使用。 超参数调优:Grid Search 与 Randomized Search。 模型的可解释性初探:特征重要性分析。 --- 第五部分:进阶主题:无监督学习与降维 探索数据内在结构。 第 13 章:聚类分析 K-Means 算法的实现与簇数(K 值)的选择(肘部法则、轮廓系数)。 层次聚类(Hierarchical Clustering)的应用。 第 14 章:降维技术 主成分分析(PCA):理论基础、应用步骤与降维效果的评估。 t-SNE 在高维数据可视化中的特定用途。 --- 第六部分:项目实战与部署准备 将所学知识整合应用于端到端项目。 第 15 章:端到端数据科学项目 项目案例: 预测客户流失(Churn Prediction)。 数据获取与预处理。 特征工程(创建交互特征)。 模型选择、训练与比较。 最终模型报告的撰写与可视化总结。 附录:性能优化与外部资源 JIT 编译(Numba)在特定场景下的提速技巧。 Python 科学计算库的官方文档导读与进阶学习路径推荐。 --- 本书特色 1. 代码驱动,案例丰富: 每个知识点后都紧跟一个可运行的代码示例,并辅以详细的注释解释代码的“为什么”和“如何做”。 2. 强调实践思维: 不仅教授工具的使用,更重要的是培养读者面对真实、混乱数据时的分析和决策能力。 3. 版本兼容性: 代码基于当前主流的 Python 3.8+ 环境编写,确保学习内容的实用性和长期有效性。 通过本书的学习,读者将建立起一个坚实的数据科学知识体系,并能够自信地利用 Python 解决从数据清洗到模型构建的各类挑战。

作者简介

Bill Lubanovic

现为Penguin Computing公司高级软件工程师。1977年开始开发Unix软件,1981年开始开发GUI软件,1990年开始开发数据库软件,1993年开始开发Web软件。与人合著有Linux System Administration。

目录信息

读后感

评分

从4.7开始,作者就写的特别简略,一点都讲不透,给的示例代码也特别不好,不知道作者是不是水平不行啊。4.7这一段,我都是网上各种视频,教程看了一遍,才算过的。 作者写的4.7函数这一段,写的太差了!我只能找别的教程看过这一段的概念,然后再接着看,不知道后面还有没坑。

评分

浏览完了电子版。感觉是一本很有诚意的入门书。作者真心想教会你很多东西。前半部分写的非常好。但是从并行那章开始,感觉开始看不懂了,因为本身比较难,写的也不详细(估计因为篇幅)。接下来的网络部分写的有点看不懂。附录罗列的东西好多,作者懂得很多。总之这本书入门的...  

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浏览完了电子版。感觉是一本很有诚意的入门书。作者真心想教会你很多东西。前半部分写的非常好。但是从并行那章开始,感觉开始看不懂了,因为本身比较难,写的也不详细(估计因为篇幅)。接下来的网络部分写的有点看不懂。附录罗列的东西好多,作者懂得很多。总之这本书入门的...  

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从4.7开始,作者就写的特别简略,一点都讲不透,给的示例代码也特别不好,不知道作者是不是水平不行啊。4.7这一段,我都是网上各种视频,教程看了一遍,才算过的。 作者写的4.7函数这一段,写的太差了!我只能找别的教程看过这一段的概念,然后再接着看,不知道后面还有没坑。

评分

从4.7开始,作者就写的特别简略,一点都讲不透,给的示例代码也特别不好,不知道作者是不是水平不行啊。4.7这一段,我都是网上各种视频,教程看了一遍,才算过的。 作者写的4.7函数这一段,写的太差了!我只能找别的教程看过这一段的概念,然后再接着看,不知道后面还有没坑。

用户评价

评分

总而言之,这本《Python入门(影印版 英文版)》为我打开了编程世界的大门。它用一种我能理解、能接受、并且能享受的方式,将Python这门强大的语言呈现在我面前。我不再觉得编程是遥不可及的,相反,我充满了学习和探索的动力。这本书不仅教会了我Python的基础知识,更重要的是,它培养了我解决问题的思维方式和学习编程的信心。我真心推荐给所有想要入门编程,特别是对Python感兴趣的朋友们。

评分

我特别欣赏这本书的“循序渐进”的学习哲学。作者并没有试图一次性将所有知识灌输给我,而是巧妙地将复杂的概念分解成易于理解的小块,然后将这些小块有机地串联起来。当我在学习某个新功能时,会发现它建立在我已经掌握的知识基础之上,这让我的学习过程感到很自然,而不是突兀的跳跃。这种“打地基”式的教学方式,让我对Python的理解更加牢固,也更有信心去应对后续的学习挑战。

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这本书的封面设计朴实无华,没有花哨的插图或夸张的标题,只有简洁的字体和沉静的色彩,这恰恰吸引了我。我一直对编程领域充满好奇,但又觉得它遥不可及,总认为需要极高的数学天赋和逻辑思维。然而,当我翻开这本《Python入门(影印版 英文版)》时,这种顾虑渐渐消散了。从第一页开始,作者就用一种非常友好的方式引导读者进入Python的世界。没有上来就抛出一堆晦涩的概念和复杂的公式,而是从最基础的“print()”函数开始,一步步讲解如何输出文字,如何进行简单的计算。这种循序渐进的学习方法,让我感觉自己不是在被动地接受知识,而是主动地参与到探索的过程中。

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这本书的排版和设计也是我爱不释手的原因之一。代码部分和文字讲解部分分明,色彩搭配和谐,阅读起来非常舒适,不会造成视觉疲劳。而且,每当引入一个新的概念,作者都会用粗体字或斜体字突出显示关键术语,并在页脚或附录中提供详细的解释,这让我能够更快速地抓住重点,并随时查阅不理解的部分。我甚至会把这本书带到咖啡馆,在轻松的环境中一边喝咖啡一边阅读,那种沉浸式的学习体验是我以前从未有过的。

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这本书不仅仅是一本技术书籍,它更像是一位良师益友。作者在书中展现出的耐心和热情,也感染了我。即使在遇到困难和挫折时,我也能从书中的字里行间感受到一种鼓励,提醒我要坚持下去。我喜欢在完成一个章节后,合上书本,思考一下今天学到的内容,并尝试将这些知识运用到解决一些小问题中。这种主动思考和实践的过程,让我的学习效果事半功倍。

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这本书还有一个非常吸引我的地方,那就是它对“为什么”的解释。很多编程书籍只关注“怎么做”,而这本书则花了大量的篇幅解释“为什么这么做”。例如,在讲解循环(loop)时,作者会详细说明为什么我们需要循环,它能解决什么样的问题,以及不同的循环方式(如for循环和while循环)各自的适用场景。这种对事物原理的深入剖析,让我不仅学会了如何使用Python,更理解了Python背后的逻辑和设计思想,这对于建立扎实的编程思维至关重要。

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随着学习的深入,我发现这本书的内容不仅仅停留在基础语法层面。它还触及了一些更高级的概念,但以一种非常平缓的方式引入,让我不会感到不知所措。例如,在讲解列表(list)和字典(dictionary)时,作者不仅解释了它们的基本用法,还探讨了它们在实际应用中的优势,比如如何用列表存储一系列数据,如何用字典来表示键值对关系。这些内容让我开始思考Python在解决实际问题中的潜力,也激发了我进一步探索更复杂数据结构和算法的兴趣。

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这本书的语言风格非常适合我这样初次接触编程的读者。作者并非用那种枯燥、学术化的语言来解释概念,而是更像一位经验丰富的老师,用生活化的比喻和通俗易懂的词汇来阐述。例如,在讲解变量时,作者将其比作一个贴有标签的盒子,可以存放不同类型的数据,这种形象的比喻让我立刻理解了变量的本质。而在解释函数时,作者则将其比作一个可以重复使用的工具,只需要给它输入特定的指令,它就能完成特定的任务。这种贴切的比喻,极大地降低了理解门槛,让原本抽象的编程概念变得生动有趣。

评分

我特别喜欢书中提供的那些精心设计的示例代码。它们不仅仅是简单的展示,而是能够让我立刻动手实践的“小项目”。从打印“Hello, World!”到实现一个简单的计算器,再到编写一个能根据用户输入进行回复的小程序,每一个示例都充满了趣味性和实用性。我喜欢在阅读完一个概念后,立即在自己的电脑上敲下代码,运行它,看看是否能得到预期的结果。有时候,代码运行出错,但通过阅读错误信息,并对照书中的讲解,我能够一步步地找到问题所在,并学会如何调试。这个过程虽然有时会遇到挫折,但每一次成功解决问题,都给我带来了巨大的成就感。

评分

我曾尝试过其他一些编程学习资源,但很多都让我感到难以坚持。要么是内容过于理论化,要么是缺少实践环节,要么是语言过于晦涩。而这本《Python入门(影印版 英文版)》却成功地克服了这些问题。它在理论讲解和实践操作之间找到了绝佳的平衡点,既保证了知识的深度,又不乏趣味性。每一次的练习和示例,都让我感觉自己离成为一个真正的Python开发者又近了一步。

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简单易读,内容丰富,介绍了各种常用的库,很实用。

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作者语言轻松幽默,覆盖面广,点到为止,适合新手上路。老司机请绕行。

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简单易读,内容丰富,介绍了各种常用的库,很实用。

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作者语言轻松幽默,覆盖面广,点到为止,适合新手上路。老司机请绕行。

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还是很不错的,作者语言很朴实,我这种英语渣阅读起来毫不费力。很全面,涵盖python的各个方面,但不深入。

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