QUICKBASIC程序设计实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787810656177

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《Python 数据科学实战指南》 本书旨在为读者提供一个系统而全面的 Python 数据科学入门与进阶学习路径。从数据科学的基本概念、核心工具，到实际项目中的应用，本书将带领您逐步掌握数据处理、分析、建模和可视化的全过程。 第一部分：Python 数据科学基础 Python 语言入门回顾： 即使您已具备一定的 Python 基础，本部分也将快速回顾 Python 的核心语法、数据结构（列表、元组、字典、集合）以及常用内置函数，确保所有读者都能站在同一起跑线上。我们将重点关注那些在数据科学中至关重要的特性，如列表推导式、生成器和装饰器。 NumPy：数值计算的基石： NumPy 是 Python 中进行数值计算的强大库。本书将深入讲解 NumPy 数组（ndarray）的创建、索引、切片、重塑以及各种数学函数和线性代数运算。您将学习如何高效地处理大型数据集，并理解 NumPy 在科学计算中的重要性。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas 是数据分析的核心工具。本书将详细介绍 Pandas 的两种主要数据结构：Series 和 DataFrame。您将掌握数据的读取与写入（CSV, Excel, SQL）、数据清洗（缺失值处理、重复值去除）、数据筛选、排序、分组聚合、合并与连接等关键操作。此外，我们将探讨时间序列数据的处理方法。 Matplotlib 与 Seaborn：数据可视化的艺术： 将数据转化为直观的图表是理解和传达信息的重要手段。本书将引导您使用 Matplotlib 创建各种基础图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。在此基础上，我们将介绍 Seaborn 库，它提供了更高级、更美观的可视化选项，能轻松绘制统计图表，如箱线图、小提琴图、热力图、分布图等，帮助您更深入地洞察数据。 第二部分：数据分析与建模 数据探索与理解： 在进行建模之前，深入理解数据至关重要。本部分将介绍如何进行描述性统计分析，计算均值、中位数、标准差等统计量，并通过可视化手段（如直方图、箱线图）来探索数据的分布和特征。您将学习如何识别异常值和潜在的数据问题。 统计学基础与应用： 本书将简要回顾与数据科学相关的统计学概念，如假设检验、置信区间、相关性分析等。我们将演示如何在 Python 中实现这些统计方法，并解释它们在数据分析中的实际意义。 机器学习入门： 本部分将引入机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将重点介绍监督学习中的回归和分类问题。 Scikit-learn：机器学习的利器： Scikit-learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一。本书将引导您使用 Scikit-learn 实现各种经典的机器学习算法，包括： 线性回归与逻辑回归： 用于预测连续值和二分类问题。 决策树与随机森林： 强大的分类和回归模型，易于解释。 支持向量机（SVM）： 适用于分类和回归任务，尤其在处理高维数据时表现出色。 K-近邻（KNN）： 一种简单的非参数模型。 K-Means 聚类： 用于无监督学习中的数据分组。 模型评估与调优： 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能并进行优化同样重要。本书将介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数、均方误差（MSE）、R² 分数等。您将学习交叉验证技术，以获得更鲁棒的模型评估结果，并掌握参数调优（如网格搜索、随机搜索）以提升模型性能。 第三部分：实战项目与高级主题 实际数据科学项目案例： 本书将通过几个贴近实际的案例，将前面学到的知识融会贯通。例如： 房价预测： 使用线性回归或随机森林模型，基于房屋的各种特征预测其价格。 客户流失分析： 应用逻辑回归或决策树，识别可能流失的客户并分析原因。 电影推荐系统入门： 探讨基于内容的过滤或协同过滤的简单实现。 社交媒体情感分析： 使用自然语言处理技术，分析文本数据的情感倾向。 在每个案例中，我们将详细演示数据获取、清洗、特征工程、模型选择、训练、评估和结果解释的完整流程。 数据预处理与特征工程： 深入探讨数据预处理的技巧，如特征缩放（标准化、归一化）、类别特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）、文本特征提取（TF-IDF, Word Embeddings）等。理解特征工程的重要性，学习如何创造新的、更有预测能力的特征。 模型解释性与可解释 AI (XAI) 简介： 在某些场景下，理解模型为何做出某个预测比单纯获得预测结果更重要。本书将初步介绍模型解释性工具，如特征重要性、SHAP 值、LIME 等，帮助您理解模型的决策过程。 数据科学工作流程与最佳实践： 分享在实际数据科学项目中推荐的工作流程，包括问题定义、数据收集、数据探索、特征工程、模型开发、模型部署等阶段。强调代码规范、版本控制（Git）和项目管理的重要性。 未来展望： 简要介绍数据科学领域的其他前沿方向，如深度学习、大数据技术（Spark）、云计算平台等，为读者提供进一步学习的指引。 本书特色： 循序渐进： 从基础概念到高级应用，由浅入深，易于理解。 实战导向： 大量案例和项目驱动，让您学以致用。 代码驱动： 提供清晰、可运行的 Python 代码示例，方便读者实践。 强调理解： 不仅提供“如何做”，更注重“为什么这样做”，帮助读者建立扎实的数据科学思维。 全面覆盖： 涵盖了数据科学生命周期中的关键环节和核心工具。 通过学习本书，您将能够独立完成数据分析任务，构建有效的预测模型，并通过数据驱动的洞察来解决实际问题。无论您是希望转型数据科学家、数据分析师，还是希望提升现有业务分析能力的专业人士，本书都将是您宝贵的参考资料。

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翻开这本书的扉页，我首先注意到的是它排版的清爽度和逻辑的严谨性。不同于某些教材恨不得把所有知识点一股脑塞进去的做法，这本教程的章节划分非常清晰，知识点的递进关系处理得极其到位。初学者常常遇到的困境是，学了A，马上就要用到BCD，中间的衔接不够平滑。然而，这本《教程》非常巧妙地将基础语法、流程控制、数据结构（如数组的应用）分成了几个循序渐进的模块。我尤其欣赏它在“函数与子程序”这一章节的处理方式。作者没有急于讲解复杂的递归调用，而是先用“打包工具”的比喻，告诉我们为什么要将代码模块化，极大地降低了抽象思维的门槛。更棒的是，每一章末尾都有“动手实践区”，里面的练习题都不是那种简单的“把代码填完整”的填鸭式训练，而是要求你思考如何用已学的知识去解决一个小问题，比如编写一个简易的库存管理界面雏形，这极大地锻炼了我的程序设计思维，而不是仅仅停留在代码的输入层面。

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坦白说，我对很多编程书的“理论性”感到头疼，读完之后感觉自己像背了一本字典，但真要写点东西时，大脑一片空白。这本书的价值在于它对“调试”和“错误处理”的重视程度超出了我的预期。很多教程默认读者能够写出完美的程序，但现实是，我们总是会犯错。这本书专门用了相当大的篇幅来讲解如何利用QuickBASIC自带的调试工具，如何设置断点、单步执行，观察变量值的变化过程。它列举了许多常见的运行时错误（如数组越界、变量未初始化等），并用非常幽默的语言描述了这些错误在程序中“捣乱”的表现。我记得有一次我的程序卡死了，我束手无策，翻到这本书中关于无限循环的章节，对照着检查，很快就定位了问题所在。这种实战性的指导，比单纯学习语法重要得多，它教会了我如何与程序“对话”，而不是一味地强迫程序听我的指挥。

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作为一个有一定编程基础的人，我原本以为这本书对我来说可能有些基础，但深入阅读后，发现它在高阶主题上的处理也颇有独到之处。它没有止步于简单的过程式编程，而是巧妙地引入了结构化编程的一些思想，并将其与QuickBASIC的环境特性结合起来。比如，在讲解文件I/O时，它不仅详细介绍了顺序文件的读写，还花了不小的篇幅来讲解如何构建一个简单的ISAM（索引顺序访问方法）式的模拟结构，这对于需要在DOS环境下处理小型数据库任务的读者来说，简直是如虎添翼的技能。这本书的深度和广度平衡得非常好，它既能让你入门，又能让你在特定领域（例如简单的图形绘制和声音处理，虽然是基于老旧环境）有所建树，完全可以作为一本从入门到具备一定应用能力的过渡性教材，而不是仅仅停留在介绍语言特性的入门手册。

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这本《QUICKBASIC程序设计实用教程》简直是为我们这种编程小白量身定做的宝典！我拿起这本书的时候，心里还挺忐忑的，毕竟我对编程一窍不通，总觉得那些代码和逻辑是高深莫测的。但是，这本书的行文风格异常亲切和耐心，就像一位经验丰富的老教师手把手地教你一样。它没有一上来就抛出一大堆晦涩难懂的专业术语，而是从最基础的程序结构、变量定义这些“打地基”的步骤讲起。最让我印象深刻的是，它对每一个新的概念都会配上非常直观且贴近生活的例子。比如讲到循环结构时，它不是干巴巴地解释 `FOR...NEXT` 的语法，而是用“每天早上闹钟响了要按掉多少次才能真正起床”这样一个场景来模拟循环的执行过程，一下子就把抽象的逻辑概念具象化了。而且，书中的代码示例都非常精炼，关键点标注得一清二楚，每次看完一个章节，我都能立刻在自己的电脑上敲出那个小小的程序，那种“我居然也能做出点东西来”的成就感，是其他教材无法比拟的。它真正做到了“实用”，让我感觉编程不再是高高在上的技术，而是可以掌控的工具。

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这本书的书写者对读者的学习曲线有着深刻的洞察力。整本书的“语感”非常稳定，没有那种忽高忽低的跳跃感。特别是在讲解涉及内存管理和直接端口操作的那些“硬核”部分时，作者没有选择回避，而是采取了“先做减法，再做加法”的策略。他们首先用高级语言的逻辑封装了这些底层操作的复杂性，让读者先建立起“能实现功能”的概念，然后再逐步揭示其背后的内存地址和寄存器交互原理。这种由浅入深的层次感，极大地保护了初学者的积极性，避免了在接触到底层细节时产生畏难情绪。此外，书中的附录部分做得非常人性化，它不仅仅是语言参考手册的简单堆砌，而是针对QuickBASIC环境的一些常用DOS命令调用和屏幕模式切换指令进行了精炼的总结，这对于希望脱离IDE，直接在纯粹的DOS命令行下进行编译和运行的读者来说，提供了极大的便利。总而言之，这是一部在技术深度和用户体验上都做到了极致的实用教程。

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