Visual Basic程序设计教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:刘炳文

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2009-3

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787115192967

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 计算机科学
• 软件工程
• Visual Studio
• 教学

《零基础Python数据分析与可视化实战》 内容简介： 本书是一本面向初学者，旨在带领读者从零开始掌握Python在数据分析与可视化领域的应用。全书内容涵盖了数据分析的核心流程，从数据的获取、清洗、处理，到探索性数据分析（EDA）和最终的可视化呈现，旨在为读者打下坚实的基础，并培养独立解决实际数据问题的能力。 第一部分：Python语言基础与数据分析入门 本部分将迅速带领读者进入Python的世界，重点讲解数据分析所必需的语言特性。我们会从Python的基本语法、变量、数据类型入手，快速过渡到列表、元组、字典等核心数据结构。接着，将深入讲解函数、模块和面向对象编程的基础概念，帮助读者理解如何组织和复用代码。 在此基础上，我们将详细介绍Python在数据科学领域最核心的两个库：NumPy和Pandas。NumPy将作为数值计算的基石，重点讲解其强大的N维数组对象，以及如何进行高效的向量化运算、数组索引与切片、数学函数应用等。读者将学会利用NumPy快速进行数值处理，为后续数据分析奠定基础。 Pandas是Python数据分析的灵魂。我们将从DataFrame和Series这两个核心数据结构开始，深入讲解如何读取和写入各种格式的数据（如CSV、Excel、SQL数据库），如何进行数据筛选、排序、分组、聚合等常用操作。数据清洗和预处理是数据分析的关键环节，本书将投入大量篇幅讲解缺失值处理（填充、删除）、重复值检测与删除、数据类型转换、字符串处理、时间序列操作等实用的数据清洗技巧。读者将学会如何将杂乱无章的原始数据转化为规范、可用、干净的数据集。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与统计学基础 在完成数据预处理后，探索性数据分析（EDA）是理解数据、发现规律的重要步骤。本部分将引导读者掌握EDA的常用方法和技巧。我们将讲解如何利用描述性统计量（均值、中位数、方差、标准差等）来初步了解数据的分布特征。 重点将放在统计学概念在数据分析中的应用。读者将学习如何进行单变量和多变量的统计分析，理解相关性与因果性的区别。我们会介绍常用的统计检验方法，如t检验、卡方检验，并讲解如何在Python中使用SciPy库进行实现。此外，还将涉及假设检验的基本原理，帮助读者科学地评估数据中的模式和关系。 在EDA过程中，数据可视化是不可或缺的工具。我们将初步介绍一些基础的可视化方法，为下一部分的内容打下铺垫。 第三部分：Python数据可视化实战 本部分将专注于使用Python进行强大的数据可视化，将抽象的数据转化为直观的图形，从而帮助读者更好地理解数据、发现趋势、传达信息。我们将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。 Matplotlib作为Python绘图的基础库，我们将讲解如何创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。读者将学习如何定制图表的各个元素，包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记点等，以及如何进行多子图绘制和图形保存。 Seaborn是基于Matplotlib构建的更高级的可视化库，它提供了更美观的默认样式和更便捷的绘制统计图表的功能。我们将重点演示如何使用Seaborn绘制各种更具表现力的图表，例如： 分布图： 绘制直方图、核密度估计图，展示数据的分布情况。 关系图： 绘制散点图、线图，探索变量之间的关系，并可以加入回归线。 分类图： 绘制箱线图、小提琴图、条形图，比较不同类别数据的分布和统计特征。 回归图： 绘制线性回归模型的可视化，展示拟合效果。 热力图： 绘制相关系数矩阵、混淆矩阵，直观展示变量间的相关性或模型性能。 多变量可视化： 利用散点图矩阵（Pairplot）、分面网格（FacetGrid）等功能，一次性可视化多个变量之间的关系。 本书的重点在于实战，每一节都会配以大量精心设计的案例，从实际数据出发，通过代码演示如何一步步构建出高质量的数据可视化图表。我们会涵盖常见的数据场景，例如： 市场营销数据分析： 可视化销售趋势、用户画像、广告效果。 金融数据分析： 可视化股票价格走势、交易量、收益率。 社交媒体数据分析： 可视化用户互动、热门话题、情感倾向。 科学研究数据分析： 可视化实验结果、模型预测。 我们将引导读者选择合适的图表类型来表达不同的数据信息，例如，用折线图展示时间序列趋势，用散点图展示两个变量的关系，用柱状图比较不同类别的数值大小，用箱线图展示数据的分布和离散程度。 第四部分：进阶主题与项目实践 在掌握了基础的数据分析和可视化技能后，本书将提供一些进阶主题，帮助读者进一步拓展能力。这部分可能会涉及： 交互式可视化： 简要介绍Plotly等库，展示如何创建可交互的图表，提升用户体验。 数据报告与仪表盘： 探讨如何将分析结果和可视化图表整合到报告或简单的仪表盘中，以便于信息共享。 实际项目演练： 精选一到两个完整的、具有代表性的实际数据分析项目，从数据获取到最终报告，完整地展示整个分析流程。这些项目将综合运用前面章节所学的知识，例如，对某个公开数据集进行深入分析，并输出可视化的分析报告。 本书特色： 零基础友好： 假设读者对Python语言和数据分析概念一无所知，从最基础的内容讲起。 实战驱动： 大量真实世界的数据案例，让读者在实践中学习，掌握解决实际问题的能力。 代码详尽： 提供清晰、可执行的代码示例，方便读者对照学习和修改。 循序渐进： 内容结构清晰，由浅入深，确保读者能够逐步掌握复杂概念。 注重理解： 不仅教授“如何做”，更侧重于“为何这样做”，帮助读者建立扎实的数据分析思维。 通过阅读本书，读者将能够熟练运用Python进行数据获取、清洗、处理、分析和可视化，为未来在数据科学、人工智能、商业智能等领域的发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本号称“教程”的书，着实让我这个初学者摸不着头脑，简直像掉进了一片信息汪洋却找不到航标。它上来就直接抛出了一堆VB的专业术语和复杂的代码结构，完全没有为我这个零基础的读者铺设一个平缓的入门阶梯。我原本期待的是那种循序渐进，从“什么是变量”开始，一步步搭建起编程思维的引导，但这本书似乎默认读者已经具备了扎实的计算机科学背景。章节的组织逻辑也显得有些跳跃，一会儿讲控件的属性，一会儿又跳到复杂的事件处理和数据库连接，让人感觉知识点之间缺乏必要的关联和上下文。每当我试图理解某个高级概念时，它给出的解释总是过于简略，像是给专业人士做的备忘录，而不是给学习者准备的教材。更让人抓狂的是，书中的示例代码常常运行不起来，或者虽然能运行，但对于初学者来说，代码中那些看似无关紧要的符号和结构，其背后的意义完全没有被充分剖析，导致我只能死记硬背，却无法真正掌握背后的原理。这种“填鸭式”的教学方法，对于希望真正掌握编程能力的人来说，无疑是一种折磨，它消耗了我的热情，却没能点燃我探索的火花。我不得不花费大量时间去搜索引擎上寻找那些这本书缺失的、基础的解释和详尽的步骤说明，这无疑大大降低了学习效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计也暴露了其作为“教程”的严重缺陷——缺乏有效的自我检测机制和反馈回路。书末的章节练习，要么是简单到只需复制粘贴书中例子的变体，要么是难度陡增到需要整合全书所有知识点，但又没有提供任何思路提示的“超级大题”。这种两极分化的练习设置，使得学习过程中的“中等难度”的巩固环节完全缺失了。一个好的教程应该提供一系列精心设计的、能够逐步提升难度的练习，让学习者在犯错中理解知识点，并在解决问题的过程中建立信心。然而，这本书的练习更像是对知识点的简单重复性测试，而非对编程能力的真正考验。当我完成一个练习时，我无法判断自己是真正掌握了，还是仅仅凭借记忆蒙混过关。缺乏配套的详细解题思路和常见错误分析，使得学习者在遇到瓶颈时，只能孤立无援地停滞不前。这本书的自我评估和反馈机制几乎为零，这极大地削弱了它的教学效果。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在排版和视觉呈现上，简直是一场灾难。清晰的图文配合是理解编程概念的关键，但这本书的插图少得可怜，即便是有限的几张截图，也模糊不清，常常无法准确对应到我正在操作的IDE界面。更糟糕的是，代码块的格式化处理极其混乱，很多时候，代码的缩进和换行都与标准的编程规范背道而驰，这对于需要培养良好编程习惯的新手来说，简直是误人子弟。阅读体验就像在读一份未经校对的内部技术文档，充满了晦涩难懂的术语和不规范的表述。特别是涉及到界面设计的部分，它对“拖放”和“属性面板”的描述，完全没有配上清晰的界面示意图，我只能凭空想象出那些控件应该出现在屏幕的哪个角落，如何调整它们的尺寸和位置。这种对视觉辅助的彻底漠视，使得原本应该直观的图形化编程，变得异常抽象和困难。我对这本书的出版质量深表怀疑，它更像是匆忙赶工的产物，而非一本精心打磨的教学用书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“深度”似乎只停留在了表面，它更像是一本功能手册的堆砌，而非深入探究编程思想的指南。它花费了大量的篇幅罗列VB中各种内置函数和API调用的语法格式，就像一本字典，告诉你每个词怎么拼写，却从不教你如何用这些词语来构建一篇优美的文章。例如，在讲解面向对象编程（OOP）的概念时，它只是简单地提到了“类”和“对象”，便草草带过，没有提供任何关于继承、多态或封装的实际、深刻的案例来阐述这些核心概念在实际项目中的价值和应用场景。学习编程，更重要的是理解背后的设计哲学和解决问题的思路，而这本书恰恰在这方面严重缺位。它更像是为那些只需要快速查阅特定函数签名的熟练开发者准备的参考书，对于想要构建复杂、健壮应用程序的读者来说，这本书提供的工具箱里，缺少了最关键的“使用说明书”和“设计蓝图”。我感觉自己只是学会了如何使用一些工具的按钮，但完全不知道如何利用这些按钮去设计一座宏伟的建筑。

评分☆☆☆☆☆

从实战应用的角度来看，这本书的内容严重滞后于当前的技术发展。虽然VB的某些基础概念具有普适性，但这本“教程”中引用的很多控件和框架似乎停留在非常古老的版本。例如，它大量介绍的数据库访问方式（我猜是早期的ADO或DAO），在现代的.NET环境下已经有了更安全、更高效的替代方案，比如Entity Framework。书中对Web服务或现代网络通信的讨论几乎为零，这对于希望将所学应用到更广阔领域，例如开发企业级应用或与现代API交互的学习者来说，无疑是巨大的遗憾。选择一本编程教程，我们期待的是能够学到当下主流且具有前瞻性的知识体系，这本书提供的知识结构，让我怀疑自己投入的时间是否能转化为未来职场中的竞争力。它更像是一份珍藏在博物馆里的历史资料，而不是一本指导我们走向未来的地图。这种知识的“陈旧感”是阅读过程中最令人沮丧的体验之一。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆