C++面向对象实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2009-2

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787121081903

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 面向对象
• 编程
• 教程
• 入门
• 实战
• 代码
• 学习
• 开发
• 计算机
• 书籍

《Python数据科学实战指南》 简介： 本书旨在为初学者和有一定编程基础的学习者提供一个系统、深入的学习路径，掌握使用Python进行数据科学研究的核心技能。从数据获取、清洗、处理，到数据可视化、统计分析，再到机器学习模型的构建与应用，本书将带领读者一步步走进数据科学的精彩世界。 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 在进入数据科学的海洋之前，扎实掌握Python语言的基础至关重要。本部分将从Python的基本语法、数据类型、控制流、函数等入手，帮助读者快速建立起Python编程的信心。随后，我们将重点介绍数据科学领域常用的Python库，包括NumPy（用于数值计算）、Pandas（用于数据处理与分析）以及Matplotlib和Seaborn（用于数据可视化）。本书还会指导读者如何搭建一个完整的数据科学开发环境，包括安装Python解释器、集成开发环境（IDE）如VS Code或PyCharm，以及常用的Notebook环境如Jupyter Notebook和JupyterLab。通过本部分的学习，读者将具备独立使用Python进行编程和搭建数据分析环境的能力。 第二部分：数据获取与预处理 真实世界的数据往往是混乱、不完整且格式多样的。本部分将深入探讨数据获取的各种途径，包括从CSV、Excel、JSON等文件中读取数据，连接数据库进行数据提取，以及使用网络爬虫技术从网页上抓取数据。掌握了数据获取的方法后，关键在于数据清洗与预处理。我们将详细讲解如何处理缺失值（填充、删除）、异常值检测与处理、重复值去除、数据类型转换、字符串处理以及文本数据的清洗。此外，还会介绍数据合并、连接、分组以及聚合等操作，帮助读者将原始数据转化为可以进行分析的干净、规整的数据集。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 探索性数据分析是理解数据、发现数据模式和规律的重要环节。本部分将带领读者运用Pandas进行高效的数据探索，包括描述性统计分析（均值、中位数、方差、标准差等）、数据分布的查看、相关性分析等。数据可视化是EDA的得力助手，能够直观地展现数据特征。我们将详细介绍Matplotlib和Seaborn库的常用图表类型，如折线图、柱状图、散点图、箱线图、直方图、热力图等。通过学习，读者将能够根据不同的分析目的选择合适的图表，并学会如何定制图表样式，使其更具可读性和信息量，从而更有效地洞察数据中的奥秘。 第四部分：统计学基础与模型构建 数据科学离不开统计学的支撑。本部分将涵盖一些关键的统计学概念，如概率分布、假设检验、置信区间等，并结合Python中的SciPy库进行实际应用。在此基础上，我们将进入机器学习的世界。本部分将介绍监督学习和无监督学习的基本概念，并重点讲解几种常用的机器学习算法，包括： 回归模型： 线性回归、多项式回归，用于预测连续型变量。 分类模型： 逻辑回归、K近邻（KNN）、决策树、随机森林、支持向量机（SVM），用于预测离散型类别。 聚类模型： K-Means聚类，用于发现数据中的隐藏分组。 本书将详细讲解这些算法的原理，以及如何使用Scikit-learn库来训练、评估和优化模型。我们将深入探讨模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）和模型调优技术（如交叉验证、网格搜索）。 第五部分：高级主题与实战项目 在掌握了基础知识和常用模型后，本部分将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级的数据科学技术和应用。这可能包括： 特征工程： 如何创建新的特征、特征选择和特征降维，以提高模型性能。 模型集成： 集成学习（如Bagging、Boosting）的概念和应用，如XGBoost和LightGBM。 时间序列分析： 介绍时间序列数据的特性，以及ARIMA等经典模型。 自然语言处理（NLP）基础： 文本预处理、词袋模型、TF-IDF等。 模型部署基础： 了解如何将训练好的模型部署到生产环境中。 本书还将通过多个精心设计的实战项目，将前面学到的知识融会贯通。这些项目可能涵盖推荐系统、用户流失预测、情感分析、房价预测等实际应用场景，让读者在解决问题的过程中巩固和深化所学技能，体验数据科学解决实际问题的强大能力。 目标读者： 对数据科学感兴趣，希望系统学习Python数据科学技术栈的初学者。 具备一定Python编程基础，希望转向数据科学领域的开发者。 需要利用数据进行分析和决策的业务分析师、市场营销人员、产品经理等。 在校学生，希望提升数据分析和机器学习能力的专业人士。 学习本书，你将能够： 熟练运用Python及其核心库进行数据处理、分析和可视化。 理解并应用各种数据预处理技术，处理真实世界中的脏数据。 掌握探索性数据分析的方法，从中发现数据价值。 理解常用机器学习算法的原理，并能使用Scikit-learn构建、评估和优化模型。 通过实战项目，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 《Python数据科学实战指南》 将是你踏入数据科学领域的理想伙伴，助你驾驭海量数据， unlock data's true potential。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式非常贴近实际应用，对于初学者来说，上手门槛降低了不少。作者似乎深谙编程新手在概念理解上的痛点，很多复杂的面向对象设计模式，他都能用非常形象的比喻来阐述，比如用“工厂”和“流水线”来解释类的实例化和对象创建过程，这比那些纯粹堆砌理论的教材要生动得多。特别是关于继承和多态的部分，他没有仅仅停留在语法层面，而是结合了实际项目中的场景，展示了如何利用这些特性来构建可扩展、易维护的代码结构。书中提供的代码示例质量很高，不仅语法正确，而且遵循了现代C++的最佳实践，让我受益匪浅。我印象最深的是关于“接口设计”那一章，它清晰地指出了在没有明确需求文档时，如何通过抽象层次来设计出健壮的接口，这在我的日常工作中是极度缺乏的经验。总的来说，这本书更像是一位经验丰富的工程师在手把手教你如何用C++去解决真实世界的问题，而不是仅仅停留在“你会写C++”的层面。我特别推荐给那些已经学过C++基础语法，但对如何组织大型面向对象项目感到迷茫的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书在面向对象设计原则（SOLID）的应用案例上做得非常出色，可以说是其核心竞争力所在。作者没有采用那种教科书式地罗列每个原则定义，而是构建了一个贯穿全书的主题项目——一个简单的文档编辑系统——并逐步重构和优化这个系统。读者可以清晰地看到，随着需求的增加，如果一开始设计不佳，代码会变得多么僵硬和难以修改。然后，作者会精确地指出哪里违反了“开放封闭原则”，哪里需要引入“依赖倒置原则”来解耦组件。这种**边学边用、即时反馈**的学习模式极大地增强了学习的代入感。唯一的不足可能在于，这个示例项目虽然能很好地展示原则的应用，但它本身的代码规模相对较小，对于那些期待接触到大规模企业级软件架构设计的读者来说，可能会觉得力度不够。总而言之，如果你是一名渴望从“会写代码”跨越到“会设计软件”的开发者，这本书的实践导向型教程绝对值得你细细品味，它教会你的不只是C++的特性，更是软件工程的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常学术化，充满了严谨的定义和精确的术语，这对于追求精确性的读者来说无疑是一个优点。作者在引言部分就明确表示，本书旨在建立一个基于标准和规范的面向对象理论框架，这使得书中的所有结论都有坚实的理论基础支撑。我尤其欣赏它对“契约式设计”（Design by Contract）原则的强调和应用，书中用大量的篇幅讨论了前置条件、后置条件和不变量的编写技巧，并展示了如何在C++中通过宏或第三方库来实现这些约束。这不仅仅是关于如何写出能跑的代码，更是关于如何写出**正确**的代码的哲学探讨。不过，这种高度理论化的写作方式也带来了一个副作用：它牺牲了一定的可读性和流畅性。初次接触这些概念的读者可能会觉得晦涩难懂，因为它很少使用生活化的比喻来软化理论的棱角。对于那些希望通过大量实践项目来学习的读者，可能会觉得书中的案例过于“教科书式”，缺乏真实项目中的那种混乱和妥协，需要读者自己将理论与实际项目环境进行转换和映射。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的一个巨大亮点在于它对标准库（STL）中容器和算法的设计思想的剖析。作者并没有孤立地讲解面向对象特性，而是巧妙地将它们融入到对STL源码设计哲学的解读中。比如，在讲到迭代器概念时，他深入分析了迭代器是如何通过封装指针操作，实现了统一的遍历接口，这本身就是面向对象思想在泛型编程中的完美体现。此外，书中关于异常处理机制的讨论也十分到位，它不仅仅介绍了 `try-catch` 块的使用，更强调了 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原则在保证资源安全释放中的核心地位，并提供了多个复杂的、涉及多层嵌套资源的销毁流程图。这种层层递进、互相印证的学习路径，让我对C++的内存管理和对象生命周期有了更深层次的理解。相比市面上很多只关注语法特性的书籍，这本书的价值在于帮助读者构建起一个结构化的知识体系，使得新学到的知识点能够有效地串联起来。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的排版和装帧设计相当令人失望，拿到手的时候感觉像是上世纪九十年代出版的教材。纸张的质量很一般，油墨似乎也有些偏淡，阅读起来并不算是一种愉悦的体验，尤其是在光线稍暗的环境下，长时间盯着屏幕或纸张，眼睛很容易感到疲劳。内容上，虽然覆盖了面向对象编程的核心概念，但深度上明显不足，对于那些寻求深入理解底层机制的资深开发者来说，这本书提供的洞察力非常有限。例如，在探讨虚函数表（vtable）的工作原理时，讲解得过于简略，只是蜻蜓点水般地提了一下，缺乏足够的细节和底层汇编层面的分析。我更期待看到关于内存布局、虚继承的复杂性以及编译器如何优化虚函数调用的深入讨论。对于想要精通C++的读者，这本书或许只能作为快速入门的参考，但绝不能指望它能让你成为专家。它更像是给那些只需要“能用”面向对象思想的初级程序员准备的“快餐读物”，实用性有，但深度远远不够，购买前需要对内容的广度和深度有合理的预期。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆