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

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页数:321

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出版时间:2009-2

价格:32.00元

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isbn号码:9787300101507

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 教程
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• Visual Studio
• 实用
• 教材
• 计算机科学

《Python数据科学实战指南》 本书是一本面向数据科学初学者的实操教程，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析、可视化和机器学习的核心技能。全书涵盖了从数据获取、清洗、探索到模型构建和评估的全流程，通过大量实际案例和详尽的代码示例，引导读者亲身体验数据科学的魅力。 第一部分：数据科学基础与Python入门 本部分将为读者打下坚实的数据科学基础，并快速掌握Python编程语言的必要知识。 第一章：数据科学概述与发展趋势 介绍数据科学的定义、重要性以及其在各个行业的应用。 探讨大数据、人工智能、机器学习等相关概念，以及数据科学的未来发展方向。 强调数据驱动决策的重要性，以及优秀数据科学家应具备的核心素质。 第二章：Python编程入门 详细讲解Python的基础语法，包括变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、流程控制语句（if-else, for, while）。 介绍Python的函数定义、参数传递、作用域等概念，以及如何编写可复用的代码。 讲解Python的列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）、集合（set）等核心数据结构，及其常用操作。 介绍Python模块和包的使用，以及如何安装和导入第三方库。 第三章：NumPy：高效的数值计算 深入讲解NumPy库的核心——ndarray对象，包括创建、索引、切片、形状操作。 介绍NumPy的向量化操作，如何实现比Python循环更高效的数值计算。 讲解NumPy的各种数学函数、统计函数、线性代数函数以及随机数生成。 通过实际算例演示NumPy在数组运算、矩阵运算等方面的强大功能。 第二部分：数据处理与可视化 本部分将聚焦于使用Pandas和Matplotlib/Seaborn等库进行数据的清洗、转换、探索性分析和可视化。 第四章：Pandas：强大的数据分析工具 详解Pandas的Series和DataFrame对象，作为数据处理的核心。 讲解数据的导入与导出（CSV, Excel, SQL等）。 重点介绍数据的清洗技术：处理缺失值（dropna, fillna）、重复值、异常值。 讲解数据转换：数据类型转换、特征工程、合并、连接（merge, join, concat）。 介绍数据分组和聚合（groupby），以及数据透视表（pivot_table）的应用。 通过实际数据集进行数据探索性分析（EDA）的演示。 第五章：Matplotlib与Seaborn：数据可视化 介绍Matplotlib作为Python绘图的基础库，讲解如何创建各种基本图表：折线图、散点图、柱状图、饼图等。 详细讲解图表的自定义：标题、轴标签、图例、颜色、线条样式、标记点。 介绍Seaborn库，一个基于Matplotlib的更高级可视化库，提供更美观、更易用的统计图表。 重点演示Seaborn在绘制复杂图表时的优势：分布图、分类图、回归图、多变量图。 结合Pandas的数据分析结果，演示如何选择合适的图表来有效地传达信息，发现数据中的模式和趋势。 第三部分：机器学习入门与实践 本部分将引导读者进入机器学习的领域，从基本概念到实际应用，使用Scikit-learn库构建和评估模型。 第六章：机器学习基础概念 介绍监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）的基本概念。 讲解训练集、测试集、验证集的作用，以及模型过拟合与欠拟合的问题。 介绍特征选择、特征工程在机器学习中的重要性。 初步了解模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等。 第七章：Scikit-learn：机器学习库 详细介绍Scikit-learn库的API设计理念，以及如何使用其提供的各种算法。 分类模型： 逻辑回归（Logistic Regression） K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN） 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 决策树（Decision Tree） 随机森林（Random Forest） 集成学习简介 回归模型： 线性回归（Linear Regression） 岭回归（Ridge Regression） Lasso回归（Lasso Regression） 模型评估与调优： 交叉验证（Cross-validation） 网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search）用于超参数调优。 第八章：实例：预测房价（回归问题） 使用真实数据集，演示从数据加载、清洗、特征工程到模型选择、训练、评估的全过程。 应用线性回归、岭回归等模型，并进行超参数调优。 使用可视化手段展示模型预测结果与实际值之间的关系。 第九章：实例：客户流失预测（分类问题） 采用分类数据集，演示如何处理类别不平衡问题。 比较不同分类模型（如逻辑回归、随机森林）的性能。 重点讲解精确率、召回率、F1分数等评估指标的应用。 通过混淆矩阵（Confusion Matrix）来直观分析模型性能。 附录： Python开发环境搭建指南： 介绍Anaconda、Jupyter Notebook/Lab的安装与使用。 常用Python库速查手册： 简要介绍NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn的核心函数和用法。 进一步学习资源推荐 本书力求理论与实践相结合，通过代码驱动的方式，让读者在动手实践中学习和掌握数据科学的知识和技能。无论是希望转行成为数据科学家，还是希望在现有工作中提升数据分析能力，本书都将是您宝贵的参考资料。

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这本书的实用性简直是超乎我的预期，它完全摆脱了许多教材那种“纸上谈兵”的弊端。它不像有些书那样，只停留在基础语法层面，而是大胆地将VB的应用场景拓展到了图形用户界面（GUI）的深入设计上。我印象最深的是关于自定义控件和用户控件的章节，书里详细展示了如何拖放、组合各种基础元素，来构建出专业级的界面布局。尤其是对MDI（多文档界面）应用的讲解，步骤清晰，甚至连菜单栏动态添加和删除子窗口的逻辑都解释得一清二楚。我用书中的模板快速搭建了一个小型文件管理器的原型，界面美观且操作流畅，这极大地增强了我继续深入学习的动力。这种“立竿见影”的学习效果，是很多理论教材无法给予的。如果说它有什么不足，那就是书中对现代.NET框架下的新特性介绍相对保守，但对于聚焦于经典VB环境的读者，这本书无疑是精品。

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拿到这本书后，我做的第一件事就是快速浏览了一遍“数据操作与文件管理”这部分。我是一名非计算机专业出身的业余爱好者，对如何让程序“记住”信息一直很头疼。这本书的处理方式非常务实：它首先介绍了顺序文件的读写，然后循序渐进地过渡到随机存取文件，最后详尽地阐述了如何使用ADO（ActiveX Data Objects）连接Access数据库。作者在讲解SQL语句嵌入VB代码时，非常注意代码的安全性和效率，比如如何使用参数化查询来防止SQL注入，这个细节体现了作者深厚的工程经验。我尝试跟着书中的例子，创建了一个简单的库存查询系统，导入了自己准备的Excel数据进行操作。整个过程非常顺畅，代码的逻辑层次分明，没有出现那种为了实现某个功能而把代码写得像意大利面条一样混乱的情况。这种注重结构化和可维护性的编程理念，比单纯学会语法更有价值。

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从一个资深程序员的角度来看，这本《Visual Basic程序设计实用教程》最大的亮点在于其对“编程思维”的培养。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是在阐述“为什么这么做”。例如，在处理循环结构时，它不仅展示了For...Next和Do...Loop的用法差异，还通过对比分析了在不同业务场景下，哪种循环在性能和可读性上更占优势。这种深层次的比较和权衡，是初级读物常常缺失的。书中对模块化编程的推崇，也让我受益匪浅，它鼓励读者将复杂功能拆分成独立函数和过程，这对于未来转向更大型项目管理至关重要。我发现，当我开始按照书中的建议组织我的代码结构时，原本晦涩难懂的逻辑块，变得清晰易懂，修改和扩展也变得异常轻松。这本书为我们打下了一个坚实的基础，让我们能够自信地迈向更广阔的软件开发领域。

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说实话，我本来对VB编程有点抵触情绪，觉得这种“老技术”可能已经没什么用了，但翻开这本《Visual Basic程序设计实用教程》后，我的看法有了极大的转变。这本书的叙事方式非常平易近人，就像一位经验丰富的老教师在手把手地教你一样，完全没有那种高高在上的技术术语堆砌。我特别欣赏它在“调试与错误处理”那一章的深度。很多教程往往一带而过，但这本书花了好大力气讲解了如何使用断点、监视变量以及处理运行时异常，这直接解决了我在实际编程中遇到的最大痛点——程序崩溃了，但我不知道哪里出了问题。我根据书中的指导，成功地为我的一个小项目添加了健壮的错误捕获机制，程序稳定性和用户体验都得到了显著提升。阅读过程中，我仿佛能听到作者在耳边轻声提醒：“注意这里的逻辑分支可能会导致死循环”，这种细致入微的关怀，让学习过程充满了安全感。对于那些希望写出“能跑、不崩”代码的读者来说，这部分的价值是无可估量的。

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这本《Visual Basic程序设计实用教程》的封面设计得非常朴实，没有任何花哨的图案，就是那种教科书的风格，让人一看就知道是严谨的学习资料。我拿到书的时候，首先注意到的是它的排版，字体大小适中，章节结构划分得井井有条，目录清晰明了，这对于初学者来说非常友好。书中的案例代码部分尤其出色，每一个小例子都配有详细的注释，帮助我理解每一步操作背后的逻辑。我记得刚开始接触VB时，对控件的属性和事件处理总是感到困惑，但这本书通过大量的实际操作演示，比如如何制作一个简单的计算器或者一个数据录入系统，让我对这些概念有了更直观的认识。作者在讲解面向对象编程思想时，没有陷入过多的理论纠缠，而是巧妙地融入到代码实例中，让人在“做中学”，而不是“学了再做”。唯一让我觉得可以改进的地方是，如果能增加一些针对高级应用场景的探讨，比如数据库连接的高级优化，那就更完美了。总的来说，对于想系统学习VB编程的爱好者或者学生来说，这是一本值得信赖的入门教材。

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