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页数:288

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出版时间:1970-1

价格:26.00元

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isbn号码:9787302190783

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编程启蒙：Python数据分析实战指南 面向初学者和希望快速掌握数据处理的专业人士，本书旨在提供一个全面、实用的Python数据分析入门与进阶路径。我们不涉及C语言的底层结构、内存管理或指针操作，而是将焦点完全集中于Python生态系统中强大的数据处理库和现代分析范式。 --- 第一部分：Python基础与环境构建（远离编译器的世界） 本部分将引导读者迅速搭建起进行现代数据分析所需的环境，并巩固Python语言的核心概念，确保读者能够流畅地使用Python进行数据操作，而非纠结于头文件或预处理器宏。 第一章：Python环境的搭建与Jupyter的魔力 我们将跳过任何关于编译链配置的讨论，直接进入高效的工作流搭建。 Anaconda/Miniconda的安装与管理： 如何使用conda环境隔离项目依赖，确保分析的复现性。 Jupyter Notebook/Lab的使用精要： 掌握交互式计算的精髓。单元格的执行、Markdown的混合编写、以及如何利用Notebook进行叙事性报告的撰写。 核心库的初次邂逅： 简要介绍NumPy、Pandas、Matplotlib这“数据科学三剑客”的角色定位，为后续的深度学习打下基础。 第二章：Python语法回顾与数据结构速览 本章侧重于Python如何灵活地组织和处理数据，完全侧重于高级数据结构，而非机器指令的逐行解析。 Python的动态类型系统： 理解变量在运行时如何变化，以及这如何简化了数据操作的复杂度。 核心数据结构的高效运用： 深入探讨列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）在数据存储和快速查找中的应用场景。特别关注字典的高效哈希查找机制。 控制流在数据筛选中的应用： 使用`if-elif-else`和`for/while`循环进行数据流的控制和初步的数据清洗逻辑构建。 函数的定义与抽象： 如何封装可重用的数据处理逻辑，理解函数作为一等公民的特性。 --- 第二部分：数据处理的基石：NumPy的向量化思维（超越循环） 本部分的核心在于转变思维模式，从传统的逐元素处理转向高效的向量化操作，这是现代数据分析性能的关键。我们完全不涉及低级内存布局的复杂性，而是利用NumPy提供的抽象层。 第三章：NumPy数组的创建与属性 ndarray：数据分析的“骨架”： 详细介绍`ndarray`的创建、维度（shape）、数据类型（dtype）及其对内存效率的提升。 多维数组的索引与切片： 掌握高级布尔索引和Fancy Indexing，实现复杂条件下的数据提取，这是进行快速数据过滤的必备技能。 数组的形状操作： 使用`reshape`, `transpose`, `swapaxes`等方法，灵活调整数据视角，为后续的矩阵运算做准备。 第四章：向量化运算与广播机制（Broadcast） 摆脱显式循环： 向量化操作如何将数学运算应用于整个数组，实现计算速度的几何级提升。 广播（Broadcasting）机制的深入解析： 理解NumPy如何智能地扩展不同形状数组的维度以执行运算，这是理解高性能计算的关键。 线性代数操作的捷径： 利用NumPy内置的线性代数模块（`numpy.linalg`）进行矩阵乘法、求逆、特征值分解等，为机器学习打下基础。 --- 第三部分：数据清洗、转换与探索：Pandas的统治力 Pandas是数据分析师日常工作的核心工具。本部分将详尽介绍如何使用`Series`和`DataFrame`高效地处理和清洗真实世界中的脏数据。 第五章：DataFrame的构建与数据导入导出 DataFrame：二维表格的完美封装： 理解`DataFrame`的结构，以及它如何将行索引与列标签完美结合。 多源数据导入： 实战演练从CSV, Excel, JSON文件读取数据，并处理常见的编码问题和分隔符错误。 数据结构的视图与副本： 深入理解Pandas中常见的`SettingWithCopyWarning`，并学习如何正确地修改数据而不产生意外副作用。 第六章：数据清洗与预处理的艺术 缺失值（NaN）的处理策略： 使用`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`进行精确的数据插补和剔除，并探讨不同插补方法的合理性。 数据类型转换与格式化： 将错误的字符串转换为日期时间对象（`to_datetime`），或将数值型数据正确编码。 重复数据与异常值检测： 使用`duplicated()`快速识别并移除重复记录，并介绍基于统计方法的简单异常值识别技术。 第七章：数据重塑与分组聚合 强大的索引（Indexing）能力： 掌握`.loc`和`.iloc`的精确选择，以及如何基于多级索引进行数据切片。 数据透视与分组聚合（GroupBy）： 详细解析`groupby()`操作，结合`agg()`方法实现多重统计计算（求和、均值、计数、自定义函数）。 数据合并与连接： 使用`merge()`和`concat()`模仿SQL的连接操作（内连接、左连接、外连接），组合来自不同来源的数据集。 --- 第四部分：数据可视化与报告（直观的洞察） 本部分将侧重于如何使用视觉工具将抽象的数据转化为易于理解的图表，完全避开任何与低级编程或系统调用的关联。 第八章：Matplotlib：绘图的底层控制 Figure与Axes的概念： 理解绘图的层次结构。 基础图表的绘制： 学习如何绘制折线图、散点图和直方图，并精细控制颜色、标记和线条样式。 子图的布局管理： 使用`subplot`或更现代的`GridSpec`优雅地组织复杂的图表布局。 第九章：Seaborn：统计可视化的快捷方式 面向统计的默认美学： Seaborn如何提供更美观、更适合展示统计分布的默认设置。 关系图与分布图： 实战绘制回归图（`regplot`）、小提琴图（`violinplot`）和联合分布图（`jointplot`），以洞察变量间的关系。 分类数据的可视化： 利用条形图和箱线图清晰展示不同类别下的数据差异。 --- 第五部分：进阶分析：机器学习的桥梁 本部分将带领读者初步接触如何利用Pandas和NumPy准备数据，并导入Scikit-learn库进行初步的模型构建。 第十章：数据预处理与特征工程入门 特征编码： 使用Pandas处理独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码，将文本特征转化为模型可识别的数值。 数据标准化与归一化： 运用Scikit-learn的`StandardScaler`和`MinMaxScaler`对数据进行缩放，确保模型训练的公平性。 训练集与测试集的划分： 使用`train_test_split`科学地评估模型性能。 第十一章：构建第一个预测模型（回归与分类） 线性回归的实现： 利用Scikit-learn的`LinearRegression`模型，从数据准备到模型训练和预测的完整流程演示。 模型性能评估： 掌握均方误差（MSE）和R平方值在回归任务中的意义。 K近邻（KNN）分类器： 介绍一个基于距离的简单分类算法，并使用混淆矩阵评估其分类效果。 --- 结语：数据驱动的未来 本书提供了一套完整、现代化的数据分析技术栈。读者将掌握如何使用Python高效地清洗、转换、探索和可视化数据，为后续进入更专业的领域（如深度学习、大数据处理）打下坚实的基础。本书的重点始终放在如何利用高级抽象工具快速解决实际问题，而非深入底层系统或硬件交互。

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这本书的排版和设计也相当用心，让人赏心悦目。即使是面对大量的代码片段，也能够清晰易读，不会让人感到眼花缭乱。我特别欣赏书中对“流程控制”的讲解。作者并没有将if-else、switch-case、for、while等语句的语法单独列出来，而是通过设计一系列的小型项目，让读者在解决问题的过程中，自然而然地掌握这些控制结构的应用。 比如，在讲解循环的时候，书中设计了一个计算斐波那契数列的程序，让读者通过不同的循环方式来实现。在讲解条件语句的时候，则设计了一个简单的石头剪刀布游戏，让读者通过if-else语句来实现胜负判断。这种“在实践中学习”的方式，让我觉得学习过程充满了乐趣，也让我对C语言的掌握更加牢固。而且，书中还对不同流程控制语句的适用场景进行了详细的对比分析，让我能够根据具体问题选择最合适的控制结构，从而编写出更高效、更简洁的代码。

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这本书最让我感到惊艳的是它对“文件操作”的讲解。我之前一直认为文件操作是比较高级的内容，可能会涉及很多复杂的API调用，但这本书将其变得简单易懂，并且非常实用。作者通过一个简单的文本文件读写示例，就将文件打开、读、写、关闭等基本操作贯穿其中，让我能够快速地掌握文件IO的核心流程。 我尤其欣赏书中对“缓冲区的概念”的解释。它不仅仅告诉我们为什么要使用缓冲区，更重要的是，它解释了缓冲区是如何工作的，以及它对程序性能的影响。作者还详细讲解了不同文件模式（如文本模式和二进制模式）的区别，以及在实际应用中如何选择合适的文件模式。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些关于“文件指针”的高级用法，比如如何使用 `fseek` 和 `ftell` 函数来定位文件中的特定位置，以及如何实现文件的随机访问。这些内容对于我编写一些需要处理大量数据的程序非常有帮助，让我能够更灵活、更高效地操作文件。

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这本书的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失轻松的幽默感。我很少在技术书籍中看到如此流畅自然的文字，读起来一点也不觉得枯燥。作者仿佛是一位经验丰富的老船长，带着我这艘小船在C语言的浩瀚海洋中航行。他会适时地给出警示，提醒我注意那些容易触礁的知识点，比如浮点数的精度问题，或者不同编译器环境下的一些细微差异。同时，他也会分享一些他在编程生涯中遇到的有趣的故事和感悟，让我觉得学习编程不再是一件孤军奋战的事情，而是一个充满探索和发现的旅程。 让我印象深刻的是，书中对“为什么”的执着。在讲解每一个新的概念时，作者都会花大量篇幅去解释其出现的背景，它解决了什么问题，以及它的设计哲学是什么。比如，在讲解预处理器指令时，他不仅介绍了 `#define` 和 `#include` 的用法，更深入地探讨了宏定义的风险以及在大型项目中如何规范地使用它们。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我能够真正理解C语言的强大之处，也为我日后学习其他编程语言打下了坚实的思想基础。我感觉这本书不仅仅是教授C语言的语法，更是在塑造我的编程思维。

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我一直以为掌握一门编程语言，尤其是像C语言这样被誉为“编程语言的基石”的语言，需要付出巨大的努力，甚至是一种近乎“苦行僧”式的学习过程。但《C语言程序设计》这本书完全改变了我的看法。它用一种非常人性化的方式，将看似复杂的C语言知识分解成一个个易于理解的模块。我最喜欢的是书中对内存管理的讲解，这部分内容通常被认为是C语言学习的难点和痛点，但作者通过生动形象的比喻，比如将内存比作一个巨大的仓库，将变量比作存放在仓库里的货物，将指针比作指向货物存放位置的指示牌，让我一下子就豁然开朗。 通过这种类比，我不仅理解了指针的本质，更重要的是，我明白了为什么C语言需要手动管理内存，以及不当的内存管理可能带来的严重后果，比如内存泄漏和野指针。书中还提供了很多关于如何安全有效地使用内存的建议和技巧，这些都是在实际开发中非常宝贵的经验。此外，书中的案例分析部分也做得非常到位。它会选取一些经典的C语言程序，然后对其进行详细的剖析，讲解其设计思路、实现方法以及潜在的优化空间。这让我能够站在巨人的肩膀上，学习如何编写出更健壮、更高效的代码。

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当我拿到这本书时，我并没有抱太大的期望，因为我之前接触过不少C语言的教材，很多都让我感到晦涩难懂，缺乏实际操作的指导。但《C语言程序设计》这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常直观的方式，将C语言的各个知识点呈现在我面前。我尤其喜欢书中对于“数据类型”的讲解。作者并没有仅仅罗列出int, float, char这些关键字，而是通过生动形象的比喻，将它们比作不同大小、不同材质的容器，用来存放不同类型的信息。 这种形象化的描述，让我能够轻松地理解不同数据类型之间的区别和联系，以及它们在内存中是如何存储的。更重要的是，书中还通过大量的代码示例，展示了不同数据类型在实际运算中的表现，比如溢出、截断等问题，并给出了相应的解决方案。这让我对数据类型的理解不再停留在理论层面，而是能够真正地运用到实际的编程中，避免出现一些常见的错误。而且，书中对“运算符”的讲解也做得非常细致，它不仅仅介绍了算术运算符、关系运算符、逻辑运算符，还详细讲解了位运算符的用法，并给出了实际的应用场景，比如在嵌入式开发中进行硬件控制。

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坦白说，我原本对《C语言程序设计》这类书籍的期待并不高，毕竟市面上这类教材已经数不胜数，很难有让人眼前一亮的作品。然而，当我翻开这本书时，我被它严谨又不失趣味的风格深深吸引了。它不像某些教材那样，上来就用一大堆专业术语把读者轰炸一番，而是循序渐进，仿佛在和一位老友对话，用最通俗易懂的语言解释最核心的概念。我尤其欣赏书中对“为什么”的深入探讨。比如，在介绍函数时，它不仅仅告诉我们如何定义和调用函数，更重要的是阐述了函数在代码复用、模块化设计以及提高程序可读性方面的重要作用。这种追根溯源的讲解方式，让我不仅仅停留在“怎么做”的层面，更能理解“为什么要这么做”，从而培养了更深层次的编程思维。 书中对数据结构和算法的初步介绍也做得非常出色。虽然C语言本身并不直接提供高级的数据结构，但这本书巧妙地通过数组、链表等基础概念，为读者打开了理解更复杂数据结构的大门。作者用图文并茂的方式，清晰地展示了各种数据结构的操作过程，比如链表的插入和删除，以及它们的时间复杂度差异。这让我初步领略到了算法的魅力，也为我将来深入学习数据结构和算法打下了坚实的基础。而且，书中的习题设计也很有梯度，从简单的填空题到需要独立编写小程序的综合题，能够有效地检验学习效果，并引导读者将所学知识应用到解决实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本《C语言程序设计》真是让我彻底颠覆了之前对编程的刻板印象。我本来以为学C语言会是一件枯燥乏味、充满晦涩术语的事情，但这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在C语言的世界里进行了一场精彩绝伦的探险。从最基础的变量、数据类型，到复杂的指针、结构体，每一个概念的引入都非常自然，就像是在讲一个娓娓道来的故事。作者并没有直接扔给我一堆堆的规则和语法，而是通过大量贴近实际生活的例子，让我理解这些抽象概念的意义和应用。比如，在讲解循环的时候，作者不仅仅给出了for、while、do-while的语法，更重要的是，他用一个模拟超市收银系统的场景，一步步展示了如何利用循环来处理大量的商品信息，并计算总价。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我能够真正地将所学知识融会贯通，而不是死记硬背。 而且，书中对于错误的处理和调试技巧的讲解也让我受益匪浅。我记得以前学习其他语言时，遇到bug就如同大海捞针，常常束手无策。但这本书给了我很多实用的调试方法，比如如何利用printf语句进行断点调试，如何理解编译器的报错信息，以及如何使用gdb等工具。作者甚至还分享了一些自己曾经遇到的经典bug案例，以及他是如何一步步找到并解决的，这让我觉得非常亲切，仿佛看到了一个真正的程序员在面对挑战时的思考过程。书中的代码示例都经过精心设计，简洁而富有代表性，能够清晰地展示每一个知识点的用法，而且很多示例都可以直接运行，让我能够立刻动手实践，加深理解。

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在我看来，《C语言程序设计》这本书最大的亮点在于它对“模块化编程”和“函数式编程”思想的巧妙融合。作者并没有局限于C语言本身的语法，而是从更宏观的视角，引导读者去思考如何构建大型、可维护的程序。书中对函数的设计和参数传递的讲解，不仅仅是语法层面的说明，更侧重于函数在代码复用、降低复杂度以及提高程序可读性方面的价值。 我尤其喜欢书中关于“递归”函数的讲解。作者通过一个经典的汉诺塔问题，将递归的原理层层剥开，让我对这种看似“自相矛盾”的编程范式有了深刻的理解。他不仅仅给出了递归的实现代码，更重要的是，他详细解释了递归的终止条件、递推关系以及栈的调用过程。这种深入浅出的讲解，让我能够从根本上理解递归的本质，而不是仅仅停留在调用一个函数来解决问题的层面。此外，书中还穿插了一些关于“软件工程”的小知识，比如如何进行代码注释、如何命名变量和函数，以及如何进行单元测试，这让我意识到，学习C语言不仅仅是学习一门技术，更是在学习一种严谨的工程思维。

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这本书给我最深刻的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一本编程的“哲学读物”。作者在讲解C语言的方方面面时，都融入了他对编程艺术的理解和感悟。我特别欣赏书中对“指针”的讲解。对于很多初学者来说，指针是C语言中最令人望而生畏的部分。但这本书用非常清晰、有条理的方式，将指针的奥秘一一揭示。 作者不仅仅告诉我们指针是什么，更重要的是，他解释了指针为什么存在，它在C语言中扮演着怎样的重要角色，以及如何安全、有效地使用它。书中通过大量的图示和比喻，将复杂的内存地址和指针运算变得直观易懂。比如，他将指针比作一把“钥匙”，可以用来打开内存中的特定“房间”，而解引用操作就像是“打开门”去取里面的东西。这种形象化的比喻，让我一下子就抓住了指针的核心概念。而且，书中还强调了指针的“两面性”，它既是C语言强大能力的源泉，也是导致程序出错的常见根源，并提供了大量规避风险的实践建议。

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老实说，我之前对C语言的印象一直停留在“低级”、“难学”的阶段，也尝试过几本教材，但都因为晦涩难懂而放弃。直到我遇见了《C语言程序设计》这本书，我才真正感受到学习C语言的乐趣和价值。《C语言程序设计》这本书在讲解“结构体”和“联合体”时，给我留下了极其深刻的印象。作者并没有简单地给出它们的定义和语法，而是通过一个实际的例子，比如定义一个表示“学生信息”的结构体，包含姓名、学号、成绩等成员。 然后，他详细地展示了如何初始化结构体变量，如何通过成员运算符访问结构体成员，以及如何将结构体作为函数的参数传递。这种“从实际出发”的教学方法，让我能够立刻理解结构体的应用场景和优势，而不是仅仅停留在抽象的语法层面。更重要的是，书中还深入探讨了结构体在内存中的存储方式，以及字节对齐的概念，这对于理解C语言的底层机制至关重要。而且，作者还对比了结构体和联合体的异同，以及它们各自的适用场景，这让我对C语言的数据组织方式有了更全面的认识。

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