VB程序设计及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:李淑华

出品人:

页数:397

译者:

出版时间:2009-7

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787040266610

丛书系列:

图书标签:

钱
VB程序设计
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程序设计
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具体描述

李淑华担任主编的《VB程序设计及应用(第2版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。

《VB程序设计及应用(第2版)》共分16章。主要介绍了Visual Basic 6.0系统的基础知识，程序设计的常用函数、程序设计语句、数组，简单介绍了面向对象程序设计的基本概念，详细介绍了基本控件、对话框、图形、菜单、文件、程序设计综合应用等设计方法，多文档界面、工具栏、状态栏的程序设计方法，数据库、对象的链接和嵌入、多媒体控件以及常用的ActiveX控件的应用。本书配有大量的实例和测试题，并配有CAI课件、电子教案。

本书由浅入深、通俗易懂，适用于高等职业学校、高等专科学校、成人高校、示范性软件职业技术学院、本科院校，还适用于本科院校举办的二级职业技术学院、教育学院以及民办高校，也可供参加全国高等学校计算机考试二级Visual Basic语言程序设计的考生学习参考，同时也适于各类工作人员学习参考。

聚焦数据科学与现代编程实践《Python数据分析与可视化实战》内容简介本书旨在为有志于进入数据科学领域或希望提升现有编程技能的读者，提供一套全面、深入且高度实战化的Python数据处理与可视化解决方案。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，而是完全聚焦于如何运用当前业界最主流的库和方法，解决真实世界中的数据挑战。全书以项目驱动的方式组织内容，确保每一章的学习都能转化为立即可用的技能。第一部分：Python环境与基础工具箱的构建本部分将快速带领读者搭建起一个高效的数据科学工作环境。我们不会在基础语法上浪费过多篇幅，而是直接切入数据科学的核心——NumPy和Pandas。环境准备与Jupyter生态系统精通：详细介绍Anaconda环境的配置、虚拟环境的最佳实践，以及如何最大限度地利用Jupyter Notebook/Lab进行交互式编程、文档撰写与结果展示。我们将深入探讨Markdown在数据报告中的高级用法。 Numpy：高性能数值计算的基石：深入讲解多维数组（ndarray）的内存布局、向量化操作的原理及其对性能的决定性影响。涵盖广播机制的复杂应用、线性代数运算的高效实现，以及与C/Fortran的接口桥接技术，为处理大规模矩阵运算打下坚实基础。 Pandas深度解析——数据清洗的艺术： Pandas是本书的重中之重。我们将超越基础的读取和筛选，深入探讨`GroupBy`的复杂聚合操作（`transform`, `apply`, `filter`的精确使用），时间序列数据的重采样（Resampling）、滑动窗口计算（Rolling/Expanding）在金融和物联网数据中的实际应用。此外，我们还将详细剖析`merge`, `join`, `concat`在处理多源异构数据时的陷阱与优化策略。缺失值（NaN）的处理，我们将介绍基于模型的插值方法，而非简单的均值填充。第二部分：数据探索与特征工程的实践数据质量决定了模型上限。本部分致力于将读者从“数据搬运工”提升为“特征工程师”。高效数据导入与清洗的自动化脚本：涵盖从SQL数据库（使用`SQLAlchemy`）、NoSQL（MongoDB基础连接）、API（使用`Requests`库进行数据抓取与解析）到常见文件格式（Parquet, HDF5）的高效读取策略。重点讲解如何编写健壮的ETL流程，确保数据管道的可靠性。特征工程的创造性方法：探讨如何从原始数据中提取有价值的信息。包括：高基数分类特征的编码策略（Target Encoding, Frequency Encoding），文本数据的基础特征提取（N-grams, TF-IDF简介），以及如何利用领域知识构建交互特征。我们将使用`Scikit-learn`的`Pipeline`工具，将数据预处理步骤标准化和模块化，避免数据泄露。统计学基础在数据分析中的应用：简要回顾假设检验（T检验、ANOVA）在A/B测试数据分析中的实际应用。讲解如何正确解读P值和置信区间，确保分析结论的统计严谨性。第三部分：专业级数据可视化与故事讲述好的分析必须能够被理解。本部分将重点介绍如何使用Python库创作出既美观又富有洞察力的图表。 Matplotlib与Seaborn的精细控制：掌握Matplotlib底层API，实现对图表元素的像素级控制（如图例位置、次坐标轴的对齐）。Seaborn则作为高级接口，演示如何快速生成具有统计意义的分布图、关系图和回归图。交互式可视化——连接用户：引入Plotly和Bokeh库，构建可缩放、可悬停、可钻取的交互式图表。我们将构建一个完整的仪表板原型，展示如何将这些交互式图表嵌入Web应用（Flask/Streamlit基础介绍）。地理空间数据可视化：学习使用GeoPandas和Folium，处理Shapefile和GeoJSON数据，并在地图上叠加复杂的分析结果，如热力图（Heatmaps）和区域密度分析。第四部分：集成与部署——迈向生产环境本部分将数据分析从探索性阶段推向实际应用。机器学习基础集成（Scikit-learn初探）：尽管本书侧重数据处理，但我们将集成必要的监督学习模型（如线性回归、决策树）来展示特征工程的效果。重点讲解模型评估指标（AUC, F1-Score）和交叉验证的正确实施。性能优化技巧：介绍如何使用Dask库来处理超过内存限制的大型数据集，实现并行计算。讨论Python代码的性能瓶颈定位工具（Profiling）。报告与自动化：使用Jupyter Report或Papermill技术，实现分析报告的自动化生成流程，确保数据新鲜度和分析一致性。本书特色纯实战驱动：全书基于三个大型数据集（金融交易日志、城市交通传感器数据、电商用户行为日志）贯穿始终。面向工程化：强调代码的可读性、模块化和版本控制，培养数据科学家的工程素养。库的版本前沿：内容紧跟Pandas 2.0+，NumPy最新特性，确保读者学到的技术是当前生产环境所需要的。目标读者希望系统学习Python进行数据处理的初、中级程序员。需要提升数据清洗、预处理和可视化能力的分析师、商业智能（BI）人员。对数据科学领域感兴趣，但缺乏实战指导的在校学生和转行人士。通过本书的学习，读者将能够独立完成从原始数据获取到洞察提取，再到结果可视化的完整数据分析生命周期。