Introduction to C++, Excel MATLAB and Basic Engineering Numerical Methods V 1.1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Stenger, Harvey G./ Smith, Charles R.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 99.44

装帧:

isbn号码:9780136120247

丛书系列:

图书标签:

• C++
• Excel
• MATLAB
• 数值方法
• 工程计算
• 编程入门
• 高等教育
• 理工科
• 算法
• 数值分析

《Python数据科学导论：从入门到实践》 内容简介： 本书旨在为初学者提供一个系统、全面且实用的Python数据科学学习路径。从Python语言的基础语法讲起，逐步深入到数据处理、分析、可视化以及机器学习的核心概念和常用工具。全书结构清晰，理论与实践相结合，旨在帮助读者快速掌握运用Python进行数据科学工作的能力。 第一部分：Python语言基础与数据处理 本部分将带领读者从零开始，搭建Python开发环境，并系统学习Python的核心概念。我们将深入讲解变量、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符、控制流语句（条件语句if-else, 循环语句for-while）以及函数定义与调用。在此基础上，我们将重点介绍Python中用于数据处理的两个核心库：NumPy和Pandas。 NumPy： NumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的工具。我们将学习如何创建、索引、切片和操作NumPy数组，掌握常用的数学函数、线性代数运算以及随机数生成。理解NumPy数组的广播机制将是高效处理大规模数据的关键。 Pandas： Pandas库在NumPy的基础上，提供了更高级、更便捷的数据结构——Series和DataFrame。我们将详细讲解如何使用Pandas读取和写入各种格式的数据（如CSV、Excel、SQL数据库），如何进行数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值），如何进行数据转换（类型转换、数据合并、分组聚合），以及如何使用强大的索引和选择功能来提取所需数据。我们将通过大量实际案例，演示如何运用Pandas来探索和理解数据集的初步特征。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析 有效的数据可视化是理解数据、发现模式和沟通洞察的关键。本部分将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的Python可视化库。 Matplotlib： 作为Python中最基础和最广泛使用的绘图库，Matplotlib能够生成各种静态、动态和交互式的图表。我们将学习如何创建基本的图表类型，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并掌握如何自定义图表的各个元素，包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等。此外，还将介绍子图的绘制以及更复杂的图表定制技巧。 Seaborn： Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库，它提供了更优美的默认样式和更便捷的绘制复杂统计图表的功能。我们将学习如何使用Seaborn来绘制更加丰富的统计图表，例如分布图、关系图、类别图、回归图等，并理解如何通过调整参数来增强图表的可读性和表现力。通过实际数据，我们将演示如何利用这些可视化工具进行探索性数据分析（EDA），从数据中发现潜在的关系、趋势和异常。 第三部分：机器学习基础与应用 本部分将为读者介绍机器学习的基本概念、常用算法以及如何在Python中实现。我们将从监督学习和无监督学习两个主要分支入手。 监督学习： 我们将深入讲解两种经典的监督学习算法：线性回归和逻辑回归。通过实例，我们将学习如何使用Scikit-learn库来实现这些模型，包括数据预处理、模型训练、参数调优以及模型评估。此外，还将介绍决策树和支持向量机（SVM）等重要的监督学习模型，帮助读者理解不同算法的适用场景和优缺点。 无监督学习： 在无监督学习方面，我们将重点介绍聚类算法，如K-Means，以及降维技术，如主成分分析（PCA）。我们将学习如何使用Scikit-learn库来应用这些算法，并理解它们在数据分组和特征提取方面的作用。 模型评估与优化： 掌握有效的模型评估方法是构建可靠机器学习模型的基石。我们将介绍常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差（MSE）等，并讲解交叉验证等模型选择和评估技术，帮助读者构建泛化能力强的模型。 第四部分：项目实践与进阶 在掌握了基础知识和常用工具后，本书的最后部分将引导读者进行实际项目演练。我们将选择几个典型的数据科学问题，从数据获取、预处理、分析、可视化到模型构建和评估，贯穿整个工作流程。通过这些实践项目，读者将有机会巩固所学知识，并学习如何将各种技术融会贯通，解决真实世界的数据问题。此外，还将简要介绍一些进阶的主题，如模型部署、深度学习入门等，为读者进一步深入学习提供方向。 本书内容详实，案例丰富，语言通俗易懂，适合对数据科学充满兴趣的初学者，以及希望提升Python数据分析和机器学习能力的在校学生和职场人士。通过本书的学习，读者将能够自信地运用Python工具进行数据探索、分析和建模，为进一步学习更高级的数据科学技术奠定坚实的基础。

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这本书的封面设计有一种复古的质感，深邃的蓝色调搭配简洁的白色字体，透着一股严谨和专业的气息，让我忍不住想翻开它一探究竟。我一直对C++这门编程语言抱有浓厚的兴趣，但总觉得它的学习曲线有些陡峭，各种指针和内存管理的知识点让人望而生畏。这本书的开篇部分，似乎非常注重基础概念的夯实，没有急于抛出复杂的算法，而是用一种循序渐进的方式引导读者进入C++的世界。我特别欣赏作者在解释面向对象编程（OOP）思想时所采用的类比，非常形象生动，让我这个初学者也能很快抓住核心要义。书中的代码示例不仅简洁明了，而且针对性极强，几乎每一个示例都能精准地对应书本上讲授的某个知识点，这对于我们动手实践和检验学习成果至关重要。我个人更倾向于通过大量的练习来巩固知识，希望后续章节能提供更多富有挑战性的实战项目，让我能真正将理论转化为解决实际工程问题的能力。从目前看来，这本书的整体结构布局非常合理，排版清晰，阅读体验上佳，是本值得信赖的入门教材。

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坦率地说，我购买这本书是冲着它承诺的“多学科交叉”特性去的，因为我所在的领域——机器人控制，对C++的性能、MATLAB的仿真能力以及数值方法的准确性都有着极高的要求。这本书的章节过渡处理得相当流畅，从C++的底层逻辑到MATLAB的高层抽象，再到数值方法的理论支撑，没有出现明显的断层感。我特别留意了书中对算法复杂度和效率的讨论，这在工程应用中是决定性的因素。例如，在处理大规模矩阵求逆或特征值分解时，是采用高斯消元法、QR分解还是SVD，每种方法在精度和计算资源消耗上的权衡，如果能有详细的对比分析和性能测试数据，将极大提升这本书的实践价值。我希望能看到作者不仅仅是罗列“怎么做”，更要解释“为什么这么做更好”。对于初学者而言，能理解算法的内在机制远比单纯会写代码来得重要，而这本书似乎正朝着这个深度迈进。

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从一个侧重于算法实现和系统集成的角度来看，这本书的价值远超一般的编程或数值分析书籍的简单堆砌。我特别欣赏作者在引入MATLAB Simulink环境时所展现出的那种工程思维——即工具是为解决问题服务的，而不是反过来被工具所束缚。我希望书中关于C++与外部库（如Eigen或BLAS）接口的部分能更加详尽，因为在追求极致性能时，直接调用高度优化的底层库是不可或缺的一环。此外，对于“V 1.1”这个版本号，暗示了作者对内容持续迭代和更新的承诺，这在快速发展的工程计算领域尤为重要。我期待书中能够涵盖一些现代C++（如C++17或C++20的新特性）在科学计算中的应用，例如并行计算的实现，这能让读者学到的知识保持前沿性。总的来说，这本书似乎是一份详尽的路线图，它不仅教授了技术栈，更重要的是，它在构建一个跨越不同计算范式的、扎实的工程方法论框架。

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这本书的厚度和内容密度，一眼就能看出作者在编纂时投入了巨大的心血，它显然不是那种流于表面的速成手册。我尤其关注到它对MATLAB模块的介绍部分，这对我目前正在进行的一个数据分析项目至关重要。市面上很多强调MATLAB的书籍，往往会将重点放在GUI界面设计或者复杂的矩阵运算上，但这本书似乎更侧重于如何将C++的逻辑处理能力与MATLAB强大的数值计算引擎有效地结合起来。我非常期待看到书中关于如何通过MEX文件实现两者高效交互的详细讲解，以及如何利用MATLAB强大的绘图功能来可视化C++程序输出的复杂结果。此外，书中对“基本工程数值方法”这一部分的定位也十分关键，它似乎打算提供一个扎实的理论基础，而不是简单地罗列公式。我希望它能深入剖析有限差分法、迭代求解器等核心算法背后的数学原理，并清晰地展示如何用C++或MATLAB来实现这些方法的健壮性验证和误差分析。如果能提供一些真实的工程案例，比如结构力学中的应力分析或者电路中的瞬态响应计算，那将是锦上添花。

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这本书的装帧设计虽然朴实，但内容散发出的专业气息是毋庸置疑的。我关注的是它在“工程应用”这一块的落实力度。很多教材在讲完理论后，都会在最后的附录或专门章节中加入一些“项目实践”的内容，这本书也不例外，但其项目选择的广度令人印象深刻。我看到了对信号处理中傅里叶变换应用的提及，以及对优化问题的探讨。我个人希望这本书能在离散化方法上给予更多关注，毕竟大多数实际的工程问题都必须转化为离散的形式才能计算。特别是关于时间步进方案的选择，比如欧拉法和龙格-库塔法（RK4）的稳定性分析，如果能结合C++的面向对象思想，构建一个灵活的、可插拔的数值求解框架，那将是非常高水平的教学范例。这本书的价值，不在于教你学会某一个软件的全部功能，而在于建立一套贯穿编程、工具应用和数学建模的完整思维体系。

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