具体描述
《C语言程序设计基础》是作者根据多年的教学经验编写的,以面向非计算机专业基础教学为主,强调计算机语言的基本编程思想。全书分为教学篇和实验篇。教学篇涉及C语言基础、数据类型与运算、结构化程序设计、数组、函数、指针、结构体、文件处理基础等;实验篇分为实验指导、习题和Visual C++ 6.0使用简介三部分。全书整体结构良好,知识体系完整,概念准确,注重对读者进行程序设计方法的基础训练,力求体现结构化程序设计思想,注重培养和训练读者良好的程序设计风格。全书文字叙述简洁,条理清晰,便于读者阅读。
数字时代的航海图:Python 3 数据分析与应用实战 书籍定位: 本书旨在为渴望掌握现代数据处理与分析核心技能的读者,提供一张清晰、详实且高度实用的“航海图”。它专注于当前工业界和学术界最流行的编程语言——Python 3,并深入讲解如何利用其强大的生态系统(特别是 Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn)进行高效的数据获取、清洗、探索、可视化及初步建模。本书摒弃了晦涩难懂的理论堆砌,强调“即学即用”,确保读者在完成阅读后,能自信地处理真实世界中的数据挑战。 目标读者群体: 1. 初入数据科学领域的学习者: 具备基本的编程概念(如变量、循环、函数),但对数据结构和数据分析流程感到迷茫的新手。 2. 传统分析师或领域专家: 熟悉统计学或特定业务逻辑(如金融、市场营销、生物统计),希望通过编程工具提升分析效率的专业人士。 3. 希望转型或补充技能的开发者: 熟悉其他编程语言(如 Java, C++),但希望快速掌握 Python 在数据处理领域应用的软件工程师。 内容核心架构与特色: 本书结构精心设计,遵循数据分析的完整生命周期,共分为五个主要部分,共计二十二章。 --- 第一部分:Python 基础与环境准备(奠定坚实的地基) 本部分将快速回顾 Python 3 的核心语法,重点关注那些在数据处理中频繁使用的特性,并指导读者搭建稳定、高效的分析环境。 第一章:Python 3.x 快速导览 环境配置:Anaconda/Miniconda 的安装与虚拟环境管理(conda env)。 核心数据类型回顾:列表、元组、字典、集合的底层机制与内存效率考量。 函数式编程的引入:Lambda 表达式、高阶函数(map, filter, reduce)在数据流处理中的潜力。 面向对象基础:类与对象的简单应用,为后续理解库的内部结构做铺垫。 第二章:Jupyter 生态系统精通 Jupyter Notebook 与 JupyterLab 的交互技巧:魔术命令(%timeit, %load_ext)的使用。 Markdown 在报告撰写中的规范化应用。 交互式绘图的实现与调试技巧。 --- 第二部分:数值计算的基石——NumPy 深度解析(速度与效率的保证) 本部分将彻底讲解 NumPy 数组(ndarray)的强大之处,这是所有后续数据分析库的性能核心。 第三章:ndarray 的世界观 数组的创建、形状(Shape)与维度(Dimension)的灵活操控。 广播机制(Broadcasting):理解向量化操作的关键。 索引与切片的高级技巧:布尔索引和花式索引的应用场景。 第四章:向量化运算与线性代数基础 超越循环:如何用 NumPy 函数实现高效率的数值计算。 随机数生成器:统计模拟与种子设置。 核心线性代数运算:矩阵乘法、转置、行列式、特征值分解的实际意义。 --- 第三部分:数据处理的瑞士军刀——Pandas 精要(结构化数据的核心引擎) 这是本书篇幅最大、内容最实用的部分,旨在将读者从“会用”提升到“精通” Pandas 的数据操作哲学。 第五章:Series 与 DataFrame 的构建与管理 数据框的加载:CSV, Excel, JSON 等常见格式的导入与导出优化。 缺失值(NaN)的处理策略:识别、插补(均值、中位数、前/后向填充)与删除的权衡。 数据类型优化:Category 类型的使用及其对内存和性能的提升。 第六章:数据清洗与重塑 字符串(Object/StringDtype)操作:正则表达式在数据清洗中的应用。 数据合并与连接:`merge`, `join`, `concat` 的区别与适用场景。 `pivot_table` 与 `crosstab`:多维数据汇总的艺术。 第七章:分组聚合与时间序列处理 Groupby 流程详解:Split-Apply-Combine 范式。 多级聚合:一次性计算多个统计量。 时间序列基础:DatetimeIndex 的创建、重采样(Resampling)与时间窗口计算。 --- 第四部分:数据洞察与可视化(从数字到故事的转化) 本部分聚焦于如何通过直观的图形来揭示数据背后的规律,并介绍 Matplotlib 与 Seaborn 的协同工作方式。 第八章:Matplotlib 基础绘图框架 面向对象的绘图接口:Figure, Axes 的关系。 定制化:图例、轴标签、标题、颜色映射的精细控制。 子图布局管理:`subplots` 和 `GridSpec` 的灵活运用。 第九章:Seaborn 统计可视化 探索性数据分析 (EDA) 的常用图表:直方图、箱线图、小提琴图。 关系型可视化:散点图矩阵 (Pair Plot)、回归图 (lmplot)。 分类数据可视化:条形图、点图的展示效果对比。 --- 第五部分:迈向预测——机器学习入门与实践 在数据准备和理解的基础上,本书引入 Scikit-learn 库,带领读者完成从数据到初步预测模型的跨越。 第十章:Scikit-learn 工作流简介 特征工程:特征缩放(标准化与归一化)。 模型的训练、评估与交叉验证。 管道(Pipeline)的构建:整合预处理和模型训练。 第十一章:回归模型实战 线性回归的原理回顾与参数解读。 正则化技术:Ridge, Lasso 在模型选择中的作用。 模型性能评估指标:MSE, R-squared 的实际意义。 第十二章:分类任务入门 逻辑回归:从概率到决策边界。 K近邻 (KNN) 算法的可解释性分析。 分类性能度量:混淆矩阵、精确率、召回率与 F1 分数。 --- 本书特色总结: 1. 项目驱动的案例库: 全书穿插了来自金融市场波动分析、用户行为日志处理、电商销售趋势预测等五个大型综合案例,每个案例都对应一个实际工作场景,确保读者学习到的知识点能够立即投入实践。 2. 性能优化关注点: 针对数据科学家关注的内存占用和计算速度,书中专门设置了“性能优化角”,讲解向量化技巧和 Pandas 优化器的使用。 3. 代码规范与注释: 所有代码均遵循 PEP 8 规范,并提供详尽的注释,帮助读者理解每一行代码背后的逻辑意图,而非仅仅是运行结果。 4. 环境的健壮性: 明确指导读者如何使用 `requirements.txt` 文件复现所有实验环境,保障代码的可移植性和长期可用性。 通过本书的学习,读者将不再是简单的代码使用者,而是能够驾驭 Python 强大生态系统,独立完成端到端数据分析项目的专业数据处理者。