趣味程序导学Visual Basic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京科海

作者:彭永清

出品人:

页数:361

译者:

出版时间:2002-10

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787900643520

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• 编程入门
• 趣味编程
• 程序设计
• 教学
• 入门教程
• VB
• 青少年编程
• 计算机基础
• 代码学习

好的，根据您的要求，我将为您撰写一份不包含《趣味程序导学Visual Basic》内容的详细图书简介，力求内容丰富且自然流畅，避免任何人工智能痕迹。 --- 《编程启蒙：Python数据分析实战》图书简介 踏入数据科学的奇妙旅程：从零开始构建你的分析能力 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，面对海量数据的复杂性，许多初学者常常感到无从下手。《编程启蒙：Python数据分析实战》正是为此而生，它不是一本晦涩难懂的理论教科书，而是一本面向实践、强调动手能力的实战指南。本书旨在消除编程与数据分析之间的鸿沟，为那些渴望利用现代工具洞察世界奥秘的读者提供一条清晰、高效的学习路径。 本书的核心目标是让读者掌握使用Python这一当今最流行的数据科学语言进行数据处理、分析、可视化和建模的基础技能。我们摒弃了繁琐的语法细节讲解，转而聚焦于“如何用代码解决实际问题”。 第一部分：Python基础与环境搭建——为成功奠定基石 数据分析的旅程始于坚实的基础。本部分将引导读者快速搭建起必要的工作环境，确保学习过程的顺畅。 1. 告别安装困扰：Anaconda的魔力 我们选择Anaconda作为主要的开发环境。您将学会如何安装和配置Anaconda发行版，理解Conda环境管理的重要性。我们将详细演示如何创建隔离的分析环境，避免不同项目间的库版本冲突，确保您的工作空间始终保持整洁高效。 2. Python核心语法速览：为数据服务而学 本章不会深入探讨所有面向对象的细节，而是精炼地介绍数据分析中最常用的Python语法元素： 变量、数据类型与操作符： 重点关注字符串的格式化和数值计算的精度问题。 流程控制： `if/else` 和 `for/while` 循环将与数据迭代紧密结合，例如如何高效地遍历列表中的数据点。 函数构建： 学习如何封装常用操作，编写可复用的分析函数，这是提升效率的关键一步。 核心数据结构： 深入理解列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set），特别是字典在处理键值对数据时的强大能力。 第二部分：数据处理的利器——Pandas的精妙运用 Pandas库是Python数据分析的“瑞士军刀”。本部分是全书的重心，我们将用大量真实数据集案例来演示Pandas的强大功能。 1. Series与DataFrame：数据的二维画布 理解`Series`作为一维带标签数组，以及`DataFrame`作为核心二维表格结构的重要性。我们将详细介绍如何从CSV、Excel文件甚至网页中导入数据到DataFrame结构中。 2. 数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据是混乱不堪的。本章将重点教授“数据外科手术”： 缺失值处理（NaN）： 使用`isnull()`、`dropna()`和`fillna()`方法，探讨是删除、插补（均值、中位数或特定值）的策略选择。 数据类型转换与校验： 如何将看似数字的字符串正确转换为数值类型，处理日期时间对象的解析难题。 数据去重与异常值识别： 使用`duplicated()`定位重复记录，并介绍基于统计学方法（如箱线图）初步识别极端值。 3. 数据重塑与聚合 数据分析往往需要从不同角度审视信息。我们将深入讲解： 索引与切片： 掌握`loc`和`iloc`，实现精准的数据提取。 分组聚合（GroupBy）： 这是Pandas最强大的功能之一。学习如何根据一个或多个字段进行分组，并应用`sum()`, `mean()`, `count()`, `agg()`等聚合函数，快速得到摘要统计信息。 数据合并与连接： 掌握`merge`（SQL风格的连接）和`concat`（堆叠），实现多源数据的无缝整合。 第三部分：洞察之眼——数据可视化实战 “一图胜千言”是数据分析的真谛。本部分聚焦于Matplotlib和Seaborn库，教您如何将枯燥的数字转化为直观的图表。 1. Matplotlib基础：绘图的底层控制 我们将从最基础的图形元素开始：Figure、Axes。学习绘制基础的折线图、散点图，并掌握如何自定义标题、轴标签、图例以及线条样式，实现专业级的图表输出。 2. Seaborn的统计美学 Seaborn建立在Matplotlib之上，专注于统计图表的绘制。读者将学会： 分布可视化： 使用直方图（Histograms）、核密度估计图（KDE）理解数据的分布形态。 关系探索： 绘制散点图矩阵（Pair Plot）和热力图（Heatmap），快速发现变量间的相关性。 分类数据比较： 掌握箱线图（Box Plot）和提琴图（Violin Plot）来比较不同类别下的数据差异。 第四部分：进阶分析——探索性数据分析（EDA）与基础建模 掌握了处理和可视化工具后，本书将引导您进入数据分析的核心环节——探索性数据分析（EDA）以及初步的预测建模尝试。 1. 结构化EDA流程 我们将提供一套系统化的EDA模板，确保分析的完整性：从描述性统计到单变量分析，再到双变量关系检验。重点在于如何根据图表和统计结果提出有价值的业务假设。 2. 基础统计概念回顾 简要回顾中心趋势、离散度、相关系数等概念，并展示如何用Pandas和SciPy库快速计算这些指标。 3. 初识回归模型：Scikit-learn入门 为了让读者体验数据科学的完整闭环，我们将引入`scikit-learn`库。读者将学习： 数据分割： 训练集与测试集的划分。 简单线性回归： 建立第一个预测模型，理解模型拟合的过程。 模型评估基础： 如何解读R-squared和均方误差（MSE），判断模型的初步表现。 本书特色 案例驱动： 全书所有代码均围绕真实世界的数据集（如泰坦尼克号生存数据、电商销售记录等）展开，确保知识的即时应用性。 环境友好： 专注于Anaconda和Jupyter Notebook，提供交互式学习体验，随时可以运行和修改代码片段。 代码规范： 注重编写清晰、可读性强的代码风格，培养良好的编程习惯。 谁适合阅读本书？ 对数据分析充满兴趣，但缺乏编程背景的职场人士。 希望从Excel转向更强大工具的学生和研究人员。 需要快速掌握Python数据处理技能的软件工程师。 读完本书，您将有能力独立完成一个中小型规模的数据清洗、探索和可视化项目，并建立起坚实的Python数据科学基础，为未来深入学习机器学习打下坚实基础。 准备好了吗？让我们一起开启这段充满发现的编程与数据之旅！

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我之前尝试过几本号称是给初学者准备的编程书，但很多书写得太偏重理论，或者代码示例老旧且晦涩难懂，读完后感觉脑子里塞满了术语，但一到实际操作就抓瞎。这本书则完全不同，它的语言风格非常平易近人，几乎没有那种高高在上的学术腔调。作者的文笔就像是你在咖啡馆里遇到的一个编程高手，他不是在给你上理论课，而是在分享他多年积累的心得。特别是对错误处理的讲解部分，处理得极其到位。它没有简单地说“当你遇到错误时，使用Try...Catch语句”，而是深入剖析了为什么程序会出错，以及不同类型的错误背后的深层原因。书中给出了大量的错误代码示例，然后一步步教你如何利用调试工具（Debugger）去“追踪”程序的执行轨迹，就像侦探破案一样，去寻找那个隐藏的逻辑漏洞。这种强调“调试能力”而非仅仅“编写代码”的教学思路，对我来说是醍醐灌顶，它让我明白，优秀的程序员首先是一个优秀的“排错专家”。这种注重实战解决问题能力的培养，是这本书在众多入门书籍中脱颖而出的关键。

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这本书的逻辑结构安排得简直是教科书级别的典范，它没有一上来就抛出复杂的面向对象概念，而是采取了一种非常温和的“渐进式学习”路径。第一章的铺垫非常扎实，从最基础的“什么是程序”聊起，然后慢慢引入如何搭建第一个开发环境，这个过程的描述极其细致，连安装软件时可能遇到的权限问题和路径设置都考虑到了，对于我这种对环境配置感到头疼的新手来说，简直是福音。随着章节的推进，内容难度是螺旋上升的，每学习一个新的模块知识点，都会立即配上一个小型练习，而且这些练习的代码量都控制得恰到好处，既能让你亲手操作，又不会因为代码太长而感到枯燥。最让我欣赏的是，它对控制结构（比如循环和条件判断）的处理方式，作者并没有仅仅罗列语法，而是设计了一系列有趣的小场景，比如模拟自动售货机如何找零，或者如何根据天气预报来决定穿什么衣服，这些应用场景让枯燥的逻辑结构瞬间变得生动起来，让人愿意主动去思考“如果我把这个数字换成那个数字，程序会发生什么变化”，这种主动探索的精神正是学习编程最宝贵的财富，这本书成功地激发了这种探索欲。

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这本书的配套资源绝对是加分项。我注意到书的封底或扉页上提供了一个链接，指向一个专门的在线资源库。这个资源库的内容非常丰富，里面不仅包含了书本中所有代码示例的完整源代码，还提供了每一个章节后练习题的参考答案和详细的解题思路解析。更重要的是，作者似乎还维护了一个小小的问答社区或者论坛入口。虽然我没有频繁使用那个社区，但光是知道有这样一个地方可以提问，就让人感觉踏实了许多。很多时候，学习编程遇到一个卡点，如果找不到人解答，很容易就放弃了。这本书似乎预见到了这一点，通过提供这些辅助工具，搭建了一个比较完善的自学支持体系。我对比了其他一些只有静态PDF代码的教程，这本书的动态支持和丰富的可下载资源，大大提高了我的学习效率和完成度，让“卡住”的次数大大减少，学习曲线也变得平滑了许多。这种对学习体验全流程的关注，显示出作者对读者需求的深刻理解。

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这本书的封面设计得非常吸引人，色彩明快，字体选择了那种略带活泼感的无衬线体，一看就知道这本书的目标读者群体是初学者，或者说，是那些对编程世界充满好奇心，但又有点望而却步的人。我拿起这本书时，首先感受到的是它页面的触感，纸张的质量很不错，不是那种廉价的、容易反光的纸张，而是略微哑光的，看起来比较舒服，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。内页的排版也做得相当用心，大段的代码块和理论解释之间穿插着一些扁平化的插图，用来解释一些抽象的概念，比如数据流向或者对象之间的关系，这些图画得既简洁又到位，没有那种学院派教科书里常见的复杂流程图，更像是你在网上看到的那些高质量的技术博客配图，让人一看就懂。特别是关于变量和数据类型的介绍部分，作者用了生活中的例子来比喻，比如把不同的数据类型想象成不同大小和形状的容器，这个比喻非常形象，一下子就消除了我之前对编程术语的恐惧感。而且，书里还设置了一些“小贴士”或者“经验之谈”的侧边栏，分享了一些作者在实际编程中踩过的“坑”和快速解决问题的方法，这比单纯的语法介绍要实用得多，让人感觉这本书不是冰冷的机器说明书，而是一位有经验的老师在耐心地为你引路。

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从整体的阅读感受来看，这本书的深度和广度达到了一个非常精妙的平衡点。它既能满足一个编程小白对基础知识的迫切需求，又能在某些章节中触及到一些面向中级学习者才会涉及的进阶主题，比如简单的文件I/O操作、数据库的初步连接概念，甚至是图形用户界面（GUI）设计的一些基本原则。这些内容没有被过度简化，而是以一种“你可以先了解，等你掌握了基础就可以深入研究”的姿态呈现出来。这使得这本书具有了很强的“成长性”，我感觉我不是在读一本读完就束之高阁的书，而是在进行一场持续的学习之旅。当我的基础能力提升后，我还能回过头来重新阅读那些看似略微复杂的章节，并且能更好地理解其中的精髓。这种能陪伴读者度过“新手期”并向“进阶期”过渡的设计理念，让这本书的性价比显得极高，它不仅仅是一本速成指南，更像是一份长期的学习路线图的草稿，为我后续更深入的编程学习打下了非常坚实且灵活的基础框架。

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