Mathematica基础及数学软件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连理工大

作者:阳明盛

出品人:

页数:166

译者:

出版时间:2006-9

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787561123690

丛书系列:

图书标签:

• Mathematica
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• 数据分析
• 可视化

《Python数据科学实战指南》 引言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和进步的核心要素。从商业分析到科学研究，从人工智能到金融建模，掌握数据科学的技能已不再是少数专家的特权，而是现代社会对专业人士的基本要求。本书旨在为读者提供一套系统、全面且极具实践性的Python数据科学学习路径，帮助您从零基础逐步迈入数据科学的世界，掌握从数据获取、清洗、探索、建模到可视化的全流程能力。我们摒弃了冗长空洞的理论堆砌，而是聚焦于Python在数据科学领域的强大应用，通过大量的实战案例和代码示例，让您在动手实践中领悟数据科学的精髓。 第一部分：Python语言基础与数据科学环境搭建 在踏上数据科学之旅前，扎实的Python语言基础是必不可少的基石。本部分将带领您快速掌握Python的核心概念，包括变量、数据类型、控制流、函数、面向对象编程等，并侧重讲解与数据处理紧密相关的内容，如列表、元组、字典、集合等数据结构的使用。 Python语言入门： 讲解Python的基本语法，包括缩进规则、注释、运算符等，并提供一系列练习题，帮助您快速上手。 核心数据结构： 深入理解Python的列表、元组、字典和集合，掌握它们的创建、访问、修改、遍历以及常用的内置方法。这些数据结构是处理结构化数据的基本工具。 函数与模块： 学习如何定义和调用函数，理解函数式编程的思想。了解Python模块的概念，掌握如何导入和使用标准库及第三方库，为后续的数据科学库的应用打下基础。 数据科学开发环境： 介绍Anaconda这一强大的Python发行版，它集成了大量科学计算和数据分析所需的库，大大简化了环境配置过程。指导您安装和配置Jupyter Notebook/Lab，这是一个交互式编程环境，非常适合进行数据探索和分析。 第二部分：数据处理与分析的利器——NumPy与Pandas NumPy和Pandas是Python数据科学领域最核心的两个库，它们提供了高效的数据结构和丰富的函数，极大地提高了数据处理和分析的效率。 NumPy：科学计算的基础 ndarray对象： 深入理解NumPy的核心——多维数组（ndarray），学习如何创建、索引、切片、重塑ndarray。 向量化操作： 掌握NumPy的向量化特性，理解它如何通过对整个数组进行操作来避免显式循环，从而实现惊人的计算速度提升。 数学函数与统计： 学习NumPy提供的各种数学函数（如三角函数、指数函数、对数函数等）以及基本的统计函数（如均值、方差、标准差、最大最小值等）。 线性代数： 介绍NumPy在矩阵运算、求解线性方程组、计算特征值等方面的强大功能。 Pandas：数据分析的瑞士军刀 Series与DataFrame： 重点掌握Pandas的两个核心数据结构：Series（一维带标签的数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。学习它们的创建、索引、切片、对齐等操作。 数据加载与存储： 学习如何使用Pandas读取和写入各种格式的数据文件，如CSV、Excel、JSON、SQL数据库等。 数据清洗与预处理： 详细讲解处理缺失值（NaN）的方法，包括填充、删除等。学习数据类型转换、重复值处理、数据合并与连接（merge, join, concat）、分组与聚合（groupby, agg）等关键技术。 数据重塑与透视： 掌握数据透视表（pivot_table）和交叉表（crosstab）的使用，用于数据的多维度汇总和分析。 时间序列分析： 介绍Pandas对时间序列数据的强大支持，包括日期范围生成、时间索引、重采样、时移等。 第三部分：数据可视化——让数据“说话” 可视化是将复杂数据转化为直观图表，以便更好地理解和沟通的关键环节。本部分将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个Python可视化库。 Matplotlib：基础绘图库 图表元素： 学习Matplotlib的图表组成部分，如图、坐标轴、标题、标签、图例等。 基本图表类型： 掌握绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等常用图表的方法。 自定义与美化： 学习如何自定义图表的颜色、样式、线型、标记，调整坐标轴范围，添加文本注释，以及保存图表到不同格式的文件。 多子图绘制： 学习如何在同一个图形窗口中绘制多个子图，实现复杂的可视化布局。 Seaborn：统计数据可视化 高级图表： Seaborn构建在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图表，如分布图（distplot）、箱线图（boxplot）、小提琴图（violinplot）、热力图（heatmap）、散点图矩阵（pairplot）等。 主题与风格： 学习Seaborn提供的多种内置主题和颜色方案，让您的图表更具吸引力。 关系型与分布型可视化： 重点掌握Seaborn在展示变量之间关系（如回归图、联合分布图）和变量分布（如直方图、KDE图）方面的能力。 第四部分：机器学习入门与实践 在掌握了数据处理和可视化技能后，我们便可以开始探索机器学习的世界，利用算法从数据中发现模式并进行预测。本部分将以Scikit-learn库为基础，介绍机器学习的基本概念和常用算法。 Scikit-learn：机器学习的通用接口 核心概念： 介绍监督学习、无监督学习、半监督学习等机器学习的基本范畴。 数据集的划分： 学习如何将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。 特征工程初步： 简要介绍特征选择、特征提取（如PCA）以及特征缩放（标准化、归一化）等预处理步骤。 常用监督学习算法： 线性回归（Linear Regression）： 学习如何构建和训练线性回归模型，预测连续数值。 逻辑回归（Logistic Regression）： 学习如何构建和训练逻辑回归模型，进行二分类或多分类预测。 决策树（Decision Trees）： 理解决策树的工作原理，学习如何构建和剪枝决策树。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 介绍SVM的基本思想，以及在分类和回归任务中的应用。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 学习KNN算法的原理及其在分类和回归中的应用。 常用无监督学习算法： K-Means聚类（K-Means Clustering）： 学习如何使用K-Means算法将数据分成不同的簇。 模型评估： 掌握常用的模型评估指标，如准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）、均方误差（MSE）、R²分数等。 模型选择与调优： 介绍交叉验证（cross-validation）和网格搜索（GridSearchCV）等技术，用于选择最佳模型和调整超参数。 第五部分：实战项目与案例分析 理论知识的掌握固然重要，但真正的数据科学技能体现在解决实际问题的能力上。本部分将通过一系列贴近实际应用的项目，引导读者将所学知识融会贯通。 案例一：电商用户行为分析 利用Pandas进行用户购买行为数据清洗、转换，绘制用户购买力分布图、购买渠道分析图，挖掘潜在的高价值用户。 案例二：房价预测 加载房屋销售数据，进行特征工程（如处理缺失值、编码类别变量），选择合适的回归模型（如线性回归、决策树回归），训练并评估模型，预测房屋价格。 案例三：客户流失预测 使用电信用户数据，构建分类模型（如逻辑回归、SVM），预测客户流失的可能性，并分析影响客户流失的关键因素。 案例四：简单的图像分类（基于Scikit-learn） 使用经典的MNIST手写数字数据集，进行特征提取和降维，然后使用分类算法进行手写数字的识别。 附录 常见问题解答（FAQ） 推荐资源与进阶方向 结语 《Python数据科学实战指南》的编写宗旨是提供一条清晰、高效的学习路径，帮助读者掌握数据科学的核心技能，并具备独立解决实际问题的能力。我们相信，通过理论与实践的结合，通过不断地动手尝试和反思，您将能够在这个充满机遇的数据科学领域取得成功。立即行动，开启您的数据科学探索之旅吧！

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阅读《Mathematica基础及数学软件》的过程中，我最大的困惑在于其对软件更新和版本差异的处理态度。我们都知道，像Mathematica这样生命力旺盛的软件，每年都会有新的版本发布，引入大量的新函数、优化现有算法的性能，甚至改变一些旧有命令的默认行为。一个合格的软件教程，应该明确指出哪些内容适用于哪个主要版本，或者至少在内容上尽量贴近当前的主流版本。但这本书似乎在内容上停滞不前了，我发现书中所引用的很多命令和默认参数，在我目前使用的最新版软件中已经过时或者被替代了。比如，书中描述的某个绘图选项，在新版本中已经被更简洁的语法取代，但这本书依然沿用着繁琐的老写法。这给我的学习带来了额外的困扰：我得花时间去查阅官方文档，确认书中的内容是否依然有效，这极大地拖慢了学习的效率。一本关于“软件”的书籍，如果不能跟上软件迭代的步伐，其时效性和参考价值就会大打折扣。它更像是一份关于“某个旧版本Mathematica”的记录，而不是一本面向未来的学习指南。

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我最近在尝试将一些复杂的工程问题转化为数学模型，并希望利用软件进行求解和可视化。我原本期待《Mathematica基础及数学软件》能提供一些关于高级数值计算和优化算法在Mathematica中实现的具体案例。毕竟，现在很多实际应用都依赖于高效的数值方法。然而，这本书在处理这方面的内容时，显得过于学术化和理论化了。它似乎更侧重于介绍Mathematica内置的那些经典的数学函数，比如求解微分方程的`DSolve`和`NDSolve`，但对于如何构建自定义的迭代算法、如何有效地处理大型数据集的并行计算，几乎没有涉及。例如，书中提到了一些优化问题，但解决方案都是直接调用一个内置的高级函数，而没有展示如何从头开始设计一个遗传算法或者模拟退火算法的结构。这对于那些需要针对特定非标问题进行算法定制的读者来说，无疑是一个巨大的遗憾。它提供了一堆现成的工具，但没有教你如何使用这些工具去“制造”更复杂的、独一无二的工具。读完后，我感觉自己对Mathematica的“能力上限”有了粗略的了解，但距离真正利用它来解决那些前沿的、尚未被标准库完全覆盖的工程难题，还有很长的路要走。这本书的侧重点，明显偏向于数学理论的演示，而非工程实践的深度挖掘。

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这本《Mathematica基础及数学软件》着实让我这个初学者感到有些措手不及。说实话，我本来是冲着“基础”二字来的，希望能系统地了解一下Mathematica这个强大的工具，最好能从零开始，把基本的语法、函数调用、以及图形绘制功能都学个透彻。然而，实际读起来，感觉内容跳跃性非常大。前几章对编程环境的介绍还算友好，但很快就开始深入到一些较为抽象的数学运算和符号推导层面，对于完全没有接触过这类软件的人来说，缺乏足够的铺垫和示例来巩固理解。很多重要的概念，比如Notebook的交互性、内核的工作原理，只是简单提了一嘴，没有深入剖析其背后的逻辑。更让人头疼的是，很多例子虽然给出了代码，但缺乏对代码执行结果的详尽分析，导致我常常需要自己打开软件，对照着书本一点点调试，才能明白作者到底想表达什么。感觉这本书更像是为已经有一定编程基础，或者对某个特定数学领域有深入研究的人准备的参考手册，而不是一本真正意义上的“入门宝典”。如果想从这本书里真正掌握Mathematica，恐怕还得再找好几本配套的、更注重实践操作和细节讲解的书籍来交叉学习才行。对于我这种渴望扎实基础的读者来说，这本书的“基础”二字，名不副实。

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这本书的排版和视觉设计实在是让人不敢恭维，简直像是一本上世纪九十年代的技术手册被匆忙扫描后出版的。作为一本专注于图形化和可视化能力的软件教程，它在自身的视觉呈现上却显得如此乏味和陈旧。大量的纯文本代码块占据了页面，缺乏必要的颜色区分、代码高亮或者流程图来辅助理解。尤其是涉及到复杂的函数嵌套和参数设定时，读起来就像是在啃一份枯燥的说明文档，眼睛很容易疲劳，思维也难以集中。更不用提那些黑白印刷的“图示”——是的，很多重要的图形输出仅仅是粗糙的灰度截图，完全无法体现出Mathematica在色彩渲染和三维建模上的强大功力。我实在难以想象，一本介绍如此前沿和美观的软件的书籍，自身的阅读体验能落后到这个地步。对于学习软件来说，好的视觉引导至关重要，它能帮助读者快速建立对软件操作逻辑的空间感。但这本书恰恰在这方面严重失分，使得学习过程充满了阻碍，每翻几页都需要强迫自己集中注意力，生怕错过一个关键的符号或缩进。

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我对这本书关于“文档化和工作流程管理”的部分感到非常失望。在现代的科学计算环境中，一个好的软件不仅仅是提供计算能力，更重要的是它如何帮助研究者组织、记录和分享他们的工作成果。Mathematica的Notebook界面本身就是其核心卖点之一，它将代码、输出、文本注释完美地融合在一起，是实现“可复现性研究”的理想载体。然而，这本书对如何有效地利用Notebook的交互性、如何管理版本控制、如何利用其内置的文档生成功能（比如导出为PDF或HTML报告）的介绍，简直是蜻蜓点水，敷衍了事。它只是展示了如何输入代码，然后告诉你“运行它”，但从没深入讨论过如何通过结构化的笔记、清晰的单元格划分，以及适当的样式设置，将一份实验报告做得专业且易于理解。我原本期望这本书能提供一些关于“如何写一份漂亮的Mathematica报告”的秘诀和最佳实践，结果发现，它只是教会了你如何“使用”软件，却没能教会你如何“展示”使用软件的过程和结果。这对于任何需要撰写学术论文或技术报告的人来说，都是一个巨大的缺失。

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话说里面的语句貌似不适用于最新版的mathematica啊

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