具体描述
Java语言是一门很优秀的语言，具有面向对象、与平台无磁、安全、稳定和多线程等优良特性，是目前软件设计中级为强大的编程语言。本书从Java语言的基本特点入手，逐步介绍了Java语言的基本概念和编程方法，并深入介绍了Java的高级特性，内容包括Java语言编程简介、面向对象编程、异常处理、Applet编程、Java中的图形图像、Java中的GUI、多线程、输入输出流和数据库应用等。
本书共分为20章，内容详尽，实例丰富，通俗易懂。前10章为理论部分，每章均附有习题，后10章为实验部分，是前10章的配套实验。
本教材可以作为高等学校本科生和专科生的教学用书，也可以作为高等学校成人教育的培训教材和教学参考书，还可以供从事微机应用开发工作的科技人员参考使用。
《数字时代的数据之舞：Python与科学计算实用指南》 引言：驾驭数据洪流，构建智能未来 我们正身处一个由数据驱动的时代，海量信息以前所未有的速度产生、流动与聚合。无论是生物科学的前沿探索、金融市场的复杂建模，还是人工智能的深度学习，其核心驱动力无不依赖于高效、准确的数据处理与分析能力。然而，面对庞杂无序的原始数据，如何将其转化为可操作的知识和决策依据，一直是摆在科研人员、工程师和分析师面前的巨大挑战。 《数字时代的数据之舞：Python与科学计算实用指南》正是为应对这一挑战而精心编纂的。本书并非停留在理论概念的浅尝辄止，而是聚焦于实践操作，旨在为读者提供一套完整、深入且极具实战价值的Python科学计算工具箱。本书将带领读者，以Python这门被誉为“胶水语言”的强大工具为核心，系统性地掌握现代数据科学领域最关键的几个支柱：数据结构化、高性能计算、统计推断和可视化表达。 第一部分：Python基础与科学计算环境的搭建（环境就绪，基础巩固） 在深入复杂的算法之前，坚实的基础是成功的关键。本部分将帮助读者快速搭建起一个高效的科学计算环境，并回顾那些在数据处理中至关重要的Python基础特性。 1. Python环境的深度定制： 详细介绍Anaconda/Miniconda的安装与管理，讲解虚拟环境（Virtual Environments）的创建、激活与依赖隔离策略，确保不同项目间的环境互不干扰。重点阐述Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的妙用，以及如何定制内核（Kernels）以支持特定的Python版本或环境。 2. NumPy的核心统治力： 深入讲解NumPy的多维数组（ndarray）对象，剖析其内存布局与广播机制（Broadcasting）如何实现远超标准Python列表的计算效率。内容涵盖数组的创建、索引、切片、重塑（Reshaping）、轴操作（Axis Operations）以及矢量化操作的内在原理，为后续的高性能计算打下坚实基础。 3. 内存优化与性能考量： 探讨Python对象与NumPy数组在内存中的差异，介绍如何通过数据类型（dtype）的选择来精确控制内存占用。初探NumPy的底层C实现与SIMD指令集如何协同工作，以实现真正的“快速计算”。 第二部分：数据清洗、转换与结构化分析（Pandas的精湛技艺） 现实世界的数据往往是混乱、缺失且格式不一的。本部分将把核心火力集中于Pandas库，这是数据处理领域无可争议的王者。 1. Series与DataFrame的构建与操作： 详尽解析Series（一维序列）和DataFrame（二维表格结构）的创建、索引与列操作。重点演示如何使用`loc`和`iloc`进行基于标签和基于位置的复杂数据提取，并强调索引对齐（Index Alignment）在数据合并中的重要作用。 2. 数据清洗的实战策略： 深入处理缺失值（NaN/None）的处理方法，包括插值（Interpolation）、删除策略与前向/后向填充（ffill/bfill）。讲解异常值（Outliers）的识别方法（如Z-Score、IQR）与处理流程。同时，涵盖字符串数据的清洗与规范化，如正则表达式在文本数据处理中的应用。 3. 数据重塑与聚合分析： 掌握数据透视表（Pivot Tables）的构建及其在多维度分析中的威力。深入讲解`groupby`操作的“拆分-应用-合并”（Split-Apply-Combine）范式，并通过链式操作（Method Chaining）优化代码可读性与执行效率。介绍`merge`、`join`和`concat`在数据融合场景下的精确使用。 第三部分：科学计算与统计推断（StatsModels与Scipy的深度应用） 数据分析的价值在于从观察到的现象中提取出可靠的规律和预测能力。本部分将带领读者跨越纯粹的描述性统计，进入到推断性统计和数值计算的殿堂。 1. Scipy：科学计算的瑞士军刀： 聚焦于Scipy在工程与科学领域的核心模块。详细讲解优化模块（`optimize`）中的最小二乘法、根查找算法。深入探讨线性代数模块（`linalg`）的高级应用，如矩阵分解（SVD、LU）与求解大型稀疏线性系统。讲解积分（`integrate`）与插值（`interpolate`）技术的选择与应用。 2. 统计建模的严谨性： 以StatsModels库为载体，系统介绍经典统计模型的构建与检验。重点讲解普通最小二乘回归（OLS）的原理、结果解读（R-squared, P值, 系数显著性）与诊断。延伸至广义线性模型（GLM）在处理非正态分布数据时的优势，如逻辑回归（Logistic Regression）。 3. 时间序列基础分析： 介绍如何使用StatsModels处理时间序列数据，包括平稳性检验（ADF Test）、季节性分解（Decomposition），并初步探索ARIMA模型的构建思路与参数选择。 第四部分：数据可视化：洞察力的视觉表达（Matplotlib与Seaborn的艺术） “一图胜千言”不仅是修辞，更是数据分析的真谛。本部分旨在教会读者如何利用Python强大的绘图库，将抽象的数据转化为清晰、有力的视觉叙事。 1. Matplotlib：基础架构与精细控制： 彻底解析Matplotlib的面向对象API，从Figure到Axes的层级结构。详述如何精确控制图表的每一个元素：坐标轴的刻度、标签、图例、注释等。重点展示如何创建专业级别的复合图表，如次坐标系（Subplots）的布局管理。 2. Seaborn：统计可视化的美学： 介绍Seaborn如何基于Matplotlib构建更具统计学意义和更美观的图表。重点演示分布图（如直方图、核密度估计KDE）、关系图（如散点图、回归图）以及分类数据图（如小提琴图、箱线图）的快速生成。强调如何通过参数调整，清晰地传达变量间的复杂关系。 3. 交互式绘图的初步探索： 简要介绍Plotly或Bokeh等交互式库的优势，展示如何创建可以缩放和平移的图表，以适应Web环境或需要深度探索数据的场景。 结语：迈向自动化与专业化 《数字时代的数据之舞：Python与科学计算实用指南》的最终目标是培养读者的“数据思维”和“计算能力”。本书内容覆盖了从数据采集、清洗、转换、建模到最终可视化的全流程。掌握这些技能，读者将能够独立处理复杂的真实世界数据集，有效支撑科研、工程或商业决策，真正实现从原始数据到智能洞察的无缝衔接。本书中的每一个代码示例都经过严格的测试与优化，力求为读者提供最可靠、最前沿的实战范例。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有