具体描述
本书通过大量的实例，使用简单的语句形式解决程序设计过程中常见的问题。全书的大部分实例都描述了程序的调试过程，以使读者能够新历程序的执行过程和内存中数据的变化过程，从而直接体会人与计算机的交互过程和计算机按照程序完成任务的原理，进而使读者直观、深刻地理解程序设计的基本方法，为更进一步掌握计算机软件的实现技术奠定基础。
本书可作为高职高专院校计算机专业的程序设计基础课程教材，也可作为大学本科在校学生学习程序设计技术的自学参考书，同时也是其他各类专业技术人员学习软件设计技术的入门参考书。
深入浅出，通往数据科学的实践之路 《Python数据分析与可视化实战》 内容简介 本书旨在为渴望掌握数据处理与分析核心技能的读者提供一套系统、全面且极具实践指导意义的学习路径。本书聚焦于当前数据科学领域最主流且功能强大的工具——Python语言及其生态系统，通过大量的实战案例，将理论知识与实际应用紧密结合，帮助读者快速构建从数据获取、清洗、分析到最终可视化的完整技能链条。 第一部分：Python基础与环境搭建 本书的开篇将为读者打下坚实的Python编程基础。我们深知，高效的数据分析始于扎实的编程功底。本部分首先详述了Python语言的核心语法，包括变量类型、流程控制（条件语句与循环结构）、函数定义与调用，以及面向对象编程（OOP）的基本概念。我们特别强调了列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）这四种核心数据结构的精妙运用，这是处理结构化数据的基石。 环境搭建部分，我们详尽指导读者如何安装和配置Anaconda发行版，这是数据科学家的标准工作环境。同时，我们将深入讲解Jupyter Notebook和JupyterLab的使用，它们是交互式编程和文档撰写的最佳平台。读者将学习如何管理和使用虚拟环境（Conda environments），确保项目依赖的隔离与稳定。 第二部分：数据处理的利器——Pandas精要 Pandas库是Python数据分析的灵魂。本书用超过三分之一的篇幅来深入剖析Pandas的强大功能。我们从最基础的`Series`和`DataFrame`对象讲起，详细解释了它们的内部结构、索引机制和数据类型。 进阶内容涵盖了数据导入与导出（支持CSV, Excel, SQL数据库，乃至JSON等多种格式），以及对数据的快速浏览与摘要统计。重点讲解了数据清洗（Data Wrangling）的艺术：如何处理缺失值（`NaN`的识别、填充与删除），如何进行数据类型转换，如何处理异常值和重复数据。 数据转换与重塑是Pandas的另一核心优势。读者将学习强大的`groupby()`聚合操作，掌握数据透视表（Pivot Tables）的构建，以及使用`merge()`、`join()`和`concat()`进行复杂的数据合并。此外，时间序列数据的处理（如日期时间索引、重采样、移动窗口计算）被单独辟出章节进行详尽阐述，这对于金融、物联网等领域的数据分析至关重要。 第三部分：高效的数值计算与统计建模——NumPy与SciPy 虽然Pandas负责结构化数据，但底层的数值计算离不开NumPy。本部分会阐述NumPy的优势——即“向量化”操作。读者将学习如何高效地创建和操作多维数组（`ndarray`），理解广播机制（Broadcasting）如何简化复杂的数学运算，从而避免低效的Python循环。 SciPy库作为科学计算的补充，将在本书中应用于统计检验和优化问题。我们将介绍如何使用SciPy的统计模块进行描述性统计、假设检验（如t检验、方差分析ANOVA），以及线性代数运算，为后续更深入的建模打下基础。 第四部分：洞察力驱动的可视化——Matplotlib与Seaborn实战 数据分析的终点在于有效沟通。本书强调“可视化是发现和沟通洞察力的关键”。我们将系统地介绍Matplotlib，它是Python绘图的基础。读者将学习如何控制图表的每一个细节：设置坐标轴、图例、标题、文本注解，以及自定义颜色映射（Colormaps）。 在此基础上，我们引入了更高阶、更美观的统计图表库Seaborn。Seaborn基于Matplotlib，提供了简洁的接口来创建复杂的统计图表。我们将通过大量的“一句话绘图”案例，展示如何快速生成高质量的散点图、折线图、直方图、箱线图、小提琴图，以及用于探索多变量关系的联席图（Pair Plot）和热力图（Heatmap）。每一个图表类型都配有实际应用场景的解析，确保读者理解“何时使用何种图表”。 第五部分：从数据到决策——案例分析与进阶技巧 在本书的最后，我们将汇集前述所有工具，完成几个完整的端到端项目。这些项目涵盖了不同领域，例如： 1. 客户流失预测的数据准备： 专注于处理非均衡数据集和特征工程。 2. 电商销售趋势的交互式报告： 引入Plotly/Bokeh库进行动态数据可视化。 3. 地理空间数据分析基础： 使用Pandas结合Basemap/Folium库进行地图可视化。 此外，我们还将介绍如何使用Scikit-learn库进行初级的机器学习预处理，包括特征缩放（标准化、归一化）和独热编码，使读者对后续的机器学习入门有一个清晰的认知。 本书的特色： 重实践，轻理论： 每一章节都紧密围绕“如何解决实际问题”展开。 代码驱动： 提供的所有代码示例均经过充分测试，读者可直接在Jupyter环境中运行、修改并学习。 面向职业发展： 内容的选择紧贴当前数据分析师、商业智能分析师岗位所需的技能树。 无论您是计算机科学专业的学生，渴望将所学知识应用于数据领域，还是职场人士希望通过数据驱动决策提升工作效率，本书都将是您通往数据科学高效实践的得力伙伴。通过本书的学习，您将不再只是数据的“使用者”，而是数据价值的“创造者”。
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