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出版者:人民邮电出版社

作者:张威

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2001-7-1

价格:26.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115094414

丛书系列:

图书标签:

• ff
• C#
• 入门
• 编程基础
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好的，以下是为您量身打造的一本关于《C语言基础教程》的图书简介，内容详实，旨在吸引目标读者，且不包含任何重复信息或“AI痕迹”。 --- 深入探索：《Python高效数据处理与分析实战指南》 前言：数据时代的下一张王牌 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼价值，已成为衡量个人乃至企业竞争力的核心标准。您是否正面临着数据清洗的繁琐、复杂算法实现的困境，或者希望快速掌握当前业界最主流、最灵活的数据科学工具？ 《Python高效数据处理与分析实战指南》正是为您量身打造的桥梁。它不是一本枯燥的理论堆砌之作，而是一本聚焦于实战、效率与前沿技术的应用型工具书。本书深度聚焦于 Python 语言在数据科学、机器学习预处理与大数据分析领域的核心能力，致力于帮助读者构建起一套从数据采集、清洗、转换、可视化到模型构建的完整工作流。 本书内容概览：结构化学习，即学即用 本书共分为六大核心模块，层层递进，确保读者能够扎实掌握从基础构建到高级应用的每一个环节。 第一部分：Python基础与环境搭建的“加速包” (Pages 1 - 85) 本部分快速回顾并精炼了进行数据分析所必需的 Python 核心语法，避免了冗长而低效的基础讲解。重点在于性能优化和环境配置的标准化。 环境就绪： 详细指导 Anaconda/Miniconda 环境的配置、虚拟环境管理（Conda/venv）的最佳实践，以及 Jupyter Lab/VS Code 集成开发环境的优化设置，确保您的工作环境始终保持高效和隔离。 语法精炼： 侧重于列表推导式、生成器表达式、装饰器等能显著提升代码执行效率的特性讲解，并穿插讲解 Python 的内存管理机制对数据处理性能的影响。 对象与数据结构： 深入剖析 Python 内建数据结构的底层实现，理解集合（Set）和字典（Dict）在查找效率上的优势，为后续复杂数据结构的设计打下基础。 第二部分：Pandas 核心：数据操作的瑞士军刀 (Pages 86 - 280) Pandas 库是数据分析的基石。本部分以项目驱动的方式，全面覆盖 Pandas 的核心对象——`Series` 和 `DataFrame` 的所有实用技巧。 数据导入与初步探索： 涵盖 CSV, Excel, JSON, SQL 数据库以及 NoSQL (MongoDB 基础接口) 的高效读取方法。强调`read_csv`中参数的精细调优以应对大文件加载。 清洗与预处理的艺术： 掌握缺失值（NaN）的智能填充策略（基于时间序列的插值、众数/均值填充），字符串数据的正则表达式清洗与标准化，以及数据类型的动态转换。 重塑与聚合的威力： 详尽讲解 `groupby()` 的复杂分组应用（多级分组、Apply/Transform/Filter 的区别与应用场景），`pivot_table` 的灵活应用，以及 `merge()` 与 `join()` 在处理关系型数据时的性能考量。 第三部分：数值计算与性能优化：告别慢速循环 (Pages 281 - 405) 本部分聚焦于 NumPy，它是所有科学计算库的底层引擎。目标是教会读者如何“向量化”思维，彻底摆脱低效的 Python 循环。 NumPy 基础： N 维数组（ndarray）的创建、索引、切片及内存视图的理解。 向量化操作的实践： 深入解析通用函数（ufuncs），展示如何用 NumPy 操作替代循环，从而实现数量级的性能提升。 广播机制（Broadcasting）： 这是 NumPy 中最核心也是最容易混淆的概念之一。本书提供了大量直观的图示和案例，确保读者彻底掌握不同维度数组间的运算规则。 线性代数基础应用： 矩阵乘法、转置、特征值分解在数据降维（如PCA预处理）中的直接应用。 第四部分：数据可视化与叙事：让数据开口说话 (Pages 406 - 550) 数据分析的最终目的是有效传达洞察。本模块侧重于使用 Matplotlib, Seaborn，并引入 Plotly 进行交互式可视化。 Matplotlib 精雕细琢： 不仅停留在基础绘图，更深入讲解 Axes、Figure 的对象结构，自定义刻度、图例、注解和子图布局的控制，实现出版级别的图表质量。 Seaborn 快速美化： 如何利用 Seaborn 快速生成统计图（如分布图、回归图），并掌握其主题和调色板的定制化，提升报告的专业感。 交互式洞察： 引入 Plotly 库，教授如何创建可缩放、可悬停展示详细信息的 Web 友好型交互图表，适用于在线仪表板的构建。 第五部分：高级主题：时间序列与数据爬取 (Pages 551 - 700) 针对金融、物联网等领域，本部分提供了处理动态数据的专业技能。 时间序列分析的利器： 使用 Pandas 对时间序列数据进行重采样（Resampling）、滑动窗口计算（Rolling/Expanding），以及处理时间频率转换。简要介绍 Prophet 模型在时间序列预测中的应用。 数据获取的自动化： 聚焦于 Requests 与 Beautiful Soup 库，讲解如何构建健壮的网页抓取脚本，如何处理反爬虫机制（User-Agent、Cookie 管理），以及如何将抓取的数据结构化并存入数据库。 第六部分：性能优化与扩展：迈向大数据 (Pages 701 - 788) 本部分将读者从单机分析提升到关注系统性能和扩展性的层面。 代码性能分析： 使用 Python 内建的 `timeit` 模块和 CProfile 工具，精确找出代码中的性能瓶颈。 内存高效处理： 介绍 Dask 库，学习如何用 Dask DataFrames 和 Arrays 在多核CPU或集群上并行处理大于内存的数据集。 从 Python 到 C 层的桥梁： 简要介绍 Numba 库，通过 JIT 编译（Just-In-Time Compilation）技术，将关键的数值计算函数加速至接近 C 语言的速度。 谁应该阅读本书？ 数据分析师与工程师： 希望系统化地掌握 Python 数据栈（Pandas, NumPy, Scikit-learn预处理模块）的实战技巧，提高日常工作效率。 从其他语言转向 Python 的开发者： 需要一本专注于数据科学应用、而非通用编程的快速上手指南。 科研人员与学生： 需要可靠的工具书，指导如何在研究项目中高效地处理和可视化实验数据。 本书的独特优势 1. 代码驱动型学习： 每一章节都包含大量的、可直接复制运行的实战案例和完整的代码块。 2. 关注“为什么”： 不仅告诉您如何使用某个函数，更会深入解释其背后的数据结构和性能影响，培养“向量化”的编程思维。 3. 前沿库集成： 覆盖了当前数据科学社区最活跃和最被推崇的库集，确保您的技能不会落伍。 掌握了本书的知识，您将不再是简单地“使用”数据分析工具，而是真正能够“驾驭”数据，在任何复杂的数据场景中游刃有余。 ---

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我是一名完全的编程小白，之前从未接触过任何编程语言。在朋友的推荐下，我开始学习C#，并且选择了这本《C#语言基础教程》。坦白说，刚开始的时候我非常害怕，觉得编程是一件非常复杂的事情，离我遥不可及。但是，这本书的出现完全改变了我的看法。它从最最基本的东西开始讲起，比如“什么是程序”，“什么是代码”，然后慢慢过渡到变量、数据类型、运算符这些概念。书中用了很多比喻，比如把变量比作一个装着东西的盒子，把函数比作一个可以重复使用的工具，这些简单的比喻让我一下子就理解了原本听起来很抽象的概念。最让我感动的是，书中在介绍循环（for, while）和条件语句（if, else）时，都配有非常小的、可运行的例子，让我可以自己动手去修改和观察结果。这种“动手实践”的教学方式，对我这种零基础的学习者来说，简直是太友好了。我还记得我第一次成功地写出一个能让我输入名字然后打印出“你好，[我的名字]！”的程序时，那种成就感是难以言喻的。这本书就像一位温柔耐心的老师，一步一步地牵着我的手，让我看到了编程的乐趣，也让我相信，我真的可以学会编程。

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初次接触C#，这本《C#语言基础教程》简直就是我的救命稻草。我之前尝试过一些在线教程，零零散散的知识点让我感到无从下手，就像站在一座没有地图的迷宫里。而这本书，从最最基础的变量、数据类型讲起，循序渐进，逻辑清晰得就像一位经验丰富的老师，耐心地引导我一步步走进C#的世界。最让我惊喜的是，它不仅仅是枯燥的代码堆砌，还穿插了很多贴近实际应用的例子，比如如何创建一个简单的计算器，如何处理用户输入等等，这些例子让我能够立刻看到所学知识的价值，也大大增强了我学习的兴趣和信心。我尤其喜欢书中关于“函数”的那一章，它用非常形象的比喻解释了函数的概念，让我这个编程新手瞬间茅塞顿开。而且，书中的排版也很舒服，字体大小适中，代码块清晰易读，不会因为密集的代码而产生阅读疲劳。我还会时不时地翻回去看前面几章，因为很多后续的概念都是建立在基础之上的，巩固基础真的太重要了。这本书就像一位慈祥的长辈，用最简单易懂的方式教会我最实用的技能，让我感觉不再是孤军奋战，而是有了坚实的后盾。我真心推荐给所有想要入门C#的朋友，它一定会是你最好的起点，让你少走弯路，更快地掌握这门强大的编程语言。

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我是一名在业余时间学习编程的爱好者，之前尝试过Python，觉得它的语法比较自由，但对于一些更严谨的、类型安全的编程场景，我感觉Python在某些方面可能不够理想。因此，我选择了C#，并且购买了这本《C#语言基础教程》。这本书给我最大的感受就是它在“类型安全”方面的强大保障。书中对强类型（Strongly-typed）语言的优势解释得非常清楚，例如，变量在使用前必须声明其类型，这可以在很大程度上避免很多运行时错误。书中对泛型（Generics）的深入讲解，让我理解了如何在保持类型安全的同时，又能实现高度的代码复用，这在很多大型项目中是不可或缺的。我尤其欣赏书中关于接口（Interfaces）和抽象类（Abstract Classes）的讲解，它们是实现面向对象设计中多态和解耦的关键。书中用了很多图示和代码示例，清晰地展示了如何通过接口和抽象类来设计灵活、可扩展的系统。这本书让我对C#这门语言的严谨性和强大之处有了全新的认识，也让我对未来在C#领域进行更深入的学习和探索充满了信心。

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我是一名在校大学生，之前接触过一些Java和Python，对编程有一定的了解，但C#对我来说还是一个全新的领域。拿到这本《C#语言基础教程》后，我本以为会比较枯燥，没想到它却给我带来了很多意想不到的惊喜。书中的内容深度恰到好处，既不会过于浅显导致无法深入理解，也不会一开始就抛出过于复杂的概念让人望而却步。作者在讲解面向对象编程（OOP）的时候，用了很多现实生活中的类比，比如“汽车”和“车轮”的关系，这让我对“类”和“对象”的概念有了更直观的认识，而不是停留在抽象的理论层面。另外，书中关于“异常处理”的讲解也让我印象深刻，它详细解释了为什么需要异常处理，以及如何有效地捕获和处理程序运行时可能出现的错误，这对于编写健壮、可靠的代码至关重要。我特别喜欢书中在讲解泛型（Generics）时，给出的各种集合类（List, Dictionary）的例子，它们的使用场景和优势被解释得非常清楚，让我能够理解为什么泛型在C#中如此普遍和重要。这本书的语言风格也很平易近人，没有使用过多晦涩的术语，即使遇到我不理解的地方，也能通过前后文的解释或者作者的提示来理解。我感觉这本书不仅教会了我C#的语法，更教会了我如何去思考问题，如何用面向对象的方式去设计和组织代码。

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我是一名多年的Java开发者，最近因工作需要，需要接触C#和.NET生态。在选择入门书籍时，我非常看重内容的深度和广度，以及是否能与我已有的知识体系进行有效的连接。这本《C#语言基础教程》在这方面做得非常出色。它不仅仅是枯燥地罗列C#的语法点，而是深入地探讨了C#语言的底层机制和设计哲学。例如，在讲解垃圾回收（Garbage Collection）时，书中详细解释了代际回收、弱引用（Weak References）等概念，这让我对.NET的内存管理有了更深的理解，并能与Java的GC进行对比。书中对LINQ（Language Integrated Query）的讲解更是让我印象深刻，这种声明式的查询方式，极大地简化了数据处理的复杂度，并且能够无缝地集成到C#代码中，这在Java中是没有直接对应概念的。此外，书中对异步编程（Asynchronous Programming）的详细讲解，包括`async/await`关键字的用法和原理，让我能够理解C#在处理I/O密集型和CPU密集型任务时的强大能力。这本书帮助我快速地建立了C#的知识框架，并能将我已有的编程经验迁移到C#上，从而更高效地进行开发。

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作为一名对编程充满好奇心的初学者，我一直在寻找一本能够让我轻松愉快地学习编程的书。这本《C#语言基础教程》绝对是我寻觅已久的宝藏。它就像一位循循善诱的导师，用最平实的语言，将最复杂的概念化繁为简。我尤其喜欢书中关于“递归”（Recursion）的讲解，作者用“俄罗斯套娃”的比喻，让我一下子就理解了这个看似玄妙的概念。而且，书中还提供了很多练习题，这些题目难度适中，既能巩固我学到的知识，又能让我通过实际操作来加深理解。我最喜欢的是书中关于“文件I/O”（File Input/Output）的章节，它教会了我如何读取和写入文件，这让我觉得自己真的能够与计算机进行更深层次的交互了。当我成功地用C#编写了一个程序，能够读取一个文本文件，然后统计其中某个单词出现的次数时，那种成就感是难以言喻的。这本书的排版也很用心，代码块清晰，注释也解释得非常到位，让我能够轻松地阅读和理解。我真的觉得，这本书不仅教会了我C#，更激发了我对编程的热情，让我相信，只要有这本书的指引，我一定能在编程的道路上越走越远。

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作为一名已经工作了好几年的程序员，我主要使用的是Java，最近因为项目需求，需要接触C#。我选择这本《C#语言基础教程》是因为它声称是“基础教程”，我希望它能快速地帮我建立起C#的知识体系，并且与我已有的编程经验进行对照。这本书确实没有让我失望。它在介绍C#的各种特性时，都会很自然地与其他的通用编程概念联系起来，并且会指出C#的独到之处。例如，在讲解委托（Delegates）和事件（Events）时，书中通过清晰的例子说明了它们是如何在C#中实现回调和异步编程的，这让我立刻联想到了Java中的接口回调和观察者模式，并且能感受到C#在实现这些模式上更加优雅和高效。书中对LINQ（Language Integrated Query）的介绍也让我眼前一亮，这种能够直接在代码中查询集合、数据库等数据源的强大功能，是我在Java中从未接触过的，书中通过大量的代码演示，让我迅速掌握了LINQ的基本用法和强大之处。我非常欣赏书中对.NET Framework（或.NET Core）的介绍，它让我理解了C#运行的底层环境，以及如何利用.NET提供的各种类库来解决实际问题。虽然我已经有编程经验，但这本书在一些细节上的讲解，比如装箱/拆箱（Boxing/Unboxing）的原理，以及值类型和引用类型的区别，都让我对C#的底层运作有了更深入的理解。

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我是一名在校的学生，学习C#是为了准备未来的编程竞赛。我需要一本能够帮助我快速掌握C#核心知识，并且能够应对各种编程题目的教材。这本《C#语言基础教程》在这方面做得非常出色。它不仅讲解了C#的基本语法，还深入地介绍了各种常用的数据结构和算法在C#中的实现方式。例如，书中在讲解数组（Arrays）和列表（Lists）时，不仅说明了它们的基本用法，还介绍了它们在内存中的存储方式，以及在插入、删除等操作上的时间复杂度。我尤其喜欢书中关于“排序算法”（Sorting Algorithms）的讲解，它详细介绍了冒泡排序、插入排序、快速排序等经典算法的实现原理，并且用C#代码清晰地展示了它们的实现过程，还对比了它们在性能上的差异。这对于我参加编程竞赛非常有帮助。书中还介绍了一些C#的面向对象设计模式，比如单例模式（Singleton Pattern）和工厂模式（Factory Pattern），这让我能够写出更加灵活和可维护的代码。这本书的严谨性让我印象深刻，它为我打下了坚实的编程基础，让我对C#有了更深刻的理解，也让我能够更有信心地去应对各种复杂的编程挑战。

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我是一名Freelancer，平时主要负责一些Web开发和数据分析的工作。最近公司接到一个使用Unity游戏引擎开发的项目，而Unity主要使用C#作为脚本语言。我急需一本能够快速上手C#并且能够应用于游戏开发的教程，而这本《C#语言基础教程》恰好满足了我的需求。这本书的实用性非常强，它在讲解基础语法的同时，也融入了很多与游戏开发相关的场景。例如，在讲解面向对象编程时，它会用游戏角色、敌人等作为例子，让我能够很快地理解类、对象、继承、多态等概念在游戏开发中的应用。书中关于事件驱动编程的讲解，特别是如何使用C#的事件和委托来实现游戏中的交互逻辑，比如玩家的输入触发某个动作，或者游戏中的某个事件发生后通知其他对象，这对于游戏逻辑的编写非常有帮助。我特别喜欢书中对Unity中常用C#特性（如MonoBehaviour生命周期方法，如`Awake`, `Start`, `Update`）的介绍，虽然不是专门的游戏开发教程，但它能够引导我理解这些Unity特有的概念是如何与C#语言结合使用的。这本书让我能够将C#的理论知识快速地转化为实际的游戏开发能力，为我后续深入学习Unity打下了良好的基础。

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我是一名在校的计算机科学专业的学生，已经学习过C语言和一些数据结构，现在需要学习C#作为一门新的编程语言。我选择这本《C#语言基础教程》是因为它覆盖了C#语言的核心概念，并且据说在概念的讲解上比较深入。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅停留在“怎么用”的层面，更深入地讲解了“为什么这么用”以及背后的原理。比如，在讲解多线程（Multithreading）和异步编程（Asynchronous Programming）时，书中详细阐述了线程的概念、线程同步（Synchronization）的必要性，以及C#中提供的各种工具（如`lock`关键字, `Mutex`）是如何解决并发问题的。这对于理解高性能、高并发的应用程序开发至关重要。书中对.NET的GC（Garbage Collector）的讲解也让我受益匪浅，它解释了GC的工作机制，以及如何在编写代码时注意内存管理，避免不必要的内存泄漏。此外，对于泛型（Generics）的深入讲解，包括协变（Covariance）和逆变（Contravariance）的讨论，让我对类型安全和代码复用有了更深刻的认识。这本书的难度适中，适合有一定编程基础的学生进行系统性地学习，它能够帮助我们建立起扎实的C#理论基础，为后续更高级的编程打下坚实的基础。

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