Photoshop 7.0图像处理基础与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:水利水电出版社

作者:高志清

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:38.0

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787508413150

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• 图像处理
• Photoshop 7
• 0
• 图形设计
• 图像编辑
• 软件教程
• 设计基础
• 图像基础
• 数码图像
• 图像技巧

图书名称：深入理解Python数据分析与可视化 本书简介 在这个数据爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据往往是杂乱无章、难以理解的。本书《深入理解Python数据分析与可视化》正是为那些渴望掌握现代数据科学核心技能的读者量身打造的一本实践性指南。我们聚焦于使用Python这一目前最流行、功能最强大的数据处理工具集，系统地引导读者从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到最终的专业级数据可视化。 本书核心聚焦领域（不涉及Photoshop 7.0图像处理内容）： 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 本部分为数据分析之旅奠定坚实的基础。我们不会停留在枯燥的语法讲解上，而是直接将理论与数据应用相结合。 1. Python环境的准备与优化： 详细介绍如何安装和配置Anaconda环境，重点讲解Conda环境管理，确保读者能够独立、高效地管理不同项目的依赖库。 2. 核心库的初识与应用： 深入剖析Python数据科学生态系统的三大支柱：NumPy、Pandas和Matplotlib。着重讲解NumPy的多维数组（ndarray）的高效向量化操作，这是后续所有高性能计算的基础。 3. Jupyter Notebook/Lab实战技巧： 不仅教你如何使用Jupyter，更分享一系列提高效率的技巧，如魔法命令（Magic Commands）的使用、Markdown文档的规范化书写，以及如何有效组织代码块以方便调试和分享。 第二部分：Pandas——数据的清洗、转换与重塑 Pandas是数据处理的瑞士军刀。本部分是全书的核心，目标是让读者能够处理现实世界中90%的脏数据问题。 1. 数据结构精讲： 详细解析Series和DataFrame的内在机制，理解索引（Index）和数据类型（Dtype）对内存和计算速度的影响。 2. 数据导入与导出： 涵盖CSV、Excel（多工作表处理）、JSON，并扩展到更高效的Parquet和HDF5格式的使用，强调性能考量。 3. 缺失值与异常值处理的艺术： 系统讲解插补（Imputation）策略，包括基于统计量、基于模型（如KNN插补的原理介绍）以及如何利用Pandas的时间序列方法处理缺失时间点。对于异常值，我们提供基于IQR和Z-score的识别方法，并讨论“删除”与“修正”的选择原则。 4. 数据合并、连接与分组聚合： 重点讲解`merge`、`join`与`concat`的底层逻辑，确保读者能准确区分内连接、外连接等。深入探讨`groupby`操作的链式调用，展示如何使用`transform`和`filter`来完成复杂的窗口函数计算。 5. 时间序列数据的高级操作： 针对金融、物联网等领域，详细介绍时间戳的转换、重采样（Resampling）及其应用场景（如将日数据聚合为月度均值）。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计基础 EDA是数据分析师的侦探工作。本部分强调通过数据本身发现故事和潜在问题。 1. 描述性统计的深度挖掘： 不仅停留在均值和方差，还讲解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的实际意义，以及如何使用百分位数和分位数来理解数据分布的形态。 2. 相关性分析与矩阵可视化： 介绍皮尔逊、斯皮尔曼等不同相关系数的适用场景，并通过热力图直观展示变量间的关系强度。 3. 数据分布的可视化诊断： 使用直方图、密度图（KDE）和箱线图，系统性地诊断数据是否符合正态分布或其他常见分布，为后续的建模选择提供依据。 第四部分：Matplotlib与Seaborn——专业级数据可视化 好的可视化是沟通的桥梁。本书致力于将读者的图表从“能看”提升到“专业且富有洞察力”的水平。 1. Matplotlib底层架构解析： 深入理解Figure、Axes、Axis等核心对象的关系，掌握面向对象（OO）绘图接口，这是实现复杂定制化的关键。 2. 基础图表的精细控制： 详细指导如何调整图例位置、轴标签的旋转、添加自定义注释（Annotations）和次要刻度线，以满足出版级别的要求。 3. Seaborn的高级应用： 利用Seaborn的统计绘图功能，快速生成美观的分布图（如FacetGrid）、回归图（lmplot）和分类图（catplot）。重点讲解如何利用`hue`, `col`, `row`参数进行多维度数据的分面展示。 4. 定制化高级图表： 教授如何创建和定制桑基图（Sankey Diagram，需结合第三方库或手动绘制逻辑）、旭日图（Sunburst）和交互式地图（引入Folium或Plotly的基础概念），让数据可视化更具吸引力和信息量。 第五部分：数据分析实战案例串联 本书的最后部分，我们将整合前述所有技能，通过至少三个完整的、跨领域的真实项目（如电子商务销售数据分析、公开医疗数据集的情绪趋势分析、小型金融时间序列预测的初步探索）来检验和巩固所学知识。每个案例都将详细记录从数据获取、清洗、特征工程、EDA到最终报告图表制作的全流程。 目标读者 本书面向所有希望系统学习数据处理和分析技能的专业人士、学生以及对数据驱动决策感兴趣的爱好者。无论您是初入数据科学领域的新手，还是希望提升Pandas和可视化效率的初级分析师，本书都将是您案头必备的实用参考手册。它将教会您如何用Python高效地驾驭数据，将其转化为清晰、有力的商业洞察。

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