具体描述
几何画板是一种适合于数学教与学的工具软件平台。它容易掌握，操作简单，功能强大，品质优秀，为越来越多的人所使用。
本书采用实例讲解的形式详细介绍了利用几何画板制作数学课件的方法。在内容编排上，本着循序渐进的原则，由浅入深，先介绍了几何画板课件的制作基础、绘制几何图形和几何体的方法，然后根据数学教学的需要逐一介绍了度量型课件、动画型课件、图像型课件、综合型课件的制作方法，最后还提供了丰富的中学数学课件制作实例以引导读者掌握综合运用几何画板制作课件的技能。为了使读者更好地掌握这一技能，本书在每一个实例中不仅介绍了制作方法，还提供了课件设计的思路，并在其中穿插介绍了几何画板的使用经验和技巧。另外，本书还附有包含所有实例的素材光盘供读者学习、参考。
本书面向学习课件制作的初、中级读者，适合作为各类教师的自学和培训教材，也可供师范院校教学使用。
图书简介：探索现代编程与数据科学的奥秘 书名： 精进：Python与现代数据分析实战 作者： [此处留空，或使用笔名] 出版社： [此处留空，或使用虚构出版社名称] 页数： 约 600 页 建议零售价： 128.00 元 --- 内容概述： 《精进：Python与现代数据分析实战》是一部面向希望系统掌握Python编程语言及其在数据科学领域应用的前沿教程。本书不拘泥于传统的计算机基础理论的枯燥讲解，而是紧密结合当前行业需求，以实战项目驱动，引导读者从零基础快速成长为能够独立处理复杂数据任务的专业人士。全书内容涵盖了Python语言的核心语法、面向对象编程思想，深入讲解了数据处理、可视化、机器学习以及大数据基础框架的实践应用。 本书旨在为读者构建一个坚实而灵活的知识体系，使其不仅能“会用”工具，更能理解工具背后的原理和最佳实践。 --- 章节详解： 第一部分：Python基础与高效编程范式 (第 1 章 - 第 10 章) 本部分致力于夯实读者的Python语言基础，并引入现代软件工程中强调的编程习惯。 第 1 章：Python环境的快速搭建与科学计算生态初探 详细介绍了Anaconda/Miniconda环境的部署，虚拟环境的管理，以及Jupyter Notebook/Lab在交互式编程中的高效使用技巧。首次引入NumPy的广播机制，为后续的大规模数值计算做铺垫。 第 2 章：核心语法与控制流的深度解析 超越基础的`if/else`和循环结构，重点讲解列表推导式、生成器表达式的性能优化作用，以及Python中装饰器（Decorators）的原理和实际应用，特别是用于性能监控和日志记录的场景。 第 3 章：面向对象编程 (OOP) 的实战应用 深入探讨类（Class）、继承（Inheritance）和多态性。本章强调如何使用`__init__`、`__str__`等“魔术方法”创建更具Pythonic风格的对象。通过构建一个简化的数据库连接池模型，来演示OOP在资源管理中的优势。 第 4 章：数据结构与内存效率优化 对比Python内置数据结构（list, tuple, dict, set）在不同操作下的时间复杂度。重点介绍`collections`模块中的特殊容器，如`defaultdict`和`Counter`，并探讨如何利用内存视图（memoryview）进行零拷贝操作。 第 5 章：文件操作、异常处理与模块化设计 讲解如何使用`with`语句进行资源安全管理。深入异常处理机制，设计自定义异常类。最后，指导读者如何构建结构清晰、可维护性高的多级包（Package）结构。 --- 第二部分：数据处理的利器——Pandas与数据清洗 (第 11 章 - 第 18 章) 本部分是本书的核心，专注于数据分析领域最核心的工具Pandas库的使用。 第 11 章：Pandas的基石：Series与DataFrame的构建与索引 详细介绍DataFrame的内部结构，掌握`.loc`, `.iloc`, 以及布尔索引的高级用法，以应对复杂的多维数据筛选需求。 第 12 章：数据清洗与预处理的艺术 系统介绍缺失值（NaN）的处理策略（插值、删除、标记），重复值的检测与去除。讲解数据类型转换的注意事项，特别是日期时间数据（DateTime）的解析和时区处理。 第 13 章：数据重塑与聚合操作 掌握数据透视表（Pivot Tables）和`groupby()`操作的强大功能。通过实际案例演示如何使用`agg()`函数进行多重聚合计算，以及`transform()`在分组计算后恢复原始维度数据的作用。 第 14 章：数据合并、连接与时间序列分析 精讲`merge()`和`join()`的不同模式（内连接、外连接）。针对时间序列数据，讲解如何使用`resample()`进行频率转换和滑动窗口计算。 第 15 章：高效处理大型数据集——Chunking与内存优化 介绍如何使用分块读取（chunking）技术处理内存无法一次性加载的大型CSV文件。探讨使用Pandas内置的Categorical数据类型来显著降低内存占用。 --- 第三部分：数据可视化与洞察力挖掘 (第 19 章 - 第 24 章) 本部分侧重于如何将处理后的数据转化为直观的图形，辅助决策。 第 19 章：Matplotlib基础：构建静态图形的基石 掌握Figure、Axes的层级结构，学习自定义图表元素（标题、标签、图例）的精确控制。 第 20 章：Seaborn：统计可视化的简化之道 介绍Seaborn如何简化复杂统计图表的绘制，如分布图（distplot）、关系图（scatterplot）和分类图（boxplot）。重点演示如何利用`hue`参数进行多变量映射。 第 21 章：交互式可视化：Plotly与Bokeh 引入交互式库，展示如何创建可缩放、可悬停提示的动态图表。通过一个Web应用示例，说明如何将这些图表嵌入到数据报告中。 第 22 章：地理空间数据可视化入门 使用`GeoPandas`和`Folium`库，学习导入Shapefile或GeoJSON数据，并在地图上展示热力图或区域着色图，实现数据与地理位置的关联分析。 --- 第四部分：机器学习基础与模型实践 (第 25 章 - 第 30 章) 本部分将读者从数据准备阶段带入到模型构建的核心环节，侧重于Scikit-learn库的应用。 第 25 章：Scikit-learn工作流：模型选择与评估 介绍标准的机器学习流程：数据划分（训练/测试集）、特征工程（标准化、独热编码）、模型训练与交叉验证。 第 26 章：监督学习：回归模型实践 深入线性回归、岭回归（Ridge）和Lasso回归，理解正则化（Regularization）对模型稳定性的影响。通过波士顿房价数据集的实例进行完整演示。 第 27 章：监督学习：分类算法剖析 重点讲解逻辑回归、决策树和支持向量机（SVM）。深入理解混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线的解读。 第 28 章：无监督学习：聚类与降维 介绍K-Means聚类算法的原理和最佳簇数（K值）的确定方法（如肘部法则）。使用主成分分析（PCA）进行特征降维，并可视化降维后的数据分布。 第 29 章：模型调优：超参数搜索 讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）在寻找最优模型参数中的应用，强调交叉验证的重要性。 第 30 章：模型持久化与部署基础 学习使用`pickle`或`joblib`保存训练好的模型，并演示如何在简单的Flask或Streamlit应用中加载模型以进行实时预测。 --- 本书特色： 1. 项目驱动式学习： 全书贯穿 8 个大型实战项目，涵盖金融时间序列分析、用户行为预测、电商评论情感分析等多个领域，确保读者学以致用。 2. 性能优先的讲解： 始终关注代码的执行效率，书中穿插了关于向量化操作、C/Cython扩展接口的讨论，帮助读者写出企业级的高性能代码。 3. 前沿性： 不仅覆盖了Pandas和Scikit-learn，还包含了对Dask（并行计算）和Numpy底层优化机制的介绍，紧跟数据科学领域的技术发展趋势。 4. 代码规范与可读性： 严格遵循PEP 8编码规范，并提供详尽的注释和解释，培养读者编写易于协作和维护的代码的习惯。 --- 目标读者： 希望从零开始学习Python数据分析的初学者。 具备基础编程经验，希望快速转向数据科学领域的工程师和分析师。 需要系统性复习和巩固Pandas、Scikit-learn等核心库的高级用户。 对如何利用编程解决实际商业问题感兴趣的在职人员。
作者简介
目录信息
第1章 几何画板课件制作基础
第2章 绘制几何图形和几何体
第3章 制作度量型课件
第4章 制作图像课件
第5章 制作动画型课件
第6章 制作综合型课件
第7章 制作中学数学课件实例
配套光盘内容
读者意见以馈表
· · · · · · (收起)
第2章 绘制几何图形和几何体
第3章 制作度量型课件
第4章 制作图像课件
第5章 制作动画型课件
第6章 制作综合型课件
第7章 制作中学数学课件实例
配套光盘内容
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