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出版者:西南师大

作者:尹毅峰

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2006-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787562136118

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• Visual Studio
• 计算机科学
• 教材
• 实用

《编程入门：Python数据科学指南》 本书旨在为初学者提供一个全面且易于理解的Python数据科学学习路径。我们将从最基础的Python语法入手，逐步引导读者掌握数据处理、分析和可视化的核心技能。 第一部分：Python语言基础 环境搭建与初识Python： 介绍Python的安装过程，包括Python解释器的选择和配置，以及集成开发环境（IDE）如VS Code或PyCharm的使用。我们将通过“Hello, World!”程序，让读者初步体验Python的简洁与强大。 变量、数据类型与运算符： 深入讲解Python中的基本数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值），以及如何声明和使用变量。学习各种运算符（算术、比较、逻辑、赋值）在实际编程中的应用。 控制流语句： 掌握条件判断（if, elif, else）和循环结构（for, while）的用法，学会如何根据不同条件执行代码块，以及如何重复执行特定任务，这是编写任何复杂程序的基础。 数据结构： 重点介绍Python内置的强大数据结构，包括列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。学习如何创建、访问、修改和遍历这些数据结构，理解它们在组织和管理数据时的作用。 函数： 学习如何定义和调用函数，理解函数的参数传递、返回值以及局部和全局变量的概念。函数的使用能够极大地提高代码的复用性和可读性。 第二部分：数据处理与分析 NumPy：科学计算的基础： NumPy是Python进行科学计算的核心库。我们将学习其数组（ndarray）对象，包括数组的创建、索引、切片、变形以及各种数学运算和统计函数。理解NumPy如何高效地处理大规模数值数据。 Pandas：数据分析的利器： Pandas提供了两个核心数据结构：Series和DataFrame，它们是进行数据清洗、转换、合并和分析的基石。本部分将详细介绍如何读取不同格式的数据（CSV, Excel等），进行数据选择、过滤、分组、聚合，处理缺失值和异常值，以及进行数据合并与连接。 数据清洗与预处理： 专注于数据科学项目中最耗时但至关重要的一步。学习如何识别和处理数据中的错误、不一致和缺失值。掌握数据类型转换、重复值删除、文本数据处理等常用技巧。 统计分析基础： 介绍描述性统计（均值、中位数、方差、标准差、百分位数等）和推断性统计的基本概念。学习如何使用Pandas和SciPy库进行初步的统计分析，如假设检验和相关性分析。 第三部分：数据可视化 Matplotlib：绘图的基础库： Matplotlib是Python最基础、最常用的绘图库。我们将学习如何创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。掌握如何定制图表的标题、轴标签、图例、颜色和样式，以及如何保存绘制的图形。 Seaborn：增强的数据可视化： Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库，能够创建更美观、更具统计学意义的图形。我们将学习如何使用Seaborn绘制各种统计图表，如热力图、箱线图、小提琴图、分布图等，并探索其在探索性数据分析（EDA）中的强大能力。 交互式可视化（可选）： 简要介绍Plotly或Bokeh等交互式可视化库，让读者了解如何创建可以缩放、平移和响应用户操作的动态图表，提升数据探索的体验。 学习目标： 通过本书的学习，读者将能够： 1. 熟练掌握Python编程基础。 2. 运用NumPy和Pandas高效地处理和分析结构化数据。 3. 利用Matplotlib和Seaborn创建有意义的数据可视化图表。 4. 为进一步学习机器学习、深度学习等更高级的数据科学领域打下坚实的基础。 本书适合对数据科学感兴趣，但缺乏编程基础或希望系统学习Python数据科学技能的初学者。我们强调实践，书中包含大量的代码示例和练习题，帮助读者巩固所学知识。

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作为一名已经接触过其他编程语言的开发者，我本以为这本“实用教程”对我来说可能过于基础，会浪费我的时间。然而，当我翻开这本书时，才发现我对Visual Basic的理解存在着许多“想当然”的误区。这本书最让我印象深刻的是它对VB.NET特性的深度挖掘，尤其是在面向对象概念的应用上，讲解得比我之前接触的任何教材都要深入和透彻。它不是简单地介绍类和对象，而是通过一系列精心设计的模块化案例，展示了如何利用继承、多态来优化代码结构，使得程序的可扩展性大大增强。特别是关于自定义控件和API调用的那几章，内容稍显专业，但作者的讲解逻辑异常严谨，把复杂的内存管理和调用过程，用类比和流程图的方式清晰地勾勒了出来，使得原本望而却步的技术点变得可以被理解和掌握。对于想要从“会写代码”进阶到“会设计软件”的人来说，这本书提供的视角是非常宝贵的，它教会了我如何用更结构化的思维去构建应用程序。

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这本名为《Visual Basic程序设计实用教程》的书籍，对我这个编程新手来说，简直是及时雨。我之前尝试过一些编程语言的学习资料，但往往晦涩难懂，充满了理论的术语，让我感觉像是在啃一本天书。这本书的作者显然深谙初学者的痛点，他们没有一开始就抛出一大堆复杂的概念，而是非常平易近心地从最基础的界面设计、控件的拖放讲起。那种感觉就像是有人手把手地教你如何在画布上画出第一笔，每一个步骤都清晰明了，配图也极其精准。特别是关于事件驱动编程的讲解，不同于其他书籍枯燥的语法罗列，这里通过一个个实际的小案例，让我真切地体会到了代码是如何响应用户的点击、输入这些“动作”的。光是学习如何制作一个简单的计算器，我就反复操作了好几次，书中的讲解逻辑性强到让人不得不佩服，它不是简单地告诉你“怎么做”，而是让你明白“为什么这么做”。我尤其喜欢其中穿插的一些“疑难解答”小贴士，这些往往是你在实际操作中可能会遇到的坑，提前帮你扫清了障碍。可以说，这本书为我搭建了一个坚实而友好的编程入门平台，让我对未来学习更复杂的VB知识充满了信心。

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说实话，我对编程的热情一直处于“三分钟热度”的状态，很多号称“实用”的教材，读起来却感觉更像是学术论文的通俗版。然而，《Visual Basic程序设计实用教程》的“实用”二字，在我看来，是下了真功夫的。它并没有沉湎于历史或深奥的底层原理，而是直接聚焦于如何用VB快速实现工作或生活中的实际应用。比如，书中关于数据库连接的部分，讲解得极为务实，它没有停留在理论层面，而是直接展示了如何快速建立一个简单的库存管理系统，或者一个小型的人事档案查询工具。这些实例的选取非常贴近办公室白领或小型企业管理者的日常需求，让我立刻看到了编程的价值所在，不再觉得它高不可攀。读这本书的时候，我常常是边看边敲代码，每完成一个小项目，那种成就感是巨大的。此外，书中对代码规范的强调也让我受益匪浅，它让我明白写出“能跑起来”的代码和写出“易于维护、美观”的代码之间有着本质的区别。这种注重工程化思维的培养，是很多初级教程所欠缺的。

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对于我这样对编程工具链有较高要求的读者而言，一本好的教程必须能跟得上时代的技术发展。《Visual Basic程序设计实用教程》在这方面表现得非常出色。它没有停留在老旧的VB6时代的概念里打转，而是紧密围绕最新的开发环境和框架进行讲解，这一点非常关键。书中对调试工具的使用技巧，尤其是一些隐藏的高级功能，介绍得非常到位，极大地提高了我的排错效率。我过去调试程序常常像无头苍蝇一样乱撞，但这本书教了我如何有效设置断点、监视变量状态以及进行条件跟踪，这简直是效率的革命。此外，对于版本控制和项目部署的简单介绍，虽然篇幅不长，却点明了现代软件开发流程的关键环节，让我明白编写代码只是工作的一部分。总而言之，这本书的视野是面向未来的，它提供的知识不仅是关于“如何操作”，更是关于“如何以专业的方式进行开发”，对于想要持续在这个领域深耕的人来说，是本不可多得的参考书。

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我得坦率地说，市面上关于VB的教程多如牛毛，大部分都缺乏对用户体验（UX）的关注，代码实现功能了事，界面设计惨不忍睹。但是，这本书的特色在于它对用户界面的重视程度堪比对核心逻辑的讲解。从一开始的布局管理、控件的有效组合，到后面如何实现平滑的过渡效果和响应式的设计理念，都有详尽的论述。我特别欣赏作者在书中反复强调的“用户友好性原则”，比如如何设置合理的Tab顺序，如何利用Tooltip提供上下文帮助，以及如何处理异常输入而不至于让程序崩溃。这些细节的打磨，直接决定了一个软件在实际使用中的口碑。通过这本书的学习，我不仅学会了如何编写功能代码，更重要的是，学会了如何“包装”这些功能，让最终的产品看起来更专业、用起来更顺手。这本书真正做到了“教程”与“实践指南”的完美结合，让人能做出不仅能运行，而且让人愿意使用的程序。

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