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出版者:中国铁道工业出版社

作者:沈大林

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-6

价格:23.00元

装帧:平装

isbn号码:9787113077631

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 案例教程
• 入门
• 教学
• 编程
• 算法
• 实践
• 代码
• 学习

《Python数据科学速成》 内容简介： 本书旨在为初学者提供一个全面而实用的Python数据科学入门指南。我们专注于教授如何利用Python生态系统中强大而成熟的工具库，快速有效地进行数据分析、数据可视化和机器学习。全书结构清晰，从基础语法切入，逐步深入到实际应用，让你在学习过程中不断巩固和提升。 第一部分：Python基础与数据处理 在开始数据科学之旅前，扎实的Python基础是必不可少的。本部分将帮助你快速掌握Python的核心概念，包括： Python基础语法： 变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、控制流（if-elif-else语句、for循环、while循环）、函数定义与调用。我们将通过大量简洁易懂的代码示例，帮助你快速理解和记忆。 数据结构： 深入讲解Python的内置数据结构，如列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set），以及它们在数据处理中的应用场景。 NumPy： 作为科学计算的基石，NumPy提供了高效的多维数组对象（ndarray）以及大量的数学函数。我们将详细介绍NumPy数组的创建、索引、切片、变形、广播机制，以及常用的数学运算和线性代数函数，让你能够轻松处理大规模数值数据。 Pandas： Pandas是Python数据分析的利器，提供了强大的DataFrame和Series对象，极大地简化了数据清洗、转换、合并、分组和聚合等操作。本部分将重点讲解DataFrame的创建、数据读取（CSV、Excel等格式）、数据选择与过滤、缺失值处理、数据合并与连接、分组聚合以及时间序列数据处理等核心技能。 第二部分：数据可视化 数据可视化是理解数据、发现模式和沟通洞察的关键。本部分将引导你掌握两种主流的Python可视化库： Matplotlib： Matplotlib是Python最基础、最灵活的绘图库。我们将从最简单的折线图、散点图、柱状图开始，逐步学习如何自定义图表的各个元素，如标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记等。你还将学会绘制更复杂的图表，如子图、直方图、饼图、箱线图等，并了解如何保存和导出图形。 Seaborn： Seaborn基于Matplotlib，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出美观且信息丰富的统计图形。我们将学习如何利用Seaborn绘制各种类型的统计图表，如分布图（histplot, kdeplot）、关系图（scatterplot, lineplot）、分类图（boxplot, violinplot, countplot）和回归图（regplot），以及如何通过设置主题和调色板来美化图表，使数据故事更加引人入胜。 第三部分：机器学习入门 机器学习是数据科学中一个令人兴奋的领域，本书将为你提供一个坚实的起点，让你能够理解和应用常见的机器学习算法： Scikit-learn： Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库。我们将从机器学习的基本概念开始，包括监督学习和无监督学习。 数据预处理： 在应用机器学习模型之前，数据预处理至关重要。我们将学习特征缩放（标准化、归一化）、独热编码、缺失值填充等技术，以确保模型的有效性。 回归模型： 学习线性回归、多项式回归等基本回归算法，并理解如何评估回归模型的性能（如均方误差、R²分数）。 分类模型： 介绍逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等经典分类算法，并学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵等指标来评估分类器的性能。 模型评估与选择： 学习交叉验证、网格搜索等技术，以选择最佳的模型和超参数，避免过拟合和欠拟合。 聚类模型： 介绍K-Means等常用的无监督聚类算法，用于发现数据中的分组。 本书特色： 理论与实践并重： 每个概念都配有清晰的理论解释和可运行的代码示例，让你在理解原理的同时，也能快速上手实践。 循序渐进的学习路径： 从Python基础到高级数据科学技术，内容组织逻辑清晰，适合零基础学习者。 贴近实际应用： 案例代码均来源于真实或模拟的实际数据场景，帮助你构建解决实际问题的能力。 工具库的全面覆盖： 涵盖了Python数据科学最核心的NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn和Scikit-learn库。 丰富的练习与挑战： 每章末尾提供精心设计的练习题，帮助你巩固所学知识，并鼓励你进行更深入的探索。 通过学习本书，你将能够独立完成从数据获取、数据清洗、数据探索、数据可视化到应用机器学习模型进行预测和分析的全过程。无论你是想进入数据科学领域，还是希望在现有工作中更有效地处理数据，本书都将是你不可或缺的学习伙伴。

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关于书中对标准库函数（Standard Library Functions）的介绍部分，简直是敷衍了事，如同草草翻阅了一遍MSDN文档然后直接复制粘贴进来一样。例如，`malloc`和`free`的讲解部分，虽然提到了内存分配和释放，但对于内存对齐、碎片化以及使用`calloc`和`realloc`的场景区分，几乎没有涉及。当讲到字符串操作时，它只是展示了几个基本的`strcpy`和`strcat`的用法，却完全避开了这些函数潜在的缓冲区溢出风险，也没有提及更安全、更现代的替代方案，比如使用`strncpy`并正确处理null终止符。这种只知其然不知其所以然的教学方式，对于想深入理解C语言底层机制的读者来说，是远远不够的。读者期待的是对这些基础工具背后的工作原理有所揭示，而不是仅仅知道如何调用一个函数。这种蜻蜓点水的介绍，使得这本书在深度上显得非常肤浅，更像是一本为应付考试而准备的速查手册，而不是能够构建扎实计算机科学基础的教科书。

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这本书的排版和设计简直是一场视觉的灾难，完全没有考虑到初学者的阅读体验。打开扉页，我就被那一堆密密麻麻的灰色小字淹没了，感觉像是在啃一本老旧的电话黄页。更别提那些代码块的缩进和对齐问题了，简直是混乱不堪，让我在试图理解程序逻辑时，光是辨认括号和分号的位置就耗费了大量精力。书中的插图，如果能称之为插图的话，那些流程图和示意图模糊不清，线条粗糙得像是用铅笔随便涂抹上去的，完全无法起到辅助理解的作用，反而增加了阅读的障碍。很多关键概念的解释，要么过于口语化，缺乏严谨性；要么就是直接堆砌晦涩难懂的术语，没有任何过渡或循序渐进的引导。我甚至怀疑作者在设计这本书的时候，是不是完全没有站在一个零基础学习者的角度去思考过。这种粗制滥造的装帧和排版，极大地消磨了我学习的热情，每次翻开这本书都像是在进行一场艰苦的视觉拉锯战，让人提不起精神深入钻研下去。这本书与其说是教材，不如说更像是一份匆忙赶工的内部资料，完全不适合作为正式的学习读物来推荐给任何人。

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这本书在代码示例的质量上，暴露出了令人担忧的工程实践缺陷。我发现书中的许多C语言代码片段，虽然在语法上是正确的，但在实际应用中却充满了“反模式”（anti-patterns）。例如，大量使用全局变量来处理本应封装在函数内部的状态，这在大型项目维护中是绝对的大忌，但作者却似乎对此不以为意。又比如，很多循环结构的书写方式极其冗余，完全没有考虑到效率和可读性的平衡。更严重的是，我尝试编译和运行其中一个关于文件I/O的案例时，发现代码中存在一个隐藏的资源泄露问题——文件指针没有被正确关闭，这在教学资料中出现这种低级错误，实在让人对作者的专业度产生极大的怀疑。学习编程，尤其是C语言这种对内存管理要求很高的语言，最重要的是建立良好的编程习惯和规范。然而，这本书提供的“范例”恰恰是反面教材，我担心那些囫囵吞枣的初学者会把这些不规范的写法当作真理来沿用，为未来的学习和工作埋下隐患。对于一本定位为“教程”的书来说，提供高质量、符合工业标准的示例代码，是最基本的要求。

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我花了整整一个周末的时间，试图跟着这本书的章节结构走一遍“基础数据类型”的部分，结果感觉自己像是在走一个设计拙劣的迷宫。它的章节组织逻辑非常跳跃，前一页还在讲变量声明，下一页突然就跳到了指针的内存地址运算，中间关键的递进关系完全缺失。作者似乎预设了读者已经掌握了某种前置知识，导致我在理解一些核心概念时，不得不频繁地停下来，转向网络上去搜索其他更清晰的解释和示例。举个例子，关于函数调用栈的描述，书中只是简单地画了一个堆叠的方块，没有任何关于参数传递和返回地址的详细说明，这对于理解递归调用简直是致命的缺陷。更令人抓狂的是，配套的练习题和课后项目，很多都没有提供清晰的解题思路或预期的输出结果，我写完代码运行后，如果发现结果不对，只能茫然地对照着书本内容一遍遍地回溯，耗费了大量调试时间。这本书在结构上的松散和知识点衔接上的断裂，使得学习过程充满了挫败感，它更像是一个知识点的罗列，而非一个有条理的教学体系。

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这本书的语言风格整体上呈现出一种干燥、冷漠的学术腔调，几乎没有尝试与读者建立任何情感上的连接或激发学习的兴趣。它更像是一份技术文档的翻译稿，句子结构复杂，充满了被动语态，使得阅读过程异常沉重。例如，在解释宏定义（Macros）时，作者用了大段的篇幅来描述预处理器的具体执行流程，但对于如何利用宏来实现类型安全或简化复杂表达式的技巧，却语焉不详。更让人感到困惑的是，书中对于一些C语言的“陷阱”和“怪癖”（quirks）——那些初学者最容易犯错的地方——几乎是避而不谈，或者只是在脚注中一笔带过，没有任何详细的案例分析来警示读者。一本好的教程应该像一位耐心的导师，不仅告诉你“是什么”，更要告诉你“为什么会出错”以及“如何避免”。这本书完全缺乏这种引导性和人文关怀，它只是冷酷地呈现了事实，却不提供克服学习难关的策略和方法。读完之后，我感觉自己学到了一些零散的知识点，但对如何将这些点串联成一个解决问题的完整体系，依然感到一片迷茫。

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