C语言实例教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2007-9

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787115164964

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 编程入门
• 实例教程
• 代码示例
• 算法
• 数据结构
• 程序设计
• 学习
• 开发
• 计算机

《Python数据科学实战指南》 导言：数据驱动时代的罗盘 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。然而，原始数据如同未经雕琢的矿石，其价值需要通过精密的工具和科学的方法才能显现。《Python数据科学实战指南》 正是为所有渴望驾驭数据、将洞察转化为行动的实践者们量身打造的权威指南。本书并非侧重于枯燥的理论推导，而是聚焦于如何使用当前最流行、最强大的数据科学工具——Python及其生态系统，解决真实世界中的复杂问题。 我们深知，学习新工具的最佳途径是“动手做”。因此，本书结构设计以项目驱动为核心，每一个章节都围绕一个具体的业务场景或技术挑战展开，确保读者在学习新知识的同时，能立即看到其实际应用价值。 第一部分：奠定基石——Python与数据科学环境的构建 本部分将为读者构建坚实的数据科学基础。我们不会停留在Python语言的表面语法，而是深入讲解如何高效地利用Python处理数据流。 第一章：Python环境的精细化配置与管理 本章首先指导读者如何利用Anaconda或Miniconda搭建一个稳定且可复现的数据科学环境。我们将详细讲解Conda环境的创建、包的管理、虚拟环境的隔离策略，以及Jupyter Notebook/Lab的深度定制，包括魔法命令（Magic Commands）的高级用法，如`%timeit`用于性能度量，以及如何通过`%%bash`直接执行Shell命令。此外，还会探讨如何配置IDE（如VS Code或PyCharm）以实现无缝的Jupyter集成调试。 第二章：NumPy——高性能数值计算的引擎 NumPy是科学计算的基石。本章将超越基础的数组创建，重点剖析向量化操作的精髓。我们将详细解析广播机制（Broadcasting）的工作原理、多维数组的内存布局对性能的影响，以及如何使用高级索引和视图（Views）来避免不必要的内存拷贝。我们会通过一个大型矩阵乘法的性能对比案例，直观展示向量化相较于传统循环的巨大飞跃。 第三章：Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据科学家最常用的工具。本章聚焦于高效的数据操作与清洗。我们将深入探讨`DataFrame`和`Series`的内部结构，重点讲解链式操作（Method Chaining）以提高代码可读性和执行效率。关键内容包括： 缺失值（NaN）的智能处理：不仅仅是`fillna()`，还将介绍基于时间序列或统计模型推断缺失值的策略。 数据重塑：`pivot_table`、`melt`、`stack`和`unstack`的灵活运用，以适应不同的分析需求。 性能优化技巧：如何使用`apply()`的正确姿势（何时使用`axis=1`，何时应避免），以及何时应该考虑使用`Numba`或Pandas的内置向量化函数替代慢速的迭代。 第二部分：数据洞察与可视化——从数据到故事 数据分析的价值在于沟通。本部分将教授读者如何将处理好的数据转化为具有说服力的视觉故事。 第四章：Matplotlib与Seaborn——精细化数据可视化的艺术 本章将引导读者从基础图表构建，逐步迈向专业级的数据可视化。我们不仅会教授如何使用Seaborn的高级统计绘图函数（如`pairplot`, `jointplot`），更重要的是，会详细讲解Matplotlib的面向对象接口。这包括如何精确控制图例（Legend）、轴标签（Axis Labels）的定位、使用自定义颜色映射（Colormaps），以及如何创建复杂的子图布局（Subplots）和使用坐标轴转换（Transformations）来展示特殊尺度的数据。 第五章：进阶可视化——交互性与地理空间数据 在现代数据分析中，交互性是提升用户体验的关键。本章引入Plotly和Bokeh，演示如何创建可缩放、可悬停（Hover Tooltips）的交互式图表，并将其嵌入Web应用。此外，我们将加入一个完整的地理空间数据分析模块，利用`GeoPandas`和`Folium`处理Shapefile或GeoJSON数据，绘制热力图和区域分布图，处理经纬度数据流。 第三部分：预测建模与机器学习——算法的实战部署 本部分是本书的核心，专注于使用Scikit-learn构建、评估和部署预测模型。 第六章：Scikit-learn工作流的标准化 我们将严格遵循标准的机器学习工作流：数据预处理、模型选择、训练、验证与测试。重点内容包括： 特征工程的深度挖掘：不仅仅是独热编码，还将深入讨论特征缩放（StandardScaler, RobustScaler的选择）、多项式特征的构建，以及如何使用`ColumnTransformer`高效地对不同类型的特征应用不同的转换。 模型选择与交叉验证：深入理解K-Fold、Stratified K-Fold以及时间序列数据中的滚动原点（Rolling Origin）交叉验证策略。 第七章：监督学习的精选算法与调优 本章精选讲解回归与分类中的核心算法：线性模型（Lasso/Ridge的正则化原理）、决策树（及其过拟合问题）、集成方法（Bagging与Boosting）。我们将重点讲解超参数的系统化搜索，对比Grid Search, Random Search，并引入Bayesian Optimization（如使用Hyperopt库）以实现更高效的调优。我们还将详细剖析关键评估指标（如AUC-ROC、Precision-Recall曲线、F1 Score）在不同业务场景下的适用性。 第八章：无监督学习与降维技术 本章探索如何从数据中发现隐藏结构。我们将详细讲解K-Means、DBSCAN等聚类算法的参数敏感性，以及如何利用轮廓系数（Silhouette Score）客观评估聚类结果。在降维方面，除了基础的PCA（主成分分析）外，还会涵盖t-SNE和UMAP在复杂高维数据可视化和特征压缩中的应用。 第四部分：面向生产环境——模型部署与进阶主题 数据科学的真正价值在于落地应用。本部分关注如何将训练好的模型推向实际应用场景。 第九章：模型持久化与API封装 本章解决“如何让模型活起来”的问题。我们将使用`joblib`和`pickle`安全地序列化训练好的模型。随后，我们将引入Flask/FastAPI框架，演示如何构建一个轻量级的RESTful API，接收JSON格式的输入数据，实时返回模型的预测结果，实现模型的在线服务化。 第十章：时间序列分析的实践 时间序列数据具有独特的依赖性。本章将专注于处理这类数据，从平稳性检验（ADF检验）开始，过渡到经典的ARIMA模型，并重点介绍如何使用`Statsmodels`和`Prophet`库（Facebook开源）处理季节性、趋势和节假日效应。我们将通过一个实际的销售预测案例，展示如何构建一个鲁棒的时间序列预测流水线。 结语：持续学习的数据旅程 《Python数据科学实战指南》旨在为您提供一套完整的、可复用的实战工具箱。数据科学领域日新月异，掌握工具的底层逻辑和高效的使用方法，比单纯记忆函数更为重要。本书的每一个案例都旨在激发您的批判性思维，鼓励您根据实际业务场景灵活调整和创新。我们期望本书成为您数据探索之旅中，最可靠的伙伴和最坚实的基石。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计，简直是为沉浸式阅读量身打造的。字体选择清晰易读，行距适中，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，书中对代码块的格式化处理得非常专业。每一个代码片段都使用了等宽字体，并且清晰地标明了行号，这在调试和对照参考时显得尤为重要。我经常习惯于在书本上直接做笔记和批注，这本书的纸张质量很好，墨水不会洇开，非常适合我这种“动手型”学习者。内容上，我最欣赏它对“模块化编程”思想的渗透。在讲解复杂功能时，作者总是先将其拆解成多个独立的小函数或结构体，逐步构建，这种自底向上的组织方式，让复杂的逻辑变得清晰可控。这本书的结构安排非常有逻辑层次感，知识点之间的衔接自然流畅，读者不会有突兀或迷失方向的感觉。我感觉作者在编写过程中，非常注重读者的“心流”体验，力求让学习过程尽可能平顺和愉悦。这是一本真正用心制作出来的技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

我最近在参与一个开源项目，需要用到C语言进行性能优化。翻阅了手头好几本旧教材后，我发现它们对现代C语言的优化技巧和内存管理细节着墨不多。这本书的出现，正好填补了我的知识空白。它在后半部分专门开辟了章节来讨论高级主题，比如动态内存分配的陷阱、如何使用标准库函数进行高效排序和搜索，以及一些关于编译器优化的小技巧。这些内容对于我这种需要提升代码质量和运行效率的开发者来说，简直是如获至宝。书中对`malloc`和`free`的正确使用进行了深入的剖析，强调了内存泄漏的检测和避免方法，这在实际工程中是至关重要的。它不是停留在教会你“能运行”，而是教会你“如何写出健壮、高效”的代码。我甚至发现了一些我过去写代码时无意中犯下的错误，通过对照书中的规范，我成功地修复了项目中的一个潜在Bug。这本书的深度和广度平衡得恰到好处，它既能服务于初学者，也能成为有经验的程序员精进技艺的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个朋友的极力推荐下入手这本书的，他告诉我，如果你想真正“动手”而不是“看书”，选它准没错。实践性是这本书最突出的优点。它摒弃了冗长枯燥的理论铺垫，而是直接切入实际应用场景。书中的每一个“实例”都像是一个小型的项目，从读取文件到简单的图形界面绘制，都包含了完整的源代码和详细的步骤解析。我记得我跟着书中的一个项目，自己搭建了一个小型的数据处理程序，中间遇到编译错误，书中的“常见错误排查”部分简直是我的救星。作者似乎非常了解读者在实际操作中会遇到的那些坑，并提前在关键节点进行了预警和指导。这种“边学边做，即时反馈”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和成就感。对于那些希望快速上手，能在实际工作中用到C语言的读者来说，这本书的价值无可替代。它不仅仅是教会你语法，更是教会你如何用C语言去“解决问题”。不过，我个人认为，如果对某些底层原理有更深层次的好奇心，可能还需要配合其他更偏向底层架构的书籍来补充，但作为入门和中级过渡，这本书的实战价值是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前尝试过几本市面上流行的C语言教材，但总是因为晦涩难懂而半途而废。直到我接触到这本书，才真正体会到“因材施教”的意义。这本书的语言风格非常平易近人，没有过多的学术腔调，就像一位经验丰富的工程师在耐心地指导你。它最大的特点在于“循序渐进”，它从最基础的变量和循环开始，每进一步都建立在扎实的基础之上。例如，在讲解结构体和联合体时，它不仅解释了它们的定义，还深入对比了它们在内存占用上的差异，并配有清晰的内存布局图示。这些图示的质量极高，比我之前看过的任何资料都要直观明了。这本书更像是一份高质量的“速查手册”和“精炼教材”的结合体。它不会试图面面俱到地涵盖C语言标准的所有角落，而是精准地聚焦于现代C编程中最核心、最常用的部分。对于那些时间有限，希望快速掌握实用C语言技能的人来说，这本书无疑是最高效的选择。它成功地将复杂的编程概念“翻译”成了人人都能理解的语言。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，拿在手里沉甸甸的，很有质感。我本以为这会是一本厚重的理论书籍，但翻开目录才发现，它更像是一本实用的工具手册。书中对C语言基础概念的讲解非常到位，不是那种干巴巴的教科书式描述，而是通过生动的例子和生活化的比喻来辅助理解。比如，在讲解指针的时候，作者似乎深谙初学者的困惑，用“门牌号”和“地址”的概念来解释内存地址和指针变量的关系，一下子就打通了我的思维瓶颈。而且，每一章的后面都有大量的练习题，这些题目设计得非常巧妙，既有基础巩固，也有深入思考，完全能满足从零基础到初级开发者的需求。我特别喜欢它在代码风格上的强调，书中给出的所有示例代码都遵循了良好的编程规范，这对于培养良好的编程习惯至关重要。读完前几章，我感觉自己对C语言的理解不再停留在“会写几行代码”的层面，而是开始理解其背后的运行机制。唯一美中不足的是，对于某些高级特性，比如多线程或网络编程，内容稍微有点浅尝辄止，但这或许也是为了保持本书的“教程”定位，避免内容过于庞杂，让新手望而却步。总体来说，这本书为我打开了C语言学习的一扇大门，是我书架上不可或缺的一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆