MATLAB数值计算实战

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isbn号码:9787111577294
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具体描述

《Python科学计算与数据分析实战》 在当今数据爆炸的时代,掌握强大的科学计算和数据分析工具,是每一位工程师、科研人员乃至商业分析师必备的技能。本书旨在提供一套系统而实用的Python科学计算与数据分析方法论,帮助读者从零开始,逐步构建起一套完整的数据处理、分析与可视化流程。 本书内容涵盖了Python在科学计算领域的核心库,包括NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。我们将从NumPy的基础矩阵运算和数组操作入手,深入讲解如何利用其高效的数值计算能力处理大规模数据集。随后,我们将探索SciPy库,涵盖其在优化、积分、插值、信号处理、图像处理以及线性代数等方面的强大功能,为解决复杂的科学问题提供理论与实践支持。 数据处理和分析是本书的重点。我们将详细介绍Pandas库,这个在数据科学领域无可替代的工具。从DataFrame和Series的数据结构,到数据清洗、转换、合并、分组聚合等核心操作,再到时间序列分析的进阶技巧,本书将引导读者熟练掌握Pandas,能够高效地处理结构化数据。 可视化是理解数据、沟通发现的关键环节。本书将深入讲解Matplotlib库,从基础绘图到高级定制,包括散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等常见图表的绘制,以及图表的样式、标签、图例等的个性化设置。此外,我们还将介绍Seaborn库,它构建在Matplotlib之上,提供了更美观、更便捷的高级统计图表绘制功能,能够帮助读者快速生成富有洞察力的可视化结果。 本书并非仅仅罗列API,而是注重实战应用。每一章节都将配以贴近实际需求的案例,例如: 数值计算部分:会通过求解线性方程组、进行傅里叶变换、实现数值积分和微分方程求解等经典科学计算问题,展示NumPy和SciPy的威力。 数据处理与分析部分:会模拟真实的商业场景,如销售数据分析、用户行为分析、金融时间序列建模等,带领读者完成从数据加载、清洗、特征工程到模型构建的全过程。例如,我们会讲解如何从CSV、Excel、SQL数据库中读取数据,如何处理缺失值、异常值,如何进行数据类型转换,如何进行数据合并与连接,如何使用groupby进行分组统计,以及如何应用滚动窗口和指数加权等方法分析时间序列数据。 数据可视化部分:会结合前述的案例,将分析结果以直观的图表形式呈现。我们会演示如何绘制探索性数据分析(EDA)所需的各种图表,以及如何根据受众和目的选择最合适的图表类型,例如,用散点图展示变量间的相关性,用折线图展示趋势变化,用柱状图比较不同类别的数据,用箱线图展示数据的分布情况等。 本书强调循序渐进的学习路径,即使是初学者,也能在跟随本书的指导下,逐步掌握Python科学计算与数据分析的核心技能。对于有一定基础的读者,本书也将提供更深入的技巧和更广阔的应用视野。 学习本书,您将能够: 熟练运用NumPy进行高效的数值计算和数组操作。 掌握SciPy库在各类科学工程问题中的应用,解决复杂的数学和工程挑战。 精通Pandas的数据处理与分析流程,从数据清洗到高级特征工程,游刃有余。 利用Matplotlib和Seaborn创建高质量、信息丰富的统计图表,实现数据的可视化与洞察。 通过丰富的实战案例,将所学知识直接应用于解决实际问题。 无论您是想提升工作效率的开发者、需要深入分析数据的研究人员,还是渴望从海量数据中挖掘价值的商业分析师,本书都将是您不可或缺的实践指南。让我们一起踏上Python科学计算与数据分析的实战之旅!

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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拿到这本厚厚的书时,我就被它精美的封面设计和扎实的排版吸引住了。作为一名刚接触科学计算领域的研究生,我急切地想找到一本既有深度又不失实用性的教材。《深入理解计算机系统》这本书无疑满足了我的期待。它不仅仅是一本枯燥的理论堆砌,更是将计算机系统底层的复杂机制,通过清晰易懂的语言和丰富的案例娓娓道来。特别是关于内存层次结构和I/O系统的阐述,让我对程序性能瓶颈的理解上升到了一个新的高度。作者对“数据在系统中如何流动”这一核心问题的把握极为精准,让我这个初学者也能很快跟上节奏。书中穿插的那些“黑盒子”拆解环节,比如对特定CPU架构的深入剖析,简直是工程实践的宝典。我尤其喜欢它在讲解复杂概念时,总能巧妙地联系到实际编程中的注意事项,让我不再是“会用”某个工具,而是真正理解了它“为什么这样工作”。这本书为我构建了一个坚实的计算机系统底层认知框架,对于后续进行高性能计算和系统优化至关重要。

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这本书的叙事风格非常引人入胜,读起来丝毫没有传统教科书那种令人昏昏欲睡的感觉。我是在一个周末的下午开始翻阅《C++ Primer Plus》的,结果一发不可收拾,一口气读了将近三分之一。它的讲解方式非常“面向读者”,总是假设读者是从零开始,但又绝不吝啬于展示C++语言强大和灵活的特性。书中对面向对象编程范式的讲解尤其到位,从类、继承到多态,每一步的递进都水到渠成,让人感觉复杂的设计模式也变得触手可及。作者在每章末尾设置的“动手实践”环节,简直是为我们这些渴望实践的读者量身定做。我按照书中的步骤,自己搭建了一个小型的数据结构库,在这个过程中,我对指针、引用和内存管理的理解得到了极大的巩固。这种理论与实践紧密结合的编排,极大地激发了我深入学习这门语言的热情。对我来说,它更像是一位经验丰富的导师,在我迷茫时提供清晰的指引。

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一直以来,我对自然语言处理这个领域既向往又畏惧,总觉得其中的算法复杂到令人望而生畏。《自然语言处理入门》这本书的出现,极大地降低了我进入这个领域的门槛。它没有一上来就抛出晦涩的数学模型,而是从文本的预处理、词向量的直观理解开始,一步步引导读者构建起对NLP核心概念的感性认识。作者在书中详细对比了不同词嵌入模型的优缺点,并配有清晰的算法流程图,使得原本抽象的矩阵运算变得可以“触摸”和理解。最让我惊喜的是,书中对Transformer架构的讲解,没有陷入过度技术细节的泥沼,而是着重强调了其并行计算的优势和自注意力机制的核心思想。这本书的实践部分也做得非常出色,我跟着书中的代码示例,成功复现了一个简单的文本分类器,那种成就感是无可替代的。它就像一座灯塔,为我在浩瀚的NLP知识海洋中指明了正确的航向。

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我一直觉得,要真正掌握一门数据分析技术,必须对背后的统计学原理有深刻的认识,而不是仅仅停留在调用函数库的层面。《深入浅出统计学》这本书完全颠覆了我之前的看法。它最成功的地方在于,将那些原本被数学公式包裹得严严实实的统计概念,用生活中的例子和生动的插图解构得淋漓尽致。什么叫“中心极限定理”?读完这本书,你会觉得它和掷骰子、抽奖券一样简单直观。作者的幽默感贯穿始终,比如在讲解假设检验时,那种诙谐的语气让人在轻松愉悦中就记住了繁琐的步骤和判断标准。它没有过度纠缠于复杂的微积分推导,而是聚焦于“如何思考”和“如何应用”。对于我这种非数学专业出身,但需要在工作中处理大量数据分析任务的人来说,这本书的价值无可估量。它真正做到了“深入浅出”,让人敢于直面统计学的挑战。

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我最近在尝试转向使用更现代的Web开发技术栈,尤其是对高性能前端框架感到好奇。《React设计模式与最佳实践》这本书,简直就是一本活生生的“代码圣经”。它的内容组织结构非常清晰,从React的核心原理入手,逐步深入到组件设计、状态管理、性能优化等一系列高级主题。我特别欣赏作者在讲解“Hooks”的使用场景时,那种对“为什么这样设计更好”的深度剖析。很多教程只是教你怎么用,但这本书告诉你为什么你要这么用。书中列举的那些复杂的组件复用策略和错误处理流程,都是我在实际项目中遇到过但束手无策的难题,这本书给出了优雅且健壮的解决方案。阅读过程中,我不断地在脑海中重构我过去写的代码,发现了很多可以改进的地方。对于想要从“会写React”提升到“精通React工程化”的开发者来说,这本书是绕不开的必读之作。

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作者文笔非常好,内容详细清晰,还有同步视频教学,让学习变得十分高效。视频和书上的实例都上传到了网盘上,供我们阅读下载。内容很全面,结构也很合理清晰,对相关知识进行了梯度安排,更适合我们学习。内容很实用特别适合像我这种大学生和MATLAB爱好者,语言通俗易懂,图文并茂,由浅入深

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