Scratch趣学编程(青少年游戏和动画设计)/STEM创新教育系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:(俄罗斯)戈里科夫·丹尼斯

出品人:

页数:220

译者:李磊

出版时间:2018-08-01

价格:49.8

装帧:

isbn号码:9787115487148

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一本与《Scratch趣学编程（青少年游戏和动画设计）/STEM创新教育系列》内容不重复且非常详尽的图书简介。这本书将专注于Python编程基础与数据可视化应用，面向希望系统学习编程逻辑并将其应用于实际数据分析的初学者。 --- 《Python数据探索与可视化实战：从基础语法到数据洞察》 开启数据科学之旅的系统指南 本书定位： 本书旨在为零基础或有初步编程经验的学习者提供一套全面、实用的Python编程教程，重点聚焦于数据处理、分析和可视化技术。它不教授游戏或动画设计，而是将编程能力转化为解决现实世界数据问题的强大工具，强调逻辑思维、算法实现以及结果的有效传达。 目标读者： 对数据科学、商业智能（BI）或统计分析领域感兴趣的中学生、大学生或职场新人。 希望通过Python提升工作效率，进行日常数据整理和报告制作的人员。 已掌握基础编程概念，但缺乏实战数据处理经验的学习者。 --- 第一部分：Python编程基石——构建坚实的逻辑框架（约占全书30%篇幅） 本部分将彻底打牢Python语言基础，确保读者理解编程的核心概念，为后续复杂的数据操作做好准备。 章节概述： 1. 环境搭建与初识Python： 详细介绍Anaconda或Miniconda环境的安装，Jupyter Notebook/Lab的使用界面讲解，以及Python解释器的工作原理。强调“为什么Python是数据科学的首选语言”。 2. 核心语法结构精讲： 深入讲解变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）。重点区分Python中常见的数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）的底层差异、性能考量及其在数据存储中的适用场景。 3. 控制流的艺术： 详述`if/elif/else`条件判断语句、`for`循环（包含迭代器概念）和`while`循环的实际应用。通过设计小型的数字处理和文本筛选程序，巩固循环嵌套和控制流程跳转（`break`, `continue`）。 4. 函数与模块化编程： 讲解函数的定义、参数传递（默认参数、关键字参数、`args`和`kwargs`的灵活运用）。介绍如何导入和使用标准库（如`math`, `random`），培养代码复用和结构化的良好习惯。 5. 异常处理与文件操作： 掌握`try...except...finally`结构，确保程序在遇到错误时能优雅地处理。详细演示如何高效地读写文本文件（`.txt`）和CSV文件，为导入大型数据集做准备。 --- 第二部分：数据处理的利器——深入 NumPy 与 Pandas（约占全书45%篇幅） 这是本书的核心技术部分，专注于如何利用Python最强大的两个科学计算库来高效地清洗、转换和管理数据。 章节概述： 6. NumPy：高性能数值计算的基石： 介绍`ndarray`（N维数组）的概念及其与Python列表在性能上的巨大差异。重点讲解数组的创建、索引、切片操作，以及广播（Broadcasting）机制，这是理解向量化操作的关键。 7. Pandas数据结构详解： 彻底解析`Series`（一维标签数组）和`DataFrame`（二维表格数据结构）。通过丰富的案例演示如何从外部文件（CSV, Excel）加载数据到DataFrame中。 8. 数据清洗与预处理实战： 缺失值处理： 检测、填充（均值、中位数、众数）和删除缺失数据。 数据类型转换： 强制转换数据类型，处理日期时间对象（`datetime`）。 重复数据管理： 识别和移除重复行。 数据合并与重塑： 熟练使用`merge`, `join`, `concat`进行多表连接；学习`pivot`和`stack/unstack`进行数据透视操作。 9. 数据分组与聚合： 掌握`groupby()`方法的强大功能，这是进行描述性统计分析的核心。实践案例包括：按不同类别计算平均值、标准差、计数，以及使用自定义函数进行复杂聚合。 10. 时间序列数据处理基础： 简要介绍Pandas在处理时间戳数据方面的优势，如何进行时间采样、重采样（Resampling）和时序对齐。 --- 第三部分：洞察力的呈现——数据可视化与报告（约占全书25%篇幅） 本部分将教授读者如何使用Matplotlib和Seaborn将枯燥的数字转化为清晰、有说服力的图形，从而发现数据背后的故事。 章节概述： 11. Matplotlib基础绘图： 学习创建画布（Figure）和坐标轴（Axes）的基本流程。掌握绘制折线图、散点图、柱状图和直方图，并对图表元素（标题、标签、图例、颜色映射）进行精细化控制。 12. Seaborn：美观统计图表的快速实现： 介绍Seaborn如何简化复杂统计图的绘制。重点展示双变量分析图表，如：箱线图（Box Plots）用于展示分布，小提琴图（Violin Plots）用于比较不同组的分布形态，以及热力图（Heatmaps）用于展示相关性矩阵。 13. 探索性数据分析（EDA）综合案例： 结合前两部分的技术，选取一个中等复杂度的真实数据集（例如，某电商平台的销售数据或公开的城市人口普查数据），完整演示从数据加载、清洗、描述性统计到生成多张专业图表的全过程，旨在培养读者提出问题、并通过数据回答问题的能力。 14. 交互式数据展示（选讲）： 简要介绍Plotly或Bokeh等库，展示如何创建可缩放、可悬停的交互式图表，以增强数据报告的动态性。 --- 本书特色与优势（区别于Scratch类书籍的重点）： 面向应用，结果导向： 本书不涉及图形化拖拽，完全聚焦于文本代码的逻辑严谨性和在数据领域应用的有效性。 强调效率与性能： 深入讲解NumPy和Pandas的向量化操作，教会读者编写“快”的代码，而非仅仅“能跑”的代码。 数据思维培养： 贯穿始终的重点是“如何看待数据”以及“如何用图表讲故事”，而非仅仅完成编程任务。 实战驱动： 所有代码示例均基于真实或模拟的业务数据，确保学习成果可以直接迁移到工作或学术研究中。 最终目标： 学完本书，读者将能够独立完成数据的获取、清洗、转换、统计分析，并能利用专业图表有效地传达数据发现，迈入数据分析师的初级门槛。 ---

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这本书的内容组织逻辑混乱得让人抓狂。作者似乎把所有能想到的概念一股脑地塞进了前几章，完全没有根据学习者的认知规律进行循序渐进的铺垫。例如，它在介绍完最基础的“拖拽积木”概念后，紧接着就跳到了复杂的“变量和函数”的抽象定义，中间缺失了大量的衔接和实例巩固。我不得不频繁地在书页之间来回翻找，试图将零散的知识点串联起来，这种“考古式”的学习过程极大地削弱了学习的乐趣。感觉作者更像是在堆砌知识点大纲，而非精心设计一条学习路径。对于一个从未接触过编程的新手来说，这本书就像一座知识的迷宫，没有清晰的指示牌，很容易让人迷失方向，最终产生强烈的挫败感。如果能按照“是什么—为什么—怎么做—练习”的清晰结构来组织每一章，学习体验会提升一个档次。

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这本书的配套资源简直形同虚设。我满心期待地去寻找书中提到的那些“在线互动练习”和“项目源码下载链接”，结果发现链接要么失效了，要么指向的是一个十年前就停止更新的静态网页。这对于一个依赖实践来巩固理论的学习者来说是致命的打击。编程学习，没有即时反馈和代码调试的机会，就如同学游泳却不肯下水。我不得不自己去搜索引擎上查找第三方的教程来弥补这些关键的实践环节，这完全打乱了我原定的学习计划，并且让我对这本书的整体可靠性产生了严重的怀疑。一个声称是“创新教育系列”的出版物，如果其配套服务和在线支持无法跟上时代步伐，那么它的价值就大打折扣了。我希望出版方能及时更新这些过时的资源，否则这本书很快就会成为一本“数字古董”。

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这本书的排版简直是灾难，拿到手还没翻开，就觉得这印刷质量太对不起这个定价了。内页的纸张泛着廉价的灰白，摸上去粗糙得像砂纸，让人丝毫没有想深入阅读的欲望。更别提那些插图了，色彩失真得厉害，本该鲜艳活泼的卡通形象，在书里显得灰头土脸，很多关键的步骤图示，线条模糊不清，根本看不清操作的细节。我尝试跟着书中的指示去操作，结果因为图示的模糊，浪费了大量时间在猜测和摸索上，这对于初学者来说是极其不友好的体验。感觉编辑和设计师在装帧环节完全是敷衍了事，完全没有站在读者的角度去考虑阅读体验。如果不是我对这个领域有极高的热情，可能早就因为这糟糕的物理呈现而放弃了。一本技术类书籍，如果连最基本的阅读清晰度都无法保证，那么它的内容再好，也难以被有效吸收。这简直是对知识传播的一种不尊重。

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我花了整整一个下午来消化其中关于“列表操作”的那一章，结果发现书里对“索引”的解释过于书面化，充斥着计算机科学领域的专业术语，对于我这种非技术背景的成年学习者来说，晦涩难懂。举个例子，书中用了一个非常抽象的数学模型来描述列表的存储方式，但却没有提供一个直观的、贴近生活的比喻来辅助理解，比如用“书架上的书籍编号”或者“电影院的座位排列”来类比。结果就是，我读完了那一段，脑子里还是一团浆糊，根本不知道如何在实际的项目中运用这个知识点。我觉得作者在撰写时，忘记了他们的目标读者群体是青少年，或者说，是希望引导青少年学习的家长和老师。内容深度固然重要，但传达的清晰度才是关键，这本书在“翻译”复杂概念方面做得非常不到位，读起来像是在啃一本大学教材的精简版。

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从项目案例的角度来看，这本书提供的范例显得过时且缺乏吸引力。书中所展示的那些“游戏”和“动画”设计，无论是界面风格还是交互逻辑，都停留在上个世纪末的审美水平。比如，那个用来演示循环结构的“会跳舞的机器人”，动作僵硬，色彩搭配也极其老旧，完全无法激发现在孩子们的创作热情。现在的青少年对高质量的视觉体验和流畅的动画效果有着很高的期待，他们希望做出的东西能像他们日常接触到的那些现代应用一样酷炫。这本书的案例更像是教学演示的“骨架”，缺乏“血肉”的吸引力。我不得不花大量时间去思考如何“现代化”这些案例，去替换掉那些过时的素材和逻辑，这无疑增加了学习的额外负担，削弱了“寓教于乐”的初衷。

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