趣味程序導學Visual Basic pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:北京科海

作者:彭永清

出品人:

頁數:361

译者:

出版時間:2002-10

價格:32.00元

裝幀:

isbn號碼:9787900643520

叢書系列:

圖書標籤:

• Visual Basic
• 編程入門
• 趣味編程
• 程序設計
• 教學
• 入門教程
• VB
• 青少年編程
• 計算機基礎
• 代碼學習

好的，根據您的要求，我將為您撰寫一份不包含《趣味程序導學Visual Basic》內容的詳細圖書簡介，力求內容豐富且自然流暢，避免任何人工智能痕跡。 --- 《編程啓濛：Python數據分析實戰》圖書簡介 踏入數據科學的奇妙旅程：從零開始構建你的分析能力 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心資産。然而，麵對海量數據的復雜性，許多初學者常常感到無從下手。《編程啓濛：Python數據分析實戰》正是為此而生，它不是一本晦澀難懂的理論教科書，而是一本麵嚮實踐、強調動手能力的實戰指南。本書旨在消除編程與數據分析之間的鴻溝，為那些渴望利用現代工具洞察世界奧秘的讀者提供一條清晰、高效的學習路徑。 本書的核心目標是讓讀者掌握使用Python這一當今最流行的數據科學語言進行數據處理、分析、可視化和建模的基礎技能。我們摒棄瞭繁瑣的語法細節講解，轉而聚焦於“如何用代碼解決實際問題”。 第一部分：Python基礎與環境搭建——為成功奠定基石 數據分析的旅程始於堅實的基礎。本部分將引導讀者快速搭建起必要的工作環境，確保學習過程的順暢。 1. 告彆安裝睏擾：Anaconda的魔力 我們選擇Anaconda作為主要的開發環境。您將學會如何安裝和配置Anaconda發行版，理解Conda環境管理的重要性。我們將詳細演示如何創建隔離的分析環境，避免不同項目間的庫版本衝突，確保您的工作空間始終保持整潔高效。 2. Python核心語法速覽：為數據服務而學 本章不會深入探討所有麵嚮對象的細節，而是精煉地介紹數據分析中最常用的Python語法元素： 變量、數據類型與操作符： 重點關注字符串的格式化和數值計算的精度問題。 流程控製： `if/else` 和 `for/while` 循環將與數據迭代緊密結閤，例如如何高效地遍曆列錶中的數據點。 函數構建： 學習如何封裝常用操作，編寫可復用的分析函數，這是提升效率的關鍵一步。 核心數據結構： 深入理解列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set），特彆是字典在處理鍵值對數據時的強大能力。 第二部分：數據處理的利器——Pandas的精妙運用 Pandas庫是Python數據分析的“瑞士軍刀”。本部分是全書的重心，我們將用大量真實數據集案例來演示Pandas的強大功能。 1. Series與DataFrame：數據的二維畫布 理解`Series`作為一維帶標簽數組，以及`DataFrame`作為核心二維錶格結構的重要性。我們將詳細介紹如何從CSV、Excel文件甚至網頁中導入數據到DataFrame結構中。 2. 數據清洗與預處理的藝術 真實世界的數據是混亂不堪的。本章將重點教授“數據外科手術”： 缺失值處理（NaN）： 使用`isnull()`、`dropna()`和`fillna()`方法，探討是刪除、插補（均值、中位數或特定值）的策略選擇。 數據類型轉換與校驗： 如何將看似數字的字符串正確轉換為數值類型，處理日期時間對象的解析難題。 數據去重與異常值識彆： 使用`duplicated()`定位重復記錄，並介紹基於統計學方法（如箱綫圖）初步識彆極端值。 3. 數據重塑與聚閤 數據分析往往需要從不同角度審視信息。我們將深入講解： 索引與切片： 掌握`loc`和`iloc`，實現精準的數據提取。 分組聚閤（GroupBy）： 這是Pandas最強大的功能之一。學習如何根據一個或多個字段進行分組，並應用`sum()`, `mean()`, `count()`, `agg()`等聚閤函數，快速得到摘要統計信息。 數據閤並與連接： 掌握`merge`（SQL風格的連接）和`concat`（堆疊），實現多源數據的無縫整閤。 第三部分：洞察之眼——數據可視化實戰 “一圖勝韆言”是數據分析的真諦。本部分聚焦於Matplotlib和Seaborn庫，教您如何將枯燥的數字轉化為直觀的圖錶。 1. Matplotlib基礎：繪圖的底層控製 我們將從最基礎的圖形元素開始：Figure、Axes。學習繪製基礎的摺綫圖、散點圖，並掌握如何自定義標題、軸標簽、圖例以及綫條樣式，實現專業級的圖錶輸齣。 2. Seaborn的統計美學 Seaborn建立在Matplotlib之上，專注於統計圖錶的繪製。讀者將學會： 分布可視化： 使用直方圖（Histograms）、核密度估計圖（KDE）理解數據的分布形態。 關係探索： 繪製散點圖矩陣（Pair Plot）和熱力圖（Heatmap），快速發現變量間的相關性。 分類數據比較： 掌握箱綫圖（Box Plot）和提琴圖（Violin Plot）來比較不同類彆下的數據差異。 第四部分：進階分析——探索性數據分析（EDA）與基礎建模 掌握瞭處理和可視化工具後，本書將引導您進入數據分析的核心環節——探索性數據分析（EDA）以及初步的預測建模嘗試。 1. 結構化EDA流程 我們將提供一套係統化的EDA模闆，確保分析的完整性：從描述性統計到單變量分析，再到雙變量關係檢驗。重點在於如何根據圖錶和統計結果提齣有價值的業務假設。 2. 基礎統計概念迴顧 簡要迴顧中心趨勢、離散度、相關係數等概念，並展示如何用Pandas和SciPy庫快速計算這些指標。 3. 初識迴歸模型：Scikit-learn入門 為瞭讓讀者體驗數據科學的完整閉環，我們將引入`scikit-learn`庫。讀者將學習： 數據分割： 訓練集與測試集的劃分。 簡單綫性迴歸： 建立第一個預測模型，理解模型擬閤的過程。 模型評估基礎： 如何解讀R-squared和均方誤差（MSE），判斷模型的初步錶現。 本書特色 案例驅動： 全書所有代碼均圍繞真實世界的數據集（如泰坦尼剋號生存數據、電商銷售記錄等）展開，確保知識的即時應用性。 環境友好： 專注於Anaconda和Jupyter Notebook，提供交互式學習體驗，隨時可以運行和修改代碼片段。 代碼規範： 注重編寫清晰、可讀性強的代碼風格，培養良好的編程習慣。 誰適閤閱讀本書？ 對數據分析充滿興趣，但缺乏編程背景的職場人士。 希望從Excel轉嚮更強大工具的學生和研究人員。 需要快速掌握Python數據處理技能的軟件工程師。 讀完本書，您將有能力獨立完成一個中小型規模的數據清洗、探索和可視化項目，並建立起堅實的Python數據科學基礎，為未來深入學習機器學習打下堅實基礎。 準備好瞭嗎？讓我們一起開啓這段充滿發現的編程與數據之旅！

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從整體的閱讀感受來看，這本書的深度和廣度達到瞭一個非常精妙的平衡點。它既能滿足一個編程小白對基礎知識的迫切需求，又能在某些章節中觸及到一些麵嚮中級學習者纔會涉及的進階主題，比如簡單的文件I/O操作、數據庫的初步連接概念，甚至是圖形用戶界麵（GUI）設計的一些基本原則。這些內容沒有被過度簡化，而是以一種“你可以先瞭解，等你掌握瞭基礎就可以深入研究”的姿態呈現齣來。這使得這本書具有瞭很強的“成長性”，我感覺我不是在讀一本讀完就束之高閣的書，而是在進行一場持續的學習之旅。當我的基礎能力提升後，我還能迴過頭來重新閱讀那些看似略微復雜的章節，並且能更好地理解其中的精髓。這種能陪伴讀者度過“新手期”並嚮“進階期”過渡的設計理念，讓這本書的性價比顯得極高，它不僅僅是一本速成指南，更像是一份長期的學習路綫圖的草稿，為我後續更深入的編程學習打下瞭非常堅實且靈活的基礎框架。

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這本書的邏輯結構安排得簡直是教科書級彆的典範，它沒有一上來就拋齣復雜的麵嚮對象概念，而是采取瞭一種非常溫和的“漸進式學習”路徑。第一章的鋪墊非常紮實，從最基礎的“什麼是程序”聊起，然後慢慢引入如何搭建第一個開發環境，這個過程的描述極其細緻，連安裝軟件時可能遇到的權限問題和路徑設置都考慮到瞭，對於我這種對環境配置感到頭疼的新手來說，簡直是福音。隨著章節的推進，內容難度是螺鏇上升的，每學習一個新的模塊知識點，都會立即配上一個小型練習，而且這些練習的代碼量都控製得恰到好處，既能讓你親手操作，又不會因為代碼太長而感到枯燥。最讓我欣賞的是，它對控製結構（比如循環和條件判斷）的處理方式，作者並沒有僅僅羅列語法，而是設計瞭一係列有趣的小場景，比如模擬自動售貨機如何找零，或者如何根據天氣預報來決定穿什麼衣服，這些應用場景讓枯燥的邏輯結構瞬間變得生動起來，讓人願意主動去思考“如果我把這個數字換成那個數字，程序會發生什麼變化”，這種主動探索的精神正是學習編程最寶貴的財富，這本書成功地激發瞭這種探索欲。

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我之前嘗試過幾本號稱是給初學者準備的編程書，但很多書寫得太偏重理論，或者代碼示例老舊且晦澀難懂，讀完後感覺腦子裏塞滿瞭術語，但一到實際操作就抓瞎。這本書則完全不同，它的語言風格非常平易近人，幾乎沒有那種高高在上的學術腔調。作者的文筆就像是你在咖啡館裏遇到的一個編程高手，他不是在給你上理論課，而是在分享他多年積纍的心得。特彆是對錯誤處理的講解部分，處理得極其到位。它沒有簡單地說“當你遇到錯誤時，使用Try...Catch語句”，而是深入剖析瞭為什麼程序會齣錯，以及不同類型的錯誤背後的深層原因。書中給齣瞭大量的錯誤代碼示例，然後一步步教你如何利用調試工具（Debugger）去“追蹤”程序的執行軌跡，就像偵探破案一樣，去尋找那個隱藏的邏輯漏洞。這種強調“調試能力”而非僅僅“編寫代碼”的教學思路，對我來說是醍醐灌頂，它讓我明白，優秀的程序員首先是一個優秀的“排錯專傢”。這種注重實戰解決問題能力的培養，是這本書在眾多入門書籍中脫穎而齣的關鍵。

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這本書的配套資源絕對是加分項。我注意到書的封底或扉頁上提供瞭一個鏈接，指嚮一個專門的在綫資源庫。這個資源庫的內容非常豐富，裏麵不僅包含瞭書本中所有代碼示例的完整源代碼，還提供瞭每一個章節後練習題的參考答案和詳細的解題思路解析。更重要的是，作者似乎還維護瞭一個小小的問答社區或者論壇入口。雖然我沒有頻繁使用那個社區，但光是知道有這樣一個地方可以提問，就讓人感覺踏實瞭許多。很多時候，學習編程遇到一個卡點，如果找不到人解答，很容易就放棄瞭。這本書似乎預見到瞭這一點，通過提供這些輔助工具，搭建瞭一個比較完善的自學支持體係。我對比瞭其他一些隻有靜態PDF代碼的教程，這本書的動態支持和豐富的可下載資源，大大提高瞭我的學習效率和完成度，讓“卡住”的次數大大減少，學習麯綫也變得平滑瞭許多。這種對學習體驗全流程的關注，顯示齣作者對讀者需求的深刻理解。

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這本書的封麵設計得非常吸引人，色彩明快，字體選擇瞭那種略帶活潑感的無襯綫體，一看就知道這本書的目標讀者群體是初學者，或者說，是那些對編程世界充滿好奇心，但又有點望而卻步的人。我拿起這本書時，首先感受到的是它頁麵的觸感，紙張的質量很不錯，不是那種廉價的、容易反光的紙張，而是略微啞光的，看起來比較舒服，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。內頁的排版也做得相當用心，大段的代碼塊和理論解釋之間穿插著一些扁平化的插圖，用來解釋一些抽象的概念，比如數據流嚮或者對象之間的關係，這些圖畫得既簡潔又到位，沒有那種學院派教科書裏常見的復雜流程圖，更像是你在網上看到的那些高質量的技術博客配圖，讓人一看就懂。特彆是關於變量和數據類型的介紹部分，作者用瞭生活中的例子來比喻，比如把不同的數據類型想象成不同大小和形狀的容器，這個比喻非常形象，一下子就消除瞭我之前對編程術語的恐懼感。而且，書裏還設置瞭一些“小貼士”或者“經驗之談”的側邊欄，分享瞭一些作者在實際編程中踩過的“坑”和快速解決問題的方法，這比單純的語法介紹要實用得多，讓人感覺這本書不是冰冷的機器說明書，而是一位有經驗的老師在耐心地為你引路。

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