Python语言程序设计基础（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:嵩天

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2017-2

价格:39

装帧:

isbn号码:9787040471700

丛书系列:

图书标签:

Python
编程
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具体描述

本书提出了以理解和运用计算生态为目标的Python语言教学思想，不仅系统讲解了Python语言语法，同时介绍了从数据理解到图像处理的14个Python函数库，向初学Python语言的读者展示了全新的编程语言学习路径。

全书一共设计了25个非常具有现代感的实例，从绘制蟒蛇、理解天天向上的力量到机器学习、网络爬虫，从文本进度条、统计名著人物重要性到图像手绘效果、雷达图绘制，绝大多数实例为作者原创，将随着内容深入不断激发读者学习Python语言的热情，因为“编程是件很有趣的事儿”。

本书内容丰富、叙述清晰、循序渐进，采用新形态构建形式，提供大量扩展阅读资料、学习资料和学习视频。本书作者（中国大学MOOC平台“Python语言程序设计”课程的主讲教师）建议广大读者借助在线开放课程，深入学习本书内容。

本书适合初学Python语言的读者使用，也适合作为各类大专院校的教材，同时，也可作为对Python感兴趣读者的自学参考书。

数据科学的基石：用R语言构建洞察力与决策支持系统作者：[此处可填写真实作者名，例如：张伟、李明等] 出版社：[此处可填写真实出版社名，例如：清华大学出版社、人民邮电出版社等] --- 导论：驾驭数据浪潮，拥抱R的无限可能在这个数据爆炸的时代，掌握有效处理、分析和可视化数据的能力，已成为各行各业专业人士的核心竞争力。本书《数据科学的基石：用R语言构建洞察力与决策支持系统》并非一本基础的编程入门手册，而是致力于将读者从数据操作的初学者，迅速提升为能够独立构建复杂统计模型和数据驱动决策系统的中坚力量。 R语言，以其强大的统计计算能力和极其丰富的开源生态系统（超过两万个CRAN包），已经确立了其在学术界、金融分析、生物信息学以及市场研究等领域不可替代的地位。本书深入挖掘了R语言在处理大规模、复杂数据结构方面的潜能，重点聚焦于如何利用现代R工具链（如Tidyverse、Shiny、RMarkdown等）来搭建端到端的、可重复的、高度透明化的数据分析流程。我们摒弃了传统教材中对语言语法冗长、枯燥的讲解，转而采用“案例驱动、问题解决”的教学范式。每一章节都围绕一个真实的行业挑战展开，引导读者思考“为什么”需要这种技术，以及“如何”用R语言的最佳实践来高效解决它。 --- 第一部分：R语言核心与数据整理的艺术（Tidy Data范式）本部分是构建坚实数据分析基础的关键。我们不会停留在基础的数据结构（如向量、列表）介绍，而是直接切入现代R语言生态的核心——Tidyverse。第1章：R环境的优化与高性能编程思维本章首先介绍如何搭建一个高效的R开发环境，包括RStudio的深度定制、版本控制系统Git的集成应用，以及提升代码执行效率的基础策略。重点讨论向量化操作的原理，并对比传统循环结构与向量化函数（如`apply`族函数）在性能上的巨大差异。此外，引入Rcpp的基础概念，为后续需要突破计算瓶颈的场景埋下伏笔。第2章：整洁数据（Tidy Data）的构建与重塑数据清洗和整理通常占据数据分析师80%以上的时间。本章将深入探讨Hadley Wickham提出的“整洁数据”原则，并以`dplyr`包为核心工具，详细讲解数据操作的五大支柱：筛选（`filter`）、选择（`select`）、变异（`mutate`）、排序（`arrange`）和聚合（`group_by`与`summarise`）。特别关注数据重塑（Reshaping）：如何使用`tidyr`包中的`pivot_longer`和`pivot_wider`将“宽格式”数据转换为“长格式”数据，并反之亦然，确保数据结构适配不同的统计模型输入要求。第3章：跨数据源的整合与管理实际数据往往分散在数据库、API接口、CSV、Excel甚至JSON文件中。本章教授读者如何使用`readr`高效导入结构化数据，利用`DBI`和`dbplyr`包实现数据库交互查询（SQL-on-R），避免将海量数据全部导入内存的低效操作。同时，讨论数据合并（`join`操作）的细微差别（内连接、左连接、全连接等）及其在解决数据不一致性问题中的应用。 --- 第二部分：数据探索、可视化与传播（从发现到沟通）强大的分析能力必须辅以清晰的沟通手段。本部分侧重于如何用R语言高效地探索数据特征，并利用业界领先的可视化工具生成具有叙事性的图表。第4章：基于`ggplot2`的图形语法与复杂可视化本书对`ggplot2`的讲解超越了基础图表的绘制。我们深入讲解图形语法（Grammar of Graphics）的核心理念——数据、映射、几何对象、统计变换和分面。重点案例包括：时间序列分析的可视化：如何有效展示趋势、季节性和异常点。多变量分布的展示：使用密度图、小提琴图、分面网格图（Facetting）来揭示隐藏的群体差异。定制化高级图形：构建热力图、网络图（使用`igraph`接口）和地图可视化（使用`sf`包）。第5章：交互式数据探索与报告自动化静态图表已无法满足现代决策需求。本章介绍如何利用`RMarkdown`和`Quarto`实现动态报告的自动化生成，将分析代码、结果、图表无缝集成，确保分析的可重复性。更进一步，我们将深入Shiny框架，教授如何快速构建功能完善的Web应用界面，实现数据过滤、参数调整和实时反馈。书中提供了一个完整的“交互式仪表板”项目实例，涵盖布局设计、响应式编程及性能优化技巧。 --- 第三部分：高级统计建模与机器学习应用本部分是本书的核心竞争力所在，它将理论知识转化为实战能力，聚焦于R语言在解决复杂预测和推断问题中的应用。第6章：线性模型与广义线性模型的深入剖析我们不仅教授如何使用`lm()`和`glm()`函数，更侧重于模型诊断与假设检验。详细讨论多重共线性、异方差性、残差的正态性检验，并介绍如何利用`performance`和`DHARMa`包进行严格的模型验证。广义线性模型（GLM）部分，将以Logistic回归（分类问题）和Poisson回归（计数数据）为例，展示其在商业预测中的实际价值。第7章：非参数方法与混合效应模型在数据不满足严格统计假设时，非参数方法是关键。本章介绍基于秩的检验以及决策树（CART, C4.5）的原理和应用。混合效应模型（Mixed-Effects Models，或称分层模型）是处理分组数据（如面板数据、重复测量数据）的利器。我们将使用`lme4`包，阐述固定效应与随机效应的区别，并解决跨层级数据推断中的复杂性。第8章：机器学习：从经典到前沿算法的R实现本章以`tidymodels`生态系统为核心，构建一个统一的建模流程。重点覆盖： 1. 数据预处理：特征工程、缺失值插补（如`mice`包）、尺度缩放与因子编码。 2. 模型训练与评估：使用`recipes`定义数据流程，利用`parsnip`统一不同算法的接口，并通过`tune`和`yardstick`进行超参数调优（如网格搜索、贝叶斯优化）与性能度量。 3. 集成学习：深入讲解随机森林（Random Forests）和梯度提升机（XGBoost/LightGBM在R中的接口），分析模型的可解释性（使用`DALEX`或`SHAP`概念的R实现）。第9章：时间序列的预测与深度学习接口针对金融、供应链等领域的周期性数据，本章聚焦时间序列分析。从ARIMA模型（使用`forecast`包）到现代的Prophet模型（Facebook开源，R接口），我们对比不同方法的适用场景。最后，简要介绍R中与TensorFlow/Keras的集成，展示如何用R调用深度学习框架进行更复杂的序列建模（如RNN/LSTM）。 --- 第四部分：R语言在特定领域的拓展应用本部分旨在展示R语言作为“瑞士军刀”的广度和深度，提供高阶的实战技能包。第10章：空间数据分析与地理信息系统（GIS）利用`sf`和`tmap`包，本书教授如何高效处理地理空间数据。案例包括：导入Shapefile或GeoJSON，进行空间连接（Spatial Joins），以及创建专题地图。我们将探讨空间自相关性的概念及其在R中的检验与建模方法。第11章：文本挖掘与自然语言处理（NLP）对于非结构化的文本数据，本章使用`tidytext`包，将文本处理流程也转化为“整洁数据”操作。重点在于：文本的分词（Tokenization）、停用词移除、词频统计、TF-IDF计算，并利用主题模型（如LDA）从大量文档中提取潜在主题。第结语：构建可持续的、可信赖的数据科学工作流本书最终的目标是培养读者构建端到端、可复现、具有高透明度的科学流程。我们强调代码的文档化、环境的锁定（使用`renv`）以及分析成果的有效传播，确保每一次数据分析不仅仅是得出结论，更是为未来的决策和审计打下坚实的数据治理基础。 --- 目标读者群体：具备基础编程逻辑，希望转向数据科学领域的统计学、经济学、金融学、生命科学等专业的研究生和从业人员。已经在Python或其他工具链中工作，但需要掌握R语言在复杂统计建模和学术界标准流程中的优势的分析师。致力于建立自动化报告和交互式数据产品原型的数据团队。本书特色：实战驱动：超过30个精选的、复杂的行业案例，直接对应实际工作场景。生态前沿：完全基于现代R生态（Tidyverse, tidymodels），确保所学知识的先进性与兼容性。诊断导向：强调模型验证和假设检验的严谨性，而非简单地调用函数。

作者简介

目录信息

前辅文
第一部分初识Python语言
第1章程序设计基本方法
1.1 计算机的概念
1.2 程序设计语言
1.3 Python语言概述
1.4 Python语言开发环境配置
1.5 程序的基本编写方法
1.6 Python语言的版本更迭
本章小结
程序练习题
第2章 Python程序实例解析
2.1 实例1：温度转换
2.2 Python程序语法元素分析
2.3 实例2：Python蟒蛇绘制
2.4 turtle库语法元素分析
本章小结
程序练习题
第二部分深入Python语言
第3章基本数据类型
3.1 数字类型
3.2 数字类型的操作
3.3 模块1：math库的使用
3.4 实例3：天天向上的力量
3.5 字符串类型及其操作
3.6 字符串类型的格式化
3.7 实例4：文本进度条
本章小结
程序练习题
第4章程序的控制结构
4.1 程序的基本结构
4.2 程序的分支结构
4.3 实例5：身体质量指数BMI
4.4 程序的循环结构
4.5 模块2：random库的使用
4.6 实例6：π的计算
4.7 程序的异常处理
本章小结
程序练习题
第5章函数和代码复用
5.1 函数的基本使用
5.2 函数的参数传递
5.3 模块3：datetime库的使用
5.4 实例7：七段数码管绘制
5.5 代码复用和模块化设计
5.6 函数的递归
5.7 实例8：科赫曲线绘制
5.8 Python内置函数
本章小结
程序练习题
第6章组合数据类型
6.1 组合数据类型概述
6.2 列表类型和操作
6.3 实例9：基本统计值计算
6.4 字典类型和操作
6.5 模块4：jieba库的使用
6.6 实例10：文本词频统计
6.7 实例11：Python之禅
本章小结
程序练习题
第7章文件和数据格式化
7.1 文件的使用
7.2 模块5：PIL库的使用
7.3 实例12：图像的字符画绘制
7.4 一二维数据的格式化和处理
7.5 实例13：CSV格式的HTML展示
7.6 高维数据的格式化
7.7 模块6：json库的使用
7.8 实例14：CSV和JSON格式相互转换
本章小结
程序练习题
第三部分运用Python语言
第8章程序设计方法论
8.1 计算思维
8.2 实例15：体育竞技分析
8.3 自顶向下和自底向上
8.4 模块7：pyinstaller库的使用
8.5 计算生态和模块编程
8.6 Python第三方库的安装
8.7 实例16：pip安装脚本
本章小结
程序练习题
第9章科学计算和可视化
9.1 问题概述
9.2 模块8：numpy库的使用
9.3 实例17：图像的手绘效果
9.4 模块9：matplotlib库的使用
9.5 实例18：科学坐标图绘制
9.6 实例19：多级雷达图绘制
本章小结
程序练习题
第10章网络爬虫和自动化
10.1 问题概述
10.2 模块10：requests库的使用
10.3 模块11：beautifulsoup4库的使用
10.4 实例20：中国大学排名爬虫
10.5 实例21：搜索关键词自动提交
本章小结
程序练习题
附录A 极简计算机基础
附录B 人机接口和图形编程
附录C 数据处理和挖掘
全书快速参考索引
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

比如刚入门的小白看到5.4节的实例7就懵逼了……我觉得有很多例子都有点非入门级别的，作为一个确实的小白买了书之后的感受。我觉得自己在开始的时间里是写不出这么长的代码的.........所以只能勉强看下去基础部分，寻找合适的练习让自己慢慢进步。我对比着廖雪峰的教程，有时廖...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，简约而不失专业感，那种深邃的蓝色调让人感觉内容会非常扎实。拿到手里分量不轻，纸张的质感也很好，阅读起来体验很舒适。我原本对Python这门语言抱有一些敬畏之心，总觉得它高深莫测，但翻开这本书的目录和前几页后，那种焦虑感很快就烟消云散了。作者的叙述方式非常平易近人，仿佛旁边有一位经验丰富的导师在循循善诱。尤其是一些基础概念的引入，完全是从零开始，没有假设读者已经掌握任何编程背景。例如，对变量、数据类型的解释，简直是手把手教，即便是第一次接触编程的读者也能迅速跟上节奏。书中的示例代码清晰明了，注释到位，使得理解逻辑流转变得异常轻松。对于我这种喜欢通过实践来学习的人来说，这本书提供了充足的、循序渐进的练习题，覆盖了从最基础的语法到稍复杂的控制结构，为构建坚实的编程基础打下了坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排堪称教科书级别的典范，逻辑链条衔接得天衣无缝。它不像有些教材那样堆砌概念，而是将理论与实践紧密地结合起来。你会发现，每介绍一个新的知识点，紧随其后的就是一到两个精心设计的案例，这些案例不仅展示了该特性的用法，更重要的是，它们往往模拟了实际编程中可能遇到的场景。这种“即学即用”的模式极大地提升了我的学习效率和兴趣。我特别欣赏它对面向对象编程（OOP）部分的讲解深度。在很多入门书籍中，OOP常常被草草带过，但在本书中，类、对象、继承、多态这些核心概念被拆解得非常细致，配有大量的图示辅助理解，这让我这个之前对OOP感到困惑的人，茅塞顿开。读完这部分，我不仅知道如何写出面向对象的代码，更重要的是理解了为什么要这么设计，这才是真正有价值的知识沉淀。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对细节特别较真的人，如果一本书里充斥着过时或者不严谨的知识点，我会非常抓狂。这本书在这方面做得极其出色，它显然是经过了最新的Python版本验证和打磨的。我注意到，书中对某些常用库的介绍都采用了当前的主流用法，而不是那些已经被弃用的老旧语法。这对于我们这些希望学到“正确”且“现代”编程习惯的学习者来说，简直是福音。此外，本书在处理错误和异常机制时的细致程度令人称赞。它不仅仅是告诉我们如何使用`try-except`块，而是深入探讨了不同类型异常的捕获策略，以及如何编写健壮的代码来应对各种边界情况。这种对代码质量的关注，远超出了普通入门教材的水准，更像是一本兼具入门和进阶指导价值的工具书，让人在学习之初就能养成良好的编程习惯。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验的流畅性有时候比内容本身更重要，而这本书在这方面似乎下足了功夫。排版设计简洁、留白得当，阅读起来眼睛不容易疲劳。最让我感到惊喜的是，作者在讲解复杂算法或数据结构实现时，总是会穿插一些“思考题”或者“挑战”部分。这些内容不是强制性的，但它们像磁铁一样吸引着我，驱使我去停下来，合上书本，自己动手尝试实现。这种主动学习的过程，远比被动地抄写书上的代码来得深刻。比如说，在讲解递归时，书中给出的例子层层递进，直到我能够独立分析并编写一个涉及深度遍历的简单程序。这本书的魅力就在于，它不仅仅是一本知识的搬运工，更像是一个激发你探索欲的“引路人”，它巧妙地在你感到自己快要理解的时候，轻轻推你一把，让你自己去触碰到知识的全貌。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过几本号称“零基础友好”的Python教材，但它们要么过于偏重理论导致枯燥，要么示例代码太简单以至于学完后完全不知道如何应用于实际项目。这本书成功地找到了一个完美的平衡点。它的案例设计非常贴合现代开发的需求，即便是基础章节，也会涉及字符串的高级处理、文件I/O操作，甚至还巧妙地引入了初识模块化的概念。这种“早接触、浅尝辄止”的策略，让学习者在不感到压力的情况下，对Python生态系统有一个初步的认知。对于我而言，这本书最大的价值在于，它让我建立起了一种“我可以”的信心。它不是那种让你看完一章就觉得掌握了所有知识的“速成宝典”，而是提供了一条清晰、可行的、通往精通之路的起点，每走一步都踏实可靠，让人充满继续探索后续更深层次编程世界的动力。

评分☆☆☆☆☆

深入浅出，实例讲解，适合初学者。就是缺少关于面向对象编程的内容。

评分☆☆☆☆☆

一周时间跟着mooc视频学完了，入门不错，接下来想了解一下深度学习。

评分☆☆☆☆☆

同样当作工具书一本，摆在案头，需要时拿来看一看。

评分☆☆☆☆☆

入门教程，中规中矩可以因为嵩天老师的幽默加0.5颗星哈哈

评分☆☆☆☆☆

配合mooc一起适合初学者~超长战线终于读完了，只是读完，没有敲完。感谢嵩天老师团队~计算机二级Python首考过了~~到真的用还差的有点远。