C语言程序设计习题与上机实验指导

C语言程序设计习题与上机实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学
作者:武雅丽
出品人:
页数:201
译者:
出版时间:2008-2
价格:21.00元
装帧:
isbn号码:9787302168669
丛书系列:
图书标签:
  • C语言
  • 程序设计
  • 习题
  • 上机实验
  • 教学
  • 编程入门
  • 计算机基础
  • 教材
  • 练习
  • 代码
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具体描述

《高等院校公共课计算机系列教材·C语言程序设计习题与上机实验指导》是为配合主教材《C语言程序设计》的学习而编写的习题题解与实验指导教材。全书共分为三部分。第一部分给出了主教材中所有习题的参考答案,其中的程序均已经过了调试。第二部分为配合主教材主要章节的实验内容,以便学生进行课后练习和上机实验。第三部分提供了十套综合模拟练习题。《高等院校公共课计算机系列教材·C语言程序设计习题与上机实验指导》可以作为其他C语言程序设计教材的习题练习与实验指导,还可作为自学或欲参加计算机等级考试的读者的实用参考书。

精选编程学习资源系列:Python数据分析实战指南 --- 图书概述 本书旨在为广大编程爱好者、数据科学初学者以及希望通过编程提升数据处理能力的专业人士,提供一本全面、深入且极具实操性的Python数据分析入门与进阶教材。我们摒弃枯燥的理论堆砌,聚焦于“动手实践”与“解决实际问题”,带领读者从零开始,一步步构建起完整的数据分析工作流程,真正掌握Python在数据科学领域的强大能力。 全书内容经过精心组织与筛选,涵盖了从Python基础环境搭建、核心库(Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn)的精要使用,到高级主题如数据清洗、特征工程、统计建模、以及机器学习模型应用的全过程。我们特别注重通过丰富的真实世界数据集案例,展示如何将抽象的编程知识转化为解决商业与科研问题的有效工具。 --- 内容结构与核心亮点 本书分为四个主要部分,层层递进,确保读者能够稳固地建立知识体系: 第一部分:Python与数据科学环境基石(基础构建) 本部分快速回顾必要的Python基础知识,但重点转向数据科学领域特有的配置与工具链。 环境搭建与工具箱: 详细指导Anaconda环境的安装、Jupyter Notebook/Lab的使用技巧,以及集成开发环境(IDE,如VS Code)的配置,确保读者拥有高效的实验环境。 NumPy:高效数值计算的利器: 深入讲解N维数组(ndarray)的创建、索引、切片、广播机制(Broadcasting)以及向量化操作。强调如何利用NumPy实现远超标准Python循环的计算速度,为后续大数据处理奠定性能基础。 Pandas核心:数据处理的瑞士军刀(深度解析): 这是全书的核心之一。不仅覆盖Series和DataFrame的基本操作,更侧重于高级技巧: 数据结构精通: 熟练运用`loc`和`iloc`进行复杂的数据选择。 数据重塑: 掌握`groupby()`的“拆分-应用-合并”范式,以及`pivot_table`的应用场景。 时间序列处理: 讲解日期时间对象的处理、频率转换(Resampling)和时间窗口计算,适用于金融与物联网数据分析。 第二部分:数据清洗、转换与探索性数据分析(EDA) 数据分析的成功往往取决于前期的准备工作。本部分详细讲解如何应对真实世界数据的“脏乱差”问题。 数据质量的把控: 系统讲解缺失值(NaN)的处理策略,包括插值法(线性、多项式、样条插值)的选择与应用,以及删除策略的考量。 异常值检测与鲁棒性: 介绍基于统计学(Z-Score, IQR)和基于模型(Isolation Forest)的异常值识别方法,并讨论如何平衡保留信息与提高模型稳定性。 数据转换与特征工程基础: 讲解数据类型转换、数据合并(Merge/Join/Concatenate)、数据透视与堆叠。重点介绍基础的特征工程技术,如独热编码(One-Hot Encoding)的应用与稀疏矩阵的处理。 可视化驱动洞察(Matplotlib/Seaborn): 深入讲解如何使用Matplotlib构建基础图表(散点图、直方图、箱线图),并利用Seaborn的高级统计图表(如FacetGrid、PairPlot)快速识别数据分布、相关性和潜在模式,形成决策支持的视觉报告。 第三部分:统计思维与数据建模入门 本部分开始引入统计学的严谨性,将数据分析从描述性阶段推向推断性和预测性阶段。 统计基础回顾与Python实现: 快速回顾描述性统计量、概率分布(正态、泊松等)与假设检验的基本概念,并使用SciPy库进行实际的统计检验(T检验、卡方检验)。 回归分析实战: 使用Statsmodels库构建和解读线性回归模型。重点教授如何检查模型假设(如多重共线性、残差的正态性),并理解R²、P值、置信区间等关键指标的实际意义。 数据降维技术: 介绍主成分分析(PCA)的原理及其在Pandas DataFrame上的应用,指导读者如何在不损失过多信息的前提下简化数据集结构。 第四部分:实战项目演练与高级工具集成 本部分通过三个贯穿始终的端到端项目,巩固前三部分的知识,并引入更贴近工业界的应用场景。 项目一:客户流失预测(分类问题): 结合Pandas进行特征工程,使用Scikit-learn实现逻辑回归和决策树分类器,并评估混淆矩阵、精确率和召回率。 项目二:房价预测(回归问题): 侧重于复杂特征组合、缺失值高级插补(如基于模型插补),并引入集成学习模型(如随机森林)进行性能对比。 工具集成与部署考量: 简要介绍如何将分析结果导出为报告(如使用Pandoc或生成HTML报告),以及初步了解数据管道(Pipeline)的概念,为向大数据或机器学习工程过渡做准备。 --- 本书的独特价值 1. 强调“Why”而非仅“How”: 每种技术和方法的引入都伴随着清晰的业务场景和统计学解释,帮助读者理解何时以及为何使用特定工具,培养数据科学家的思维模式。 2. 代码质量与效率并重: 书中提供的所有代码示例均遵循PEP 8规范,并注重向量化操作,确保读者不仅能解决问题,还能写出高效、可维护的代码。 3. 面向数据的实践案例: 所有案例均采用公开、真实、结构复杂的数据集(如Kaggle竞赛数据、政府开放数据),避免了过于简化的“玩具”数据集带来的学习偏差。 本书是所有渴望在数据时代占据一席之地的人士的理想伙伴,它将带您穿越从原始数据到商业洞察的整个旅程。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书简直是C语言新手小白的福音!我之前学C语言的时候,总是觉得理论书讲得太抽象,看懂了概念,但一到实际操作就抓瞎。这本书真的太及时了,它就像一个耐心的老师,一步步带着你走进C语言的世界。首先,它的题目设计非常实用,涵盖了C语言的方方面面,从最基础的变量、数据类型,到复杂的指针、结构体,每一个知识点都有对应的练习题。而且,题目的难度循序渐进,不会让你一开始就感到畏惧,慢慢地建立信心。最让我惊喜的是,它不仅仅是给出题目,还提供了详细的上机实验指导。这一点太重要了!很多时候,我们知道怎么写代码,但不知道如何在环境中编译运行,或者遇到错误不知道怎么解决。这本书的实验指导把这些都讲清楚了,甚至连常见的错误类型和排查方法都给出了建议。我跟着书上的步骤一步步来,感觉自己真的在亲手敲代码,而不是被动地接受信息。书上的代码示例也很清晰,注释也很到位,让人一目了然。我感觉自己不仅学会了C语言的语法,更重要的是培养了独立解决问题的能力。这对于我这个编程小白来说,真的是一次巨大的进步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的大学生,正在学习C语言课程,平时课本上的理论知识学完后,总觉得练习不够,尤其是在上机实践方面,很多同学都感到力不从心。我偶然发现了这本书,觉得它非常契合我们的需求。这本书的内容安排非常合理,它将理论知识点与大量的习题紧密结合,并且针对每个知识点都提供了相应的上机实验指导。这极大地解决了我们在课后练习中的困难。我发现,通过做这些习题,我能够更深入地理解课本上的概念,并且能够熟练地运用C语言的各种语法和结构。而上机实验指导更是让我如虎添翼,它不仅仅是告诉我们如何运行程序,更重要的是教会我们如何分析问题、解决问题,以及如何优化程序。书中的示例代码清晰明了,注释也很详细,能够帮助我们快速理解代码的逻辑。我特别喜欢书中的一些综合性实验,它们能够帮助我们巩固前面学到的多个知识点,并将其融会贯通。这本书的实践性非常强,让我觉得学习C语言不再枯燥乏味,而是充满挑战和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算机科学充满好奇的学生,一直想系统地学习C语言。在选择教材时,我看了很多不同的书,最终选择了这本《C语言程序设计习题与上机实验指导》。事实证明,我的选择非常明智。这本书的理论讲解部分虽然简洁,但点到为止,重点放在了习题和实验上。这对我来说非常适合,因为我更倾向于通过实践来学习。书中的每一章都对应着清晰的学习目标,然后是大量的习题,从简单到复杂,覆盖了该章的所有知识点。我喜欢它那种“学完就练”的学习模式,能够及时巩固刚刚学到的知识,避免遗忘。最重要的是,书中的上机实验部分,给了我极大的信心。很多时候,我们学习编程会遇到“纸上谈兵”的感觉,但这本书提供了详细的实验环境搭建指导,以及每个实验的预期结果和关键步骤。我跟着书上的指导,一步步地完成了所有的实验,感觉自己真的掌握了C语言的编程技能。它就像一个实践的训练场,让我把理论知识转化为实际操作能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对编程有着濃厚兴趣的自学者,我一直在寻找一本能够系统性地提升我C语言能力的教材。《C语言程序设计习题与上机实验指导》这本书,可以说是满足了我所有的期待。它不是那种死板地罗列语法规则的书,而是更侧重于培养读者的编程思维和解决问题的能力。书中的习题难度梯度设计得非常人性化,从最基础的“Hello, World!”到复杂的算法实现,都涉及到了。我尤其欣赏它在习题中设置的一些“陷阱”和“挑战”,这促使我反复思考,深入钻研,而不是简单地套用模板。而它的上机实验部分,更是让我受益匪浅。它详细地指导了从环境搭建到程序调试的整个过程,对于初学者来说,能够有效避免很多不必要的挫败感。我喜欢它讲解的调试技巧,让我在面对错误时不再束手无策。书中的一些案例分析,更是让我看到了C语言的强大之处,以及如何将所学知识应用到实际项目中。总而言之,这本书为我提供了一个扎实的C语言学习路径,让我能够更自信地迈向更高级的编程领域。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经有过一些编程基础,但C语言学得不够扎实的读者,我发现这本书在巩固和深化我的理解方面起到了关键作用。我之前接触过一些其他语言,对编程的逻辑并不陌生,但在C语言的一些核心概念上,比如指针和内存管理,我总觉得有些模糊。这本书的习题部分,通过一系列精心设计的题目,巧妙地引导我去思考这些深层次的问题。它不会直接给你答案,而是通过设置各种场景,让你主动去探索和发现。我尤其喜欢那些需要你手动分析内存地址、理解指针运算的题目,它们迫使我真正地去理解C语言底层是如何工作的。实验指导部分也非常出色,它不仅仅是提供运行代码的步骤,更强调了调试技巧和效率。书中给出的一些调试技巧,比如如何使用断点、如何查看变量的值,真的让我事半功倍。我过去在调试C语言程序时常常花费大量时间在茫茫的代码中寻找bug,现在有了这些指导,效率提升了不止一个档次。而且,这本书还引导我思考如何写出更健壮、更高效的代码,这一点对于我这样希望在技术上有所提升的读者来说,非常有价值。

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