現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材 [Mathematical Methods in Contemporary Geography（Third Edition）] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐建華 編

圖書標籤:

• 地理學
• 數學方法
• 高等教育
• 教材
• 空間分析
• 統計地理學
• 地理信息係統
• 模型
• 第三版
• 現代地理學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040466324

版次：3

商品編碼：12066441

包裝：平裝

叢書名： 高等學校教材

外文名稱：Mathematical Methods in Contemporary Geography（Third Edition）

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：4

內容簡介

　　《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》主要介紹和探討現代地理學中的數學方法，內容包括地理數據的預處理、地理建模概述、經典統計分析方法、非平穩時間序列分析方法、空間統計分析方法、運籌決策分析方法、網絡分析方法、控製論與信息反饋方法、灰色係統方法、模糊數學方法、係統動力學方法、分形與自組織臨界性理論、小波分析方法、人工神經網絡方法等。
　　《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》自成體係，具有專著與教材相結閤的寫作風格，既遵從專著的寫作規範，又兼顧瞭教材的係統性、層次性、通俗性等要求，同時還吸收瞭作者自己及他人的新科研成果。理論與實踐結閤、方法與應用結閤，以問題為導嚮、學以緻用，既是《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》編寫的基本原則，也是《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》鮮明的特色。書中對於每一種理論和方法的介紹與討論，基本都以具體實例給以說明與示範。
　　《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》的讀者對象，是高校地理類、生態學、環境科學、區域經濟學、人口學等專業的高年級本科生、研究生及相關科研人員。對於高校高年級本科生和研究生來說，《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》既可以作為教材，也可以作為教學參考書或課外閱讀讀物使用；對於科研工作者來說，《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》既是工具書，又是科研參考書。

目錄

第1章 緒論
第1節 數學方法在現代地理學中的作用
第2節 現代地理數學方法的形成和發展
第3節 現代地理數學方法的主要內容
第4節 現代地理數學方法的應用
思考題與練習題
參考文獻

第2章 地理數據的預處理
第1節 地理數據的類型與特徵
第2節 地理數據的統計預處理
第3節 地理數據分布的集中化與
均衡度指數
第4節 地理數據的無量綱化處理
思考題與練習題
參考文獻

第3章 地理模型與地理建模概述
第1節 地理模型的概念、特點與分類
第2節 地理建模的思維導嚮、原則與步驟
第3節 地理建模方法概述
思考題與練習題
參考文獻

第4章 經典統計分析方法
第1節 相關分析
第2節 迴歸分析
第3節 聚類分析與判彆分析
第4節 主成分分析與因子分析
第5節 統計預測方法
思考題與練習題
參考文獻

第5章 非平穩時間序列分析方法
第1節 Mann-Kendall檢驗
第2節 集閤經驗模態分解方法
思考題與練習題
參考文獻

第6章 空間統計分析方法
第1節 探索性空間統計分析
第2節 空間計量模型
第3節 地統計分析方法
思考題與練習題
參考文獻

第7章 運籌決策分析方法
第1節 綫性規劃與目標規劃方法
第2節 投入産齣分析
第3節 隨機型決策分析方法
第4節 AHP決策分析方法
思考題與練習題
參考文獻

第8章 網絡分析方法
第1節 地理網絡的圖論描述
第2節 最短路徑與選址問題
第3節 復雜網絡分析方法
思考題與練習題
參考文獻

第9章 控製論與信息反饋方法
第1節 控製論及其基本概念
第2節 地理係統動態的控製論描述
第3節 最大值原理及其應用
第4節 大係統理論及其應用
思考題與練習題
參考文獻

第10章 灰色係統方法
第1節 灰色關聯分析方法
第2節 灰色預測方法
第3節 灰色係統建模方法
第4節 灰色局勢決策方法
思考題與練習題
參考文獻

第11章 模糊數學方法
第1節 模糊數學的基本概念與運算
第2節 模糊聚類方法
第3節 模糊綜閤評判方法
思考題與練習題
參考文獻

第12章 係統動力學方法
第1節 係統動力學的基本原理
第2節 係統動力學應用實例
思考題與練習題
參考文獻

第13章 分形與自組織臨界性理論
第l節 分形與分維數
第2節 長程相關與長程互相關分析
第3節 自組織臨界性理論及其應用
思考題與練習題
參考文獻

第14章 小波分析方法
第1節 小波分析的基本原理
第2節 小波分析的應用實例
思考題與練習題
參考文獻

第15章 人工神經網絡方法
第1節 人工神經網絡簡介
第2節 人工神經網絡應用實例
思考題與練習題
參考文獻

精彩書摘

　　《現代地理學中的數學方法（第3版）/高等學校教材》：
　　（1）長期趨勢（T）。長期趨勢（一般用錶示），是時間序列隨時間的變化而逐漸增加或減少的長期變化之趨勢。時間序列在較長的時間內，往往會呈現齣不變、遞增或遞減的趨嚮。例如，對於一個國傢或地區來說，隨著經濟發展，GDP、人均可支配收入、儲蓄額等，一般具有長期上升的趨勢；死亡率，則因為醫療技術的進步及生活水平的提高而具有長期嚮下的趨勢。然而，並非所有時間序列都具有嚮上或下降的長期趨勢。譬如，幾乎所有産品在整個生命周期中都經曆瞭不同的長期趨勢，因而在不同的時間點具有不同的産量和銷售量：在産品形成的初期逐漸上升；成長期加速嚮上升；成熟期緩慢上升；衰老期則逐漸下降。因為長期趨勢不但展示瞭時間序列的未來發展趨勢，而且也能使其他3個因素的影響更明顯地顯現齣來，因此在分析時間序列時，通常需要首先將長期趨勢分離齣來。
　　……

《現代地理學中的數學方法》（第三版） 圖書簡介 《現代地理學中的數學方法》（第三版）是對當代地理學研究中日益重要的數學工具和統計技術進行全麵而深入探討的權威著作。本書旨在為地理學專業的學生、研究人員以及對地理信息係統（GIS）、遙感、空間分析和環境建模等領域感興趣的專業人士提供堅實的基礎。第三版在第二版的基礎上進行瞭精心修訂和更新，吸收瞭該領域最新的研究進展和技術發展，使其更加貼閤當前學術前沿。 本書的核心目標是彌閤地理學研究的定性描述與定量分析之間的鴻溝，展示數學語言如何成為理解和解決復雜地理問題的強大工具。從基礎的統計學原理到高級的空間統計模型，再到機器學習在地理學中的應用，本書循序漸進地引導讀者掌握必要的分析技能。 內容亮點與章節概述： 本書共分為若乾個邏輯清晰的部分，每一部分都聚焦於地理學中特定應用場景下的數學方法。 第一部分：地理學研究中的數學基礎 導論： 本章將闡述數學方法在現代地理學中的必要性和重要性，迴顧地理學研究從定性到定量演變的曆程，並概述本書的結構和學習目標。 數據類型與度量尺度： 深入探討地理學研究中常見的數據類型，包括定類、定序、定距和定比數據，以及不同度量尺度下數據所蘊含的信息和相應的處理方法。 描述性統計： 介紹如何運用均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等描述性統計量來概括和總結地理數據集的特徵。重點講解可視化技術，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，以直觀展示地理現象的分布規律。 概率論基礎： 闡述概率的基本概念、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）在地理現象模擬和推斷中的作用。 第二部分：統計推斷與假設檢驗 抽樣理論與抽樣分布： 講解抽樣的方法和抽樣分布的原理，這是進行統計推斷的基礎。 參數估計： 介紹點估計和區間估計，以及如何基於樣本數據推斷總體參數的範圍。 假設檢驗： 係統講解假設檢驗的基本框架、常用方法（如t檢驗、卡方檢驗、F檢驗），以及在地理學研究中如何檢驗不同空間現象之間關係的顯著性。例如，檢驗兩個區域平均氣溫是否存在顯著差異，或檢驗不同土地利用類型對土壤侵蝕率的影響。 第三部分：迴歸分析與建模 相關分析： 介紹如何量化地理變量之間的綫性關聯程度，包括皮爾遜相關係數等。 簡單綫性迴歸： 講解如何建立一個自變量與一個因變量之間的綫性模型，用於預測和解釋地理現象。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對因變量的影響，在地理學中用於構建更復雜的解釋性模型，例如，分析影響房價的多種地理和社會經濟因素。 模型診斷與選擇： 討論如何評估迴歸模型的擬閤優度（R方、調整R方），識彆和處理多重共綫性、異方差等問題，以及選擇最優模型。 第四部分：空間統計學 空間數據的特性： 強調地理數據的空間自相關性（Tobler's First Law of Geography）和異質性，以及這些特性對傳統統計方法帶來的挑戰。 空間自相關分析： 深入介紹 Moran's I、Geary's C 等指數，用於量化和檢測地理要素在空間上的聚集或分散模式。 空間異質性與地理加權迴歸（GWR）： 解釋局部迴歸模型如何處理地理現象的空間變異性，GWR作為一種重要的局部建模技術，能夠更好地捕捉空間非平穩關係。 點模式分析： 介紹分析地理事件（如犯罪地點、疾病爆發點）的空間分布模式，識彆聚集、分散或隨機分布的特徵。 柵格數據空間統計： 討論在柵格環境下進行空間統計分析的方法。 第五部分：時間序列分析與空間時間模型 時間序列基本概念： 介紹趨勢、季節性、周期性和隨機性等時間序列的組成部分。 時間序列模型： 講解 ARIMA 模型及其在分析和預測地理時間序列數據中的應用，例如，分析某城市人口增長的時間序列。 空間時間模型： 探討如何結閤空間和時間維度來分析地理現象的變化，例如，研究氣候變化在不同區域和時間上的動態過程。 第六部分：多元分析方法 主成分分析（PCA）： 介紹降維技術，用於處理高維地理數據集，提取關鍵信息。 因子分析： 探索潛在的、不可直接觀測的因素如何解釋地理變量之間的共變關係。 聚類分析： 講解如何根據相似性將地理對象或區域分組，發現自然存在的空間單元，例如，根據氣候特徵進行區域劃分。 第七部分：地理學中的機器學習方法 機器學習概述： 介紹監督學習、無監督學習和強化學習的基本概念。 常用機器學習算法： 重點介紹在地理學中廣泛應用的算法，如決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K-means 聚類等。 模型評估與優化： 講解如何評估和優化機器學習模型的性能，例如，通過交叉驗證、混淆矩陣等。 應用實例： 通過具體的地理學案例，展示機器學習在土地覆蓋分類、城市擴張預測、環境風險評估等方麵的實際應用。 第八部分：地理信息係統（GIS）與遙感中的數學應用 GIS中的空間分析： 介紹緩衝區分析、疊加分析、網絡分析、插值等GIS核心功能背後的數學原理。 遙感圖像處理中的數學： 講解幾何校正、輻射定標、影像增強、變化檢測等遙感處理環節所依賴的數學方法。 地理模擬與建模： 探討如何利用數學模型在GIS環境中進行地理過程的模擬，如水文模型、交通模型等。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 本書不僅提供瞭嚴謹的數學理論講解，還通過大量典型的地理學案例，展示瞭這些方法在實際研究中的應用。 循序漸進的難度： 從基礎概念齣發，逐步深入到更復雜的模型和技術，適閤不同水平的讀者。 豐富的案例研究： 涵蓋瞭氣候學、地貌學、城市地理學、環境科學、資源管理等多個地理學分支領域的實際問題。 注重軟件應用： 在講解數學方法的同時，也會提及或暗示相關的軟件工具（如R、Python、ArcGIS、QGIS等）在實現這些方法中的作用，但本書本身不直接教授具體的軟件操作，而是側重於方法論。 緊跟前沿： 第三版更新瞭關於機器學習、大數據分析在地理學中應用的章節，反映瞭該領域最新的發展趨勢。 《現代地理學中的數學方法》（第三版）是地理學研究者不可或缺的參考書，它將幫助讀者掌握分析復雜地理現象的強大工具，提升研究的科學性和精確性，從而在日益數據驅動的地理學領域取得突破。

評分☆☆☆☆☆

這本《現代地理學中的數學方法（第3版）》給我最直觀的感受是其內容的全麵性。翻開目錄，我看到瞭從基礎的統計學原理到復雜的空間計量模型，幾乎涵蓋瞭地理學研究中可能遇到的所有數學工具。我尤其關注其中關於“空間數據分析”的部分，因為這正是我們當前研究中最棘手但也最有價值的領域。以往學習過程中，對於諸如剋裏金插值、 Moran's I 指數、 Getis-Ord Gi 統計量等概念，總是停留在理論層麵，對於它們在實際地理現象中的應用，例如土地利用變化預測、環境汙染擴散模擬、城市熱島效應分析等，缺乏清晰的認識。我希望這本書能夠通過豐富的案例研究和清晰的圖示，將這些抽象的數學模型與具體的地理問題緊密聯係起來，讓我們能夠理解這些方法是如何幫助我們發現地理空間規律、揭示現象背後的機製的。而且，第三版這個更新的標記，讓我對其中可能加入的最新研究方法充滿瞭好奇。在當今大數據和人工智能飛速發展的時代，地理學也在不斷擁抱新的技術，我希望這本書能夠及時反映這些前沿進展，比如如何利用深度學習進行地理特徵提取，或者如何運用貝葉斯方法處理不確定性空間數據。這本書的權威性，從其“高等學校教材”的定位和“第三版”的更新迭代可見一斑，讓我相信它能夠提供係統、深入的知識體係，引領我們走嚮現代地理學研究的前沿。

評分☆☆☆☆☆

我一直對《現代地理學中的數學方法（第3版）》這本書抱有很高的期望。作為一名對地理學充滿熱情的學習者，我深知數學是理解和分析地理現象的基石。然而，我常常在學習過程中感到力不從心，很多數學概念對於我來說過於抽象，難以與實際的地理問題聯係起來。我希望這本書能夠以一種更加生動、直觀的方式來呈現這些復雜的數學知識。例如，在講解“空間插值”這一章節時，我希望它能夠通過清晰的圖示和生動的案例，解釋反距離加權、剋裏金插值等方法的原理，並展示它們在繪製地形圖、預測汙染物濃度分布等方麵的應用。第三版，我期待它能夠包含更多前沿的研究方法和技術，例如，如何利用機器學習算法進行地理空間預測，或者如何運用網絡分析來研究交通流和城市擴張。我希望這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，能夠引導我一步步深入理解現代地理學中的數學方法，並激發我對這一領域的興趣。這本書的“高等學校教材”定位，也讓我相信它在內容的深度和廣度上都有著嚴格的把控，能夠為我提供紮實的理論基礎和實用的分析技能。

評分☆☆☆☆☆

對於《現代地理學中的數學方法（第3版）》，我最期待的是它能夠提供一種“學以緻用”的學習體驗。我是一名地理信息科學專業的學生，畢業論文的主題涉及到大量的空間數據分析，但很多時候，我發現理論知識和實際操作之間存在很大的脫節。我希望這本書能夠通過大量的案例研究和實際操作指南，將抽象的數學模型轉化為可操作的步驟。例如，在講解空間迴歸模型時，我希望能看到如何在 GIS 軟件中實現這些模型，如何進行數據準備、模型構建、結果診斷和可視化呈現。第三版，意味著它能夠反映最新的軟件版本和技術發展，我非常期待書中能有關於 Python 或 R 語言在地理空間分析中的應用介紹，這對於我們掌握前沿的研究工具非常有幫助。我希望這本書能夠幫助我不僅理解數學方法的原理，更能掌握如何在實際研究中靈活運用這些方法，解決真實的地理問題。這本書作為“高等學校教材”，其內容的權威性和專業性我深信不疑，我期待它能夠成為我解決研究難題、提升學術能力的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

對於《現代地理學中的數學方法（第三版）》這本書，我最欣賞的是它能夠 bridging the gap between theoretical mathematics and practical geography。我是一名正在撰寫畢業論文的研究生，在論文中我需要運用一些空間統計的方法來分析我的研究數據，但苦於一直沒有找到一本能夠兼顧理論深度和操作指導的書籍。以往接觸過的相關書籍，要麼數學推導過於嚴謹，讓我望而卻步；要麼隻是簡單羅列一些軟件操作步驟，讓我知其然不知其所以然。我非常期待這本書能夠提供一個清晰的框架，解釋每種數學方法背後的邏輯，以及它如何適用於不同的地理問題。我尤其關注書中關於“空間自相關”和“空間異質性”的章節，因為這些是理解地理格局形成的關鍵。我希望這本書能夠詳細講解 Moran's I 和 Geary's C 指數的計算原理和應用場景，以及如何利用 GWR (Geographically Weighted Regression) 等模型來處理空間異質性帶來的挑戰。第三版，意味著它一定是經過瞭多次的修訂和完善，我希望能看到其中加入瞭最新的研究方法和技術，例如在機器學習方麵，如何將地理加權模型與神經網絡結閤，或者如何利用深度學習來識彆地理空間模式。這本書作為高等學校教材，其嚴謹性毋庸置疑，我期待它能夠真正幫助我解決在論文研究中遇到的實際問題，提升我的研究能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對《現代地理學中的數學方法（第3版）》這本書充滿好奇。在我的學習過程中，我常常感到地理學研究的深度和嚴謹性很大程度上依賴於數學方法的支撐，但往往在學習這些數學方法時，會遇到一些阻礙。我希望這本書能夠以一種易於理解、引人入勝的方式來講解這些數學概念。例如，在講解“概率與統計”這一部分時，我希望它能夠通過生動的地理學例子，比如隨機抽樣調查、樣本代錶性分析等，來解釋概率分布和假設檢驗的意義。第三版，我期待它能融入更多前沿的地理信息科學技術，例如，如何利用空間統計學方法來分析社交媒體上的地理信息，或者如何運用機器學習模型來預測自然災害的發生。我希望這本書不僅能傳授知識，更能激發我的思考，讓我能夠主動去探索數學在地理學中的更多可能性。作為一本“高等學校教材”，我深信它在內容的科學性和係統性上都有著高標準的要求，能夠為我提供一個堅實的知識體係，讓我能夠在現代地理學領域中走得更遠。

評分☆☆☆☆☆

我最近在關注《現代地理學中的數學方法（第3版）》這本書，主要是因為它在學術界有著很高的聲譽。我所在的地理學領域，研究的深度和廣度都在不斷拓展，數學工具的應用也越來越復雜和精細。我一直覺得自己的數學功底還不夠紮實，特彆是在處理大數據和復雜模型時，經常感到力不從心。我希望這本書能夠幫助我係統地梳理和掌握現代地理學中的關鍵數學方法，比如時間序列分析在氣候變化研究中的應用，或者多尺度地理加權迴歸在城市空間格局分析中的作用。第三版，意味著它一定包含瞭最新的研究進展和技術動態，我特彆期待書中能夠介紹一些基於人工智能和機器學習的地理空間分析方法，這對於我未來的研究方嚮至關重要。我希望能在這本書中找到關於如何進行模型選擇、參數優化以及結果解釋的詳細指導，而不僅僅是簡單的公式堆砌。作為一本“高等學校教材”，我深信它具有高度的權威性和係統性，能夠為我提供一條清晰的學習路徑，讓我能夠有效地提升自己的研究能力，並在學術競爭中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本優秀的教材，不僅在於內容的深度，更在於其傳達知識的方式。對於《現代地理學中的數學方法（第3版）》這本書，我最看重的是它是否能夠將枯燥的數學公式轉化為生動的地理解釋。我曾遇到過一些數學方法類的書籍，雖然公式嚴謹，但讀起來像天書，完全不知道這些數學工具能解決什麼地理問題，更彆說如何去應用瞭。我特彆期待這本書能在這方麵做得更好。比如，在介紹迴歸分析時，是否會用真實的地理數據集來演示如何建立模型，如何解釋迴歸係數的地理含義？在講解主成分分析時，是否會展示如何通過降維來提取地理信息，例如將多個氣象因子整閤成一個氣候指數？我希望這本書能夠通過大量的實例，讓我們真切地感受到數學的力量，學會如何用數學的語言來描述和分析復雜的地理現象。第三版的更新，也讓我對其中可能加入的互動式學習資源或者在綫配套視頻抱有期待，如果能有這樣的輔助學習手段，那將是錦上添花。作為一本高等學校教材，我深信它在教學設計上必然是經過深思熟慮的，能夠引導學生循序漸進地掌握這些數學工具，並最終將其融會貫通，應用於自己的研究實踐之中。

評分☆☆☆☆☆

對於《現代地理學中的數學方法（第3版）》，我最期待的是它能夠提供一種“融會貫通”的學習體驗。我是一名博士生，在研究中需要運用多種復雜的數學模型來分析地理現象。然而，我常常感到不同數學方法之間存在聯係，但又難以將它們整閤成一個統一的分析框架。我希望這本書能夠在這方麵提供指導，例如，如何將統計模型與機器學習方法結閤起來，如何處理多源異構的地理空間數據，以及如何進行跨尺度的地理過程模擬。第三版，意味著它一定包含瞭最新的研究進展和技術應用，我非常期待書中能夠介紹一些關於“地理大數據挖掘”和“智能地理信息係統”的內容，這對於我緊跟學術前沿至關重要。我希望這本書不僅能教會我“是什麼”，更能讓我理解“為什麼”和“如何更有效地運用”。這本書作為“高等學校教材”，其內容的係統性和前沿性我深信不疑，我期待它能夠幫助我突破研究瓶頸，在學術上取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，我真的是期待已久。作為一名地理學專業的學生，我深知數學在現代地理學研究中的重要性，但常常感到理論和實踐之間存在一道鴻溝。許多現有的教材過於偏重理論，晦澀難懂，或者在實際應用上不夠深入，讓我覺得學瞭之後無從下手。而《現代地理學中的數學方法（第3版）》恰恰填補瞭這個空白。從封麵設計就能感受到一種嚴謹而又不失活力的氣息，讓人聯想到那些在 GIS 軟件中熟練操作、在模型構建中遊刃有餘的地理學大傢。這本書的齣現，無疑為我們這些渴望將數學工具應用於地理問題研究的學生提供瞭一盞明燈。我非常好奇它將如何講解那些核心的數學概念，比如多元統計分析、空間插值、時間序列分析等等，是否會以一種更加直觀、易於理解的方式呈現？特彆是第三版，我期待它能夠融入最新的研究成果和技術發展，比如機器學習在地理信息係統中的應用，或者更先進的地理空間數據挖掘方法。我希望這本書不僅能教會我“是什麼”，更能讓我理解“為什麼”和“怎麼做”。看到“高等學校教材”的字樣，我更是對其內容的專業性和係統性充滿信心，相信它能為我的學術之路打下堅實的基礎，甚至可能啓發我未來從事相關的科研工作。這本書的重量和厚度也暗示瞭內容的豐富程度，讓我對接下來的閱讀充滿期待，渴望著它能帶給我一場知識的盛宴。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直關注著《現代地理學中的數學方法（第3版）》這本書的動嚮。我是一名地理學專業的教師，在教學過程中，我深切感受到學生們在理解和應用數學方法方麵存在的睏難。我希望這本書能夠為我提供一套既有深度又有廣度的教學資源，能夠幫助學生們建立起紮實的數學基礎，並將其有效地應用於地理學研究。我特彆關注書中關於“模型構建與驗證”的章節，因為這正是培養學生研究能力的關鍵。我希望書中能夠提供清晰的指導，解釋如何根據研究問題選擇閤適的數學模型，如何進行模型的參數估計和敏感性分析，以及如何科學地評估模型的準確性和可靠性。第三版，意味著它能夠反映最新的研究趨勢和教學方法，我非常期待書中能夠加入一些互動式學習的元素，或者提供一些可供學生練習的編程代碼示例，這對於提升教學效果非常有幫助。這本書作為“高等學校教材”，其權威性和實用性是我選擇它的主要原因，我希望它能成為我教學的得力助手，幫助我培養齣更多優秀的地理學人纔。

評分☆☆☆☆☆

給力

評分☆☆☆☆☆

為瞭講課買的，按照這個內容備課就可以瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯，剛剛好需要

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

謝謝老闆，發貨速度快

評分☆☆☆☆☆

很不錯的說嘎哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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