任選 食在好吃係列 傢常菜譜 自製糕點 養生 烹飪美食 烹飪方法教學 暢銷書 排骨的158種做法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊桃美食編輯部 著

圖書標籤:

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• 糕點
• 排骨
• 養生
• 教學
• 任選食在好吃
• 烹飪方法

店鋪： 凱福圖書專營店

齣版社： 江蘇科學技術齣版社

ISBN：9787553743684

商品編碼：21851359737

齣版時間：2016-01-01

該詳情為食在好吃係列菜譜圖書部分書籍內頁細節，旨在讓各位瞭菜譜係列書籍大概品質與內容，不與所售商品一一對應。請知悉！

齣版社：江蘇鳳凰科學技術齣版社

齣版日期：2015-10-1

裝幀：軟精裝

字數：250000

頁碼：160頁

開本：16開

書籍簡介：從零開始的Python數據分析實戰指南 聚焦前沿技術，賦能數據驅動決策 目標讀者： 零基礎編程愛好者、希望轉型數據分析師的職場人士、市場營銷、金融、生物統計等需要處理和解讀數據的專業人士。 --- 內容概述：為什麼選擇這本Python數據分析實戰手冊？ 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析能力已不再是加分項，而是職場生存的基本技能。然而，市麵上的教程往往過於理論化，或者直接跳入復雜代碼，讓初學者望而卻步。本書《從零開始的Python數據分析實戰指南》正是為瞭彌補這一空白而生。 我們摒棄瞭枯燥的理論堆砌，完全以“項目驅動”和“實戰解決問題”為核心。全書緊密圍繞Python生態中最核心的三個庫——NumPy、Pandas和Matplotlib/Seaborn展開，並輔以Scikit-learn的初步應用，確保讀者在學習基礎概念的同時，能夠立即上手處理真實世界的數據集。 本書的結構設計遵循“基礎夯實—工具精通—綜閤應用”的三步走戰略，確保您從一個對Python一無所知的新手，蛻變為能夠獨立完成數據清洗、探索性分析（EDA）並製作專業報告的數據分析師。 --- 第一部分：Python與科學計算環境的搭建（夯實地基） 在正式接觸數據之前，我們需要一個穩固的環境。本部分將指導讀者完成所有必要的準備工作，確保後續學習的順暢進行。 1. 環境配置：Anaconda與Jupyter Notebook的完美結閤 詳細介紹如何安裝Anaconda發行版，這是數據科學傢的首選環境。重點講解Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，包括單元格操作、Markdown筆記編寫以及魔術命令（Magic Commands）的應用，讓您的工作流程高效有序。 2. NumPy：數值計算的基石 深入講解NumPy的核心——`ndarray`對象。內容涵蓋： 數組的創建、維度操作（reshape, transpose）。 矢量化操作（Vectorization）的原理與優勢，這是Python加速計算的關鍵。 廣播機製（Broadcasting）：理解為什麼我們能對不同形狀的數組進行運算，避免初學者常見的維度錯誤。 基礎的綫性代數運算，為後續的機器學習打下數學基礎。 3. Pandas：數據處理的瑞士軍刀 Pandas是本書的重中之重。我們不隻是介紹API，而是教授如何“像數據科學傢一樣思考數據結構”。 Series與DataFrame的深度剖析： 解釋它們與字典、列錶的內在聯係，幫助理解索引（Index）的重要性。 數據導入與導齣： 涵蓋CSV、Excel、JSON乃至SQL數據庫的讀取與寫入，重點講解文件編碼和缺失值處理時的參數選擇。 --- 第二部分：數據清洗與探索性數據分析（EDA的藝術） 數據分析的80%時間都花在瞭數據清洗上。本部分將手把手教您如何將“髒數據”轉化為“可用數據”，並從數據中提煉齣初步的洞察。 4. 數據清洗的實戰技巧 缺失值處理（Missing Data）： 不僅停留在刪除或均值填充，而是根據數據類型和業務邏輯，選擇插值法（如前嚮填充FFill、後嚮填充BFill）或使用更復雜的模型進行預測性填充。 數據類型轉換與異常值檢測： 使用正則錶達式（Regex）進行復雜的字符串清洗，以及使用箱綫圖（Box Plot）和Z-Score方法識彆和處理離群點。 數據閤並與重塑： 掌握`merge`, `join`, `concat`的區彆與應用場景，以及`pivot`和`melt`在數據透視和長寬格式轉換中的強大能力。 5. 分組聚閤與時間序列處理 GroupBy的威力： 深入講解`groupby()`的“拆分-應用-閤並”流程，教授如何進行多級分組聚閤，以及使用`transform`和`filter`進行更精細的計算。 日期與時間處理： 利用Pandas強大的`datetime`功能，處理時區轉換、時間差計算，並演示如何從日期中提取年、月、周等特徵，這對於金融和銷售數據分析至關重要。 --- 第三部分：數據可視化與洞察發現（講好數據故事） 分析的價值在於傳達。本部分將幫助讀者超越簡單的柱狀圖和摺綫圖，創建齣專業、有說服力的可視化報告。 6. Matplotlib：基礎繪圖引擎的掌控 講解Figure、Axes對象的層級關係，這是理解Matplotlib復雜布局的關鍵。 自定義圖錶元素：標題、標簽、圖例、顔色映射（Colormap）的精細調整，確保圖錶符閤齣版標準。 7. Seaborn：統計圖形的高效實現 Seaborn基於Matplotlib，專為統計可視化設計。我們將重點演示如何用極少的代碼創建復雜的統計圖錶： 分布圖： 直方圖（Histograms）、核密度估計圖（KDE）。 關係圖： 散點圖矩陣（Pair Plot）、迴歸圖（Reg Plot），快速識彆變量間的關係。 分類圖： 小提琴圖（Violin Plot）、箱綫圖，對比不同類彆的數據分布。 8. 實戰案例：探索性數據分析（EDA）流程 本章將整閤前述所有技能，以一個完整的公開數據集（如泰坦尼剋號生存數據或某電商銷售數據）為例，演示一個完整的EDA流程： 提齣業務問題。 數據導入與清洗。 單變量、雙變量分析。 通過可視化得齣初步結論並形成書麵總結。 --- 第四部分：進階應用與模型初探（邁嚮機器學習） 為瞭讓讀者對未來有清晰的認識，本部分會簡要介紹如何將清洗和分析好的數據接入到更高級的分析模塊中。 9. Scikit-learn 簡介：數據預處理與模型選擇 特徵工程入門： 演示如何使用Scikit-learn的預處理模塊（如`StandardScaler`, `OneHotEncoder`）將分析好的數據標準化，使其適應模型訓練。 第一個綫性迴歸模型： 簡要介紹綫性迴歸的原理，並使用我們清洗過的數據集進行一次簡單的預測任務，展示數據分析到預測建模的無縫銜接。 --- 本書的獨特優勢 代碼即案例： 所有代碼塊均可直接復製到Jupyter中運行，並附帶詳細的注釋和運行結果截圖。 “為什麼”優於“怎麼做”： 我們不僅告訴你如何使用某個函數，更會解釋為什麼在這個場景下應該選擇這個函數，培養讀者的分析直覺。 注重效率： 強調Pandas和NumPy的矢量化操作，確保讀者寫齣的代碼既簡潔又高效，避免瞭在Python中使用低效的循環結構。 掌握瞭本書的知識，您將不再是簡單的數據使用者，而是能夠利用Python這把利器，深入挖掘數據價值的實乾傢。

評分☆☆☆☆☆

我原本對烹飪的熱情就像我傢的煤氣竈，有時候會突然興起，但很多時候都懶得打開。直到我入手瞭這本《排骨的158種做法》，我的廚房生活可以說是發生瞭翻天覆地的變化。這本書最大的亮點在於它的實用性和創新性。它不是那種隻追求“高大上”菜譜的書，而是更貼近傢庭廚房的需求，食材都是平時比較容易買到的，操作步驟也非常清晰，即使是廚房小白也能輕鬆上手。讓我驚喜的是，它不僅教你“怎麼做”，更教你“為什麼這麼做”。比如，在講到“蜜汁烤排骨”時，它會詳細解釋為什麼要在烘烤過程中刷蜂蜜水，這樣能讓排骨的色澤更加誘人，口感也更上一層樓。書中的一些創意搭配也讓我耳目一新，像是“香茅檸檬排骨”和“椰奶咖喱排骨”，這些東南亞風味的融閤，給傳統的排骨菜肴帶來瞭全新的味覺體驗，我嘗試做瞭幾次，傢人都贊不絕口，覺得我廚藝突飛猛進。最關鍵的是，它讓我在做菜的過程中，不再是機械地照搬，而是能真正理解其中的奧妙，甚至能舉一反三，自己去探索新的搭配。這本書就像一個循循善誘的烹飪老師，讓我愛上瞭在廚房裏摺騰的日子。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，排骨在我心裏都是一道“硬菜”，總覺得要花很多時間和精力纔能做得好吃，而且口味變化也不多。這本《排骨的158種做法》徹底顛覆瞭我的認知。我最欣賞它的地方在於，它把“158種”這個數字做得名副其實，而且每一種做法都有其獨到之處。它不僅僅是簡單的復製粘貼，而是從細節入手，比如如何挑選不同種類的排骨，如何下刀切割纔能讓肉質更均勻入味，甚至連火候的掌握都給齣瞭非常具體的指導。我特彆喜歡裏麵關於“快速入味”的技巧，之前燉排骨總是要等很久，這本書裏介紹的一些醃製和預處理方法，大大縮短瞭烹飪時間，味道卻一點沒打摺。我嘗試做瞭“黑椒汁香煎排骨”，那種外焦裏嫩的口感，黑鬍椒的辛香和排骨的肉香完美結閤，簡直是 Michelin 級彆的享受！還有“酸菜魚排骨”，我以前從未想象過這兩種看似不搭的食材能碰撞齣如此美妙的火花，酸辣開胃，非常下飯。這本書真的讓我體會到瞭，原來排骨也可以如此韆變萬化，每一頁都充滿瞭挑戰和樂趣，讓我忍不住想要逐一嘗試。

評分☆☆☆☆☆

這本《排骨的158種做法》真是太讓我驚艷瞭！我一直覺得排骨的做法來來去去就是那幾種，紅燒、糖醋、蒜香，偶爾換個清蒸，感覺已經到瞭瓶頸。翻開這本書，簡直是打開瞭新世界的大門！它不是簡單地羅列菜譜，而是真的從食材的選擇、部位的區分，到各種調味料的巧妙搭配，都講得細緻入微。比如，它會告訴你不同部位的排骨適閤哪種烹飪方式，例如肋排更適閤烤製，而豬頸骨則更適閤燉煮。書中還特彆提到瞭如何處理排骨纔能使其口感更加鮮嫩，去腥的關鍵步驟，以及如何纔能燉齣入口即化、肥而不膩的排骨。我印象最深刻的是有一道“花雕酒糟排骨”，我之前從來沒想過可以用酒糟來燉排骨，沒想到味道如此醇厚，帶著淡淡的酒香和米香，入口的瞬間，那種層次豐富的口感直接讓我味蕾炸裂。還有“韓式辣醬排骨”，我本來以為會很死闆，結果它教你如何用韓式辣醬的甜辣度來調節，還可以根據個人口味加入不同的蔬菜，成品不僅顔值高，味道更是醇厚濃鬱，下飯神器！這本書讓我徹底打破瞭對排骨的固有印象，原來排骨可以有如此豐富的變化，每一頁都充滿瞭驚喜和靈感。

評分☆☆☆☆☆

我一直對烹飪懷揣著一絲憧憬，總想著有一天能做齣讓傢人驚嘆的菜肴。這本《排骨的158種做法》則是我實現這個願望的一塊敲門磚。這本書的價值絕不僅僅在於它收錄瞭多少種排骨的做法，更在於它所傳遞的烹飪理念和方法。它鼓勵讀者去嘗試，去創新，去根據自己的口味和現有食材進行調整。書中有很多關於“風味搭配”的章節，讓我瞭解瞭不同香料和調味品是如何相互作用，産生奇妙的化學反應的。比如，我之前做紅燒排骨總是味道差不多，看瞭這本書纔知道，原來加入少量的八角和桂皮，能讓紅燒的味道更加醇厚，而且我還可以根據自己的喜好，調整糖和醬油的比例，創造齣屬於自己獨有的味道。這本書還包含瞭一些關於“排骨的營養價值”和“不同烹飪方式對營養的影響”的介紹，讓我不僅僅是追求口感，還能更注重健康。我嘗試瞭書裏推薦的“蒸肉排骨”，用蒸的方式最大限度地保留瞭排骨的原汁原味和營養，口感也異常軟糯，非常適閤老人和孩子。這本書讓我感覺，烹飪是一門藝術，也是一種生活方式，它讓我變得更有創造力，也讓我的生活充滿瞭更多的色彩。

評分☆☆☆☆☆

作為一個平時對烹飪不太感冒的人，我很少會主動去買烹飪書。但當我無意中翻到這本《排骨的158種做法》時，我被深深吸引住瞭。這本書的優點在於，它把復雜的烹飪過程變得非常簡單易懂。裏麵的圖片非常精美，清晰地展示瞭每一步的製作過程，而且文字說明也非常簡潔明瞭，不會讓人感到枯燥。最讓我驚喜的是，它裏麵的很多食譜都非常適閤快節奏的生活。比如，它介紹瞭幾種“懶人版”排骨做法，隻需要簡單的幾步，就能做齣美味的排骨，對於忙碌瞭一天的人來說，簡直是福音。我嘗試瞭書裏的“迷迭香烤排骨”，步驟少，味道卻非常驚艷，迷迭香的味道給排骨增添瞭一種獨特的香氣，完全不需要復雜的技巧。還有“照燒排骨”，味道甜鹹適中，非常符閤我的口味，而且製作過程非常快，不用半小時就能上桌。這本書真的讓我感覺烹飪不再是一件難事，它讓我重新找迴瞭對廚房的興趣，也讓我能為傢人做齣更美味、更健康的食物。

評分☆☆☆☆☆

LP買的，我就是一個搬運工！一切為瞭小孩！

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物美價廉，快捷方便。

評分☆☆☆☆☆

看著就有食欲。

評分☆☆☆☆☆

買來學習做菜

評分☆☆☆☆☆

孩子喜歡吃，我就用心研究，她們吃得開心，我也就非常滿足……???

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好

評分☆☆☆☆☆

很好

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買來學習做菜

評分☆☆☆☆☆

要想自己做菜，就要買書本來學習