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店铺： 翰林书苑图书专营店

出版社： 天地出版社

ISBN：9787545535174

商品编码：28922254844

丛书名： B卷必刷数学七年级下册

 

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《精通Python数据分析：从零基础到实战应用》 书籍简介 本书是一本专为希望掌握数据分析核心技能的读者量身打造的实战指南。我们深知，在当今数据驱动的时代，无论是科研人员、商业分析师还是软件工程师，数据处理与分析能力都是一项至关重要的竞争力。本书摒弃了冗长空洞的理论叙述，专注于提供清晰、可操作的步骤和丰富的案例，确保读者能够快速上手，并将所学知识直接应用于解决实际问题。 第一部分：Python与数据分析环境搭建 在开始数据分析之前，我们需要一个稳定且高效的工作环境。本部分将引导读者完成所有必要的准备工作。 第一章：Python基础回顾与环境配置 Python生态速览： 简要介绍Python在数据科学领域的地位及其核心优势。 环境搭建实战： 详细指导读者安装最新稳定版的Python，并推荐使用Anaconda发行版，以集成科学计算所需的所有核心库。 Jupyter Notebook/Lab深度使用指南： 介绍Notebook作为交互式计算环境的强大功能，包括Markdown编辑、代码块执行、变量检查和结果可视化等。 虚拟环境管理： 讲解如何使用`conda`或`venv`创建独立的、项目隔离的虚拟环境，避免库版本冲突，这是专业开发者的必备技能。 第二章：Numpy——数值计算的基石 Numpy是Python科学计算的基石，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。 ndarray对象深度解析： 讲解数组的创建、维度、形状、数据类型（dtypes）及其内存布局。 向量化操作的魔力： 深入探讨Numpy的广播（Broadcasting）机制，理解它如何实现高效的元素级运算，从而避免低效的Python循环。 索引、切片与视图： 掌握复杂的多维数组的精确访问方法，以及理解视图（View）和副本（Copy）的区别，这对内存优化至关重要。 线性代数基础应用： 利用Numpy进行矩阵乘法、求逆、特征值分解等基础线性代数运算，为后续的机器学习打下基础。 第二部分：Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据处理的核心库，提供了Series和DataFrame两种强大的数据结构。 第三章：DataFrame的精妙结构与构建 Series与DataFrame的全面对比： 细致区分这两种结构，明确它们各自适用的场景。 数据导入与导出： 覆盖从CSV、Excel、SQL数据库（SQLite示例）到JSON等多种常见数据源的读取与写入操作，强调数据清洗前的预处理。 数据结构的检查与概览： 教授使用`.info()`, `.describe()`, `.head()`, `.dtypes`等方法快速了解数据集的“健康状况”。 第四章：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏乱差”的，本章聚焦于如何将原始数据转化为可供分析的形态。 缺失值处理策略： 详细对比删除（dropna）、填充（fillna，包括均值、中位数、众数及插值法）的适用条件，并探讨更高级的MICE多重插补方法的概念。 数据类型转换与格式化： 处理错误的日期时间格式、字符串到数值的转换难题。 重复数据识别与移除： 精准定位和清理重复记录，确保数据唯一性。 异常值检测与处理： 介绍基于统计学（Z-Score, IQR）和可视化（箱线图）的异常值识别方法，并讨论保留、修正或移除异常值的判断标准。 第五章：数据重塑、合并与分组聚合 这是数据分析中最频繁进行的操作，直接决定了分析的深度。 数据合并与连接： 掌握`merge`（类似于SQL的JOIN）和`concat`的用法，实现跨数据集的精确对齐。 透视表（Pivot Tables）的强大功能： 使用`pivot_table`功能，实现对数据的多维度汇总和交叉分析。 GroupBy操作详解： 深入理解“拆分-应用-合并”（Split-Apply-Combine）的思维模式，实现复杂的组内计算，例如计算每个部门的平均薪资、不同产品线的销售额占比等。 数据重塑： 运用`stack()`和`unstack()`将数据从宽格式（Wide Format）转换为长格式（Long Format），反之亦然，以适应不同分析工具的要求。 第三部分：数据可视化与洞察提取 数据只有被有效展示，其价值才能被体现。本部分将重点介绍Matplotlib和Seaborn库的应用。 第六章：Matplotlib——基础绘图的精细控制 面向对象绘图API： 讲解Figure、Axes对象的层级关系，使读者能够精确控制图表的每一个元素。 核心图表绘制： 绘制线图、散点图、柱状图的基础实现。 美化与定制： 如何调整标题、标签、图例、颜色映射（Colormaps）以及保存不同分辨率的图形文件。 第七章：Seaborn——统计图形的优雅之道 Seaborn建立在Matplotlib之上，专为统计数据可视化设计，提供更美观的默认样式和更便捷的统计图表绘制方法。 单变量分布可视化： 绘制直方图、核密度估计图（KDE）和箱线图，理解数据的分布形态。 双变量关系探索： 使用散点图矩阵（Pair Plot）、回归图（lmplot）来探索变量间的相关性。 分类数据可视化： 掌握小提琴图（Violin Plot）和条形图，用于比较不同类别间的数值差异。 第四部分：进阶主题与实战项目 第八章：时间序列数据处理基础 日期时间对象的精细操作： 利用Pandas的`to_datetime`和`.dt`访问器进行时间戳的提取、重采样（Resampling）和时区转换。 滚动窗口计算： 应用移动平均（Rolling Mean）平滑数据，用于趋势分析。 第九章：案例分析——电商销售数据探究 本章将整合前述所有知识点，通过一个完整的电商销售数据集进行端到端分析： 1. 数据导入与清洗： 处理订单缺失值和不一致的商品名称。 2. 探索性数据分析（EDA）： 分析月度销售趋势、最畅销产品Top 10、客户购买频率分布。 3. 可视化报告： 创建销售漏斗图、地理分布热力图（结合GeoPandas概念介绍）。 4. 关键洞察提炼： 基于分析结果，为业务部门提供可执行的建议。 本书特色： 代码优先原则： 所有概念都通过可直接运行的代码块进行阐释。 面向工业界应用： 案例均来源于真实或高度仿真的商业场景，强调解决实际问题的能力。 持续更新资源： 随书附带所有代码、数据集的在线代码仓库链接，方便读者跟随最新版本的库进行学习和实践。 无论您是准备进入数据科学领域的新手，还是希望巩固和提升现有技能的专业人士，《精通Python数据分析》都将是您不可或缺的工具书和实战宝典。

评分☆☆☆☆☆

我必须得提一下我最近读的一本关于古典音乐赏析的入门读物，它彻底改变了我对古典音乐的刻板印象。这本书的厉害之处在于，它完全避开了音乐理论中那些令人生畏的术语，而是采取了一种非常生活化和故事化的叙事方式。作者擅长用极其形象的比喻来解释复杂的复调结构，比如将巴赫的赋格比作一场精心编排的“对话”，而将马勒的交响乐描述成一次“史诗般的内心独白”。书中还巧妙地植入了大量的二维码链接，读者可以通过手机扫描直接跳转到在线音频平台上的特定乐段，这使得理论讲解和实际听感能够即时对应起来，极大地降低了理解门槛。我过去觉得古典乐遥不可及，但这本书让我明白，每一个音符背后都有着丰富的人类情感和时代背景，它成功地搭建起了一座连接普通听众与宏大音乐世界的桥梁，读完后，我竟然开始主动去探索那些以前从不敢触碰的作曲家作品了。

评分☆☆☆☆☆

我去年夏天去了一趟云南的雨林深处徒步，带上了一本关于当地民族植物学的野外手册。那本书的设计简直是为户外探险量身定做的。首先，它的外壳采用了防水耐磨的材料，即使被雨水淋湿或者不小心掉进泥里，内容也毫发无损，这在潮湿多变的山地环境中至关重要。其次，手感轻薄便携，这对于徒步者来说，减轻每一克负重都是莫大的安慰。内容组织上，它摒弃了传统的教科书式分类，而是采用了基于“用途”和“形态”的快速识别系统。比如，它会把所有能做染料的植物集中在一起，并配有真实的植物照片和不同光照下的颜色样本，而不是晦涩的科学插图。更绝的是，书中附带了一个可拆卸的小卡片组，上面是当地最常见的几种有毒植物的简易图示和急救常识，可以直接夹在外套上，随时取用，这种将实用性做到极致的设计思维，让我深感佩服。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理书架时，无意间翻开了一本几年前买的关于古希腊哲学的译著，那本书的翻译质量简直让人拍案叫绝。作者的论述原本就深邃晦涩，但译者却展现了高超的语言驾驭能力，他不仅精准地传达了原文的逻辑结构和核心概念，更重要的是，他似乎能将古人的那种思考的韵味和语气也一并“翻译”了过来。阅读过程中，我几乎忘记了自己是在读译文，那种沉浸式的体验非常难得。尤其是处理那些复杂的形而上学名词时，译者总能找到一个既贴合古义又符合现代汉语习惯的表达，避免了生硬的直译带来的佶屈聱牙。这本书的注释也做得极其详尽，不仅对关键术语进行了解释，还穿插了大量的历史背景资料和相关学者的观点比较，使得即便是初次接触该领域的读者，也能建立起一个相对完整的知识框架，这远非一般的“工具性”翻译作品所能比拟，真正做到了让知识“活”起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是艺术品！封面采用了哑光纸质，手感温润细腻，那种沉甸甸的分量感让人觉得捧在手里的不是一本普通的教辅，而是一件精心打磨的工具。色彩搭配上，主色调是沉稳的深蓝与活泼的亮橙色巧妙撞击，既不失学术的严谨性，又透露出一股积极向上的学习氛围。内页的纸张选用的是高级的米白色护眼纸，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到强烈的刺激或疲劳，这对于需要面对大量习题的中学生来说，简直是福音。更值得称赞的是，排版布局的用心。每一道例题和解析都留出了充足的空白区域，方便学生随时进行批注、圈画和思考过程的草稿。章节之间的过渡设计得非常流畅，图表的清晰度和专业度也无可挑剔，各种数学符号和公式的印刷都极其锐利准确，看得出出版社在细节上确实下了血本，这无疑为提升学习体验奠定了坚实的基础，光是抚摸着这本书，都能感受到一种对知识的敬畏感。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了一套关于中世纪欧洲建筑史的精装画册集，那套书的摄影和制版工艺简直是教科书级别的。我拿到的是其中关于哥特式大教堂的某一卷，光是看那些玫瑰窗和飞扶壁的局部特写照片，就足以让人屏息凝神。高分辨率的扫描技术将石材表面的风化痕迹、雕塑家刀法的细微起伏都清晰地展现了出来，仿佛能触摸到那跨越了数百年历史的冰冷石头。光影的处理尤其到位，每一张照片都精确捕捉了特定时间和天气下，阳光穿过彩色玻璃后投射在地板上的斑斓景象，那种神圣而又迷幻的氛围感被完美地还原了。再者，书中的文字部分虽然是学术性的分析，但作者的笔触非常生动，他不是简单地描述结构，而是将建筑与当时的宗教、社会心态紧密结合，让读者理解为何人们要耗费几代人的心血去建造如此宏伟的“石头史诗”，阅读体验远超枯燥的建筑参数堆砌。