具体描述
基本信息
书名：电路仿真与绘图快速入门教程(第2版)
定价：29.00元
作者：康晓明,卫俊玲
出版社：国防工业出版社
出版日期：2014-09-01
ISBN：9787118097078
字数：
页码：
版次：2
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
康晓明、卫俊玲主编的《电路仿真与绘图快速入门教程(第2版十二五职业教育国家规划教材)》分为 “电路仿真”和“电路CAD”两部分内容。“电路仿真”部分通过9个实际项目，循序渐进地介绍了 Multisim 10软件的功能、软件使用环境、基本元件库、常用仪表功能及其使用方法、电路仿真流程等。
“电路CAD”部分通过4个实际项目，循序渐进地介绍了Protel DXP 2004软件的功能、软件使用环境、电路原理图的设计流程、印制电路板的相关知识、印制电路板的设计以及元件库的制作等。
本书通俗易懂，特别适合急需掌握“电路仿真” 和“电路CAD”知识的初学者。本书可作为电类和机电类专业的教材和教学参考书。
目录
电路仿真篇
实践操作项目1 基尔霍夫电流定律的仿真
实践操作项目2 一阶电路的仿真
实践操作项目3 简易电源电路的仿真
实践操作项目4 触摸延时开关电路的仿真
实践操作项目5 三角波发生器电路的仿真
实践操作项目6 三人表决器电路的仿真
实践操作项目7 四人抢答器电路的仿真
实践操作项目8 计数器电路的仿真
实践操作项目9 消防车双音报警器电路的仿真
电路CAD篇
实践操作项目10 触摸延时开关电路的印制电路板设计与制作
实践操作项目11 三角波发生器电路的印制电路板设计与制作
实践操作项目12 调光灯电路的印制电路板设计与制作
实践操作项目13 企业应用电路的印制电路板设计与制作
附录A 仿真软件库介绍
附录B 常用电子元器件符号
参考文献
作者介绍
文摘
序言
《基于Python的科学计算与数据分析实战》 内容简介 本书是一本面向初学者的科学计算与数据分析实战指南，旨在帮助读者快速掌握使用Python进行数据处理、数值计算、统计分析以及数据可视化的核心技术。全书以实践为导向，结合大量真实世界的应用场景，通过详细的代码示例和清晰的讲解，让读者在动手实践中学习和理解复杂的概念。 第一部分：Python基础与科学计算环境搭建 在信息时代，数据已成为驱动决策和创新的关键要素。无论是科研探索、工程设计，还是商业分析，都离不开强大的数据处理和计算能力。Python语言以其简洁易懂的语法、丰富的库生态以及跨平台的特性，已成为科学计算和数据分析领域的首选工具。本部分将带领读者一步步搭建起完整的Python科学计算环境，并深入理解Python语言的基础概念，为后续深入的学习打下坚实基础。 第一章 Python开发环境搭建与基础 1.1 Python简介与安装：我们将介绍Python的起源、发展及其在科学计算领域的地位。随后，详细指导读者如何在Windows、macOS和Linux等不同操作系统上安装Python解释器。我们将重点讲解Python 3.x版本的安装过程，并介绍包管理工具pip的使用，演示如何通过pip安装和管理第三方库，为后续的科学计算打下基础。 1.2 集成开发环境（IDE）的选择与配置：为了提高开发效率，一个好的集成开发环境至关重要。本章将重点介绍几款主流的Python IDE，包括VS Code、PyCharm和Jupyter Notebook。我们将详细演示如何安装和配置这些IDE，包括设置Python解释器、安装插件、代码高亮、自动补全等功能。特别地，我们将详细讲解Jupyter Notebook的使用，其交互式编程的特点非常适合数据探索和可视化。 1.3 Python基本语法回顾：尽管本书侧重于科学计算，但扎实的Python基础是必不可少的。本节将快速回顾Python的核心语法，包括变量、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符、控制流语句（if-elif-else, for, while）、函数定义与调用。我们将通过简短的代码示例，帮助读者巩固这些基本概念。 1.4 数据结构：列表、元组、字典和集合：Python内置的数据结构是处理和组织数据的基石。本节将深入讲解列表、元组、字典和集合的特性、创建方法、常用操作（增删改查、遍历、切片）以及它们在数据分析中的应用场景。例如，我们将演示如何使用列表存储实验数据，如何用字典表示具有键值对的数据记录。 1.5 文件I/O操作：数据往往存储在文件中，能够进行文件的读写是数据分析的第一步。本节将介绍Python如何进行文本文件和二进制文件的读写操作，包括打开、读取、写入、关闭文件，以及使用`with`语句确保文件资源的正确释放。我们将演示如何读取CSV、TXT等常见数据文件。 第二章 NumPy：数值计算的基石 2.1 NumPy库简介与安装：NumPy（Numerical Python）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。本章将详细介绍NumPy的安装方法，并通过实例展示其在数值计算中的重要性。 2.2 NumPy数组（ndarray）的创建与基本操作：我们将重点讲解`ndarray`对象的创建，包括从列表创建、使用`arange`, `zeros`, `ones`, `linspace`等函数创建。随后，我们将深入探讨ndarray的基本操作，如索引、切片、形状（shape）、数据类型（dtype）、重塑（reshape）等。 2.3 NumPy数组的数学运算：NumPy数组支持高效的元素级运算，包括加减乘除、幂运算、三角函数、指数函数等。本节将通过大量代码示例，展示这些运算的强大之处，以及如何利用NumPy实现向量化计算，大幅提升运算效率。 2.4 数组的广播（Broadcasting）机制：广播是NumPy的一个强大特性，它允许不同形状的数组在执行算术运算时进行“隐式”的扩展，从而实现元素级的计算。本节将详细解释广播的规则和工作原理，并给出多个实际应用案例，帮助读者理解和掌握这一重要概念。 2.5 线性代数运算：NumPy的`linalg`模块提供了丰富的线性代数函数，如矩阵乘法、求逆、求解线性方程组、计算特征值和特征向量等。本节将通过实际问题，演示如何利用NumPy的线性代数功能解决工程和科学计算中的常见问题。 2.6 随机数生成：科学计算和模拟实验常常需要生成随机数。NumPy的`random`模块提供了多种随机数生成器，包括均匀分布、正态分布等。本节将介绍如何使用这些函数生成指定分布的随机数，并应用于统计分析和模拟。 第二部分：数据处理与分析利器 在数据分析流程中，数据清洗、转换和分析是核心环节。Pandas库的出现极大地简化了这些过程，其强大的DataFrame和Series结构为处理表格型数据提供了前所未有的便利。本部分将深入讲解Pandas的使用，帮助读者掌握数据导入导出、清洗、转换、合并以及基本统计分析的方法。 第三章 Pandas：数据处理与分析的瑞士军刀 3.1 Pandas库简介与安装：Pandas是Python数据分析的核心库，它提供了高性能、易于使用的数据结构（Series和DataFrame）和数据分析工具。本章将介绍Pandas的安装方法，并简要概述其在数据科学中的地位。 3.2 Series：一维带标签数组：Pandas的Series对象类似于NumPy的一维数组，但它带有索引标签，这使得数据查找和对齐更加方便。本节将讲解Series的创建、索引、切片、基本运算以及与NumPy数组的相互转换。 3.3 DataFrame：二维表格型数据结构：DataFrame是Pandas的核心数据结构，它是一个二维的、大小可变的、异构的表格型数据结构，类似于电子表格或SQL表。本节将详细介绍DataFrame的创建（从字典、列表、NumPy数组、CSV文件等）、列选择、行选择、条件筛选。 3.4 数据导入与导出：真实世界的数据往往以各种格式存储，如CSV、Excel、SQL数据库等。本节将重点讲解Pandas如何高效地读取和写入这些格式的数据，包括`read_csv`, `read_excel`, `to_csv`, `to_excel`等函数的使用，以及相关的参数配置。 3.5 数据清洗与预处理：数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，旨在处理缺失值、异常值、重复值等问题。本节将演示Pandas提供的多种数据清洗方法，如使用`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`处理缺失值；使用`duplicated()`, `drop_duplicates()`处理重复值；以及简单的异常值检测和处理。 3.6 数据选择与过滤：精确地选择和过滤数据是进行深入分析的前提。本节将讲解DataFrame的多种数据选择方式，包括基于标签的`loc`，基于位置的`iloc`，以及布尔索引（条件筛选）。我们将通过实际例子，演示如何根据不同条件提取所需数据。 3.7 数据合并与连接：在实际应用中，我们经常需要将多个数据集合并或连接起来。本节将介绍Pandas的`merge`和`concat`函数，讲解内连接、左连接、右连接、外连接的区别和用法，以及如何按行或按列合并DataFrame。 3.8 数据分组与聚合：分组与聚合是进行描述性统计和探索性分析的重要手段。本节将详细讲解Pandas的`groupby()`方法，演示如何按一个或多个列对数据进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，如计算均值、求和、计数、最大值、最小值等。 3.9 数据透视表与交叉表：数据透视表和交叉表是用于汇总和分析数据的强大工具。本节将介绍Pandas的`pivot_table()`和`crosstab()`函数，演示如何创建多维度的汇总报表，揭示数据之间的关系。 第三部分：数据可视化与探索 可视化是将抽象的数据转化为直观图形的关键步骤，它能够帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常。Matplotlib和Seaborn是Python中最常用的数据可视化库。本部分将带领读者掌握使用这两个库创建各种常用图表，并进行有效的探索性数据分析（EDA）。 第四章 Matplotlib：基础绘图库 4.1 Matplotlib简介与基本概念：Matplotlib是Python最基础、最灵活的绘图库，它提供了丰富的图表类型和高度的自定义能力。本节将介绍Matplotlib的安装及其核心概念，如Figure（图）、Axes（坐标轴）、Artist（图形元素）。 4.2 绘制基本图表：本节将演示如何使用Matplotlib绘制各种基本图表，包括折线图（`plot()`）、散点图（`scatter()`）、柱状图（`bar()`）、饼图（`pie()`）和直方图（`hist()`）。我们将讲解如何设置标题、坐标轴标签、图例，以及调整图表样式。 4.3 图表美化与定制：为了使图表更具可读性和专业性，本节将介绍如何进行图表的美化。我们将学习如何调整线条颜色、线型、标记点，设置刻度、网格线，以及如何使用`subplot()`创建多子图布局。 4.4 绘制复杂图表：除了基本图表，Matplotlib还支持绘制更复杂的图表，如箱线图（`boxplot()`）、小提琴图（`violinplot()`）和热力图（`imshow()`）。本节将结合实际数据，演示如何绘制这些图表，以及如何解读它们所传达的信息。 4.5 图表的保存与输出：绘制好的图表需要保存下来以便分享和报告。本节将介绍如何将图表保存为多种格式，如PNG、JPG、SVG、PDF等，并讲解保存时的分辨率和透明度等参数设置。 第五章 Seaborn：统计数据可视化 5.1 Seaborn库简介与安装：Seaborn是基于Matplotlib的统计数据可视化库，它提供了更高级的接口，可以轻松绘制美观且信息丰富的统计图形。本节将介绍Seaborn的安装及其与Matplotlib的关系。 5.2 探索性数据分析（EDA）中的常用图表：Seaborn在EDA中尤为强大。本节将重点讲解Seaborn如何利用DataFrame生成各种用于探索数据关系的图表，如： 分布图：`histplot()`, `kdeplot()`, `displot()`，用于展示变量的分布情况。 关系图：`scatterplot()`, `lineplot()`, `relplot()`，用于展示变量之间的关系。 分类图：`boxplot()`, `violinplot()`, `swarmplot()`, `countplot()`，用于比较不同类别下的数据。 回归图：`regplot()`, `lmplot()`，用于展示变量之间的线性回归关系。 5.3 多变量可视化：理解多变量之间的相互关系对于深入分析至关重要。本节将介绍Seaborn如何绘制多变量图表，如使用`pairplot()`绘制散点图矩阵，展示所有变量之间的两两关系；使用`heatmap()`绘制相关系数矩阵图，直观展示变量间的相关性。 5.4 图表主题与样式：Seaborn提供了美观的默认样式和多种主题，可以快速提升图表的美观度。本节将演示如何切换Seaborn的内置主题，以及如何自定义图表的颜色板（color palettes）。 5.5 结合Pandas进行可视化：Seaborn的设计理念是与Pandas DataFrame紧密集成。本节将通过大量示例，展示如何直接将DataFrame作为数据源传递给Seaborn的绘图函数，实现数据到图表的无缝转换。 第四部分：进阶应用与案例实战 掌握了基础的Python、NumPy、Pandas和可视化工具后，我们将把这些知识融会贯通，通过几个具有代表性的实战案例，展示如何将所学技能应用于解决实际问题。这些案例涵盖了数据采集、处理、分析和可视化的一整个流程，帮助读者提升综合应用能力。 第六章 实际应用案例：股票数据分析 6.1 股票数据获取与处理：我们将利用Python库（如`yfinance`或`pandas_datareader`）从网络获取历史股票价格数据。随后，利用Pandas对数据进行清洗、整理，包括处理缺失值、选择特定时间段的数据等。 6.2 股票价格可视化与趋势分析：使用Matplotlib和Seaborn绘制股票价格的折线图、收盘价与成交量的组合图。通过可视化，分析股票价格的长期和短期趋势。 6.3 技术指标计算与分析：我们将演示如何使用NumPy和Pandas计算常用的股票技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等。并尝试将这些指标与价格走势一同可视化，以便进行更深入的分析。 6.4 股票相关性分析：选择多支股票，计算它们之间的日收益率相关性，并利用Seaborn的`heatmap()`绘制相关性矩阵图，直观展示股票间的联动关系。 第七章 实际应用案例：用户行为数据分析 7.1 用户行为数据加载与探索：模拟一个用户行为数据集（如用户注册、登录、购买等日志），使用Pandas加载数据，并进行初步的探索性分析，了解数据的基本统计特征。 7.2 用户留存率分析：设计并实现用户留存率的计算方法。通过可视化（如折线图或热力图），展示不同用户群体的留存情况。 7.3 用户活跃度分析：分析用户的登录频率、会话时长等指标，计算用户活跃度，并可视化展示活跃用户与非活跃用户的特征差异。 7.4 用户画像构建基础：基于用户的基本信息和行为数据，进行初步的用户画像分析，如用户消费能力、偏好等，并通过可视化手段呈现分析结果。 第八章 进一步学习方向与资源 8.1 机器学习基础：简要介绍机器学习在数据分析中的作用，并推荐读者继续学习Scikit-learn等机器学习库。 8.2 其他数据科学库：介绍其他重要的数据科学库，如Statsmodels（统计建模）、Plotly/Bokeh（交互式可视化）等。 8.3 学习资源推荐：提供在线课程、书籍、社区论坛等优质学习资源，鼓励读者持续学习和实践。 总结 本书力求以最直观、最实用的方式，带领读者从零开始，逐步掌握Python在科学计算和数据分析中的强大能力。通过丰富的示例和案例，读者不仅能够学会如何使用各种工具，更能理解在实际问题中如何应用这些工具，从而提升解决问题的能力。希望本书能够成为您开启数据科学之旅的坚实起点。
