具體描述
基本信息
書名：電路仿真與繪圖快速入門教程(第2版)
定價：29.00元
作者：康曉明,衛俊玲
齣版社：國防工業齣版社
齣版日期：2014-09-01
ISBN：9787118097078
字數：
頁碼：
版次：2
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯推薦
內容提要
康曉明、衛俊玲主編的《電路仿真與繪圖快速入門教程(第2版十二五職業教育國傢規劃教材)》分為 “電路仿真”和“電路CAD”兩部分內容。“電路仿真”部分通過9個實際項目，循序漸進地介紹瞭 Multisim 10軟件的功能、軟件使用環境、基本元件庫、常用儀錶功能及其使用方法、電路仿真流程等。
“電路CAD”部分通過4個實際項目，循序漸進地介紹瞭Protel DXP 2004軟件的功能、軟件使用環境、電路原理圖的設計流程、印製電路闆的相關知識、印製電路闆的設計以及元件庫的製作等。
本書通俗易懂，特彆適閤急需掌握“電路仿真” 和“電路CAD”知識的初學者。本書可作為電類和機電類專業的教材和教學參考書。
目錄
電路仿真篇
實踐操作項目1 基爾霍夫電流定律的仿真
實踐操作項目2 一階電路的仿真
實踐操作項目3 簡易電源電路的仿真
實踐操作項目4 觸摸延時開關電路的仿真
實踐操作項目5 三角波發生器電路的仿真
實踐操作項目6 三人錶決器電路的仿真
實踐操作項目7 四人搶答器電路的仿真
實踐操作項目8 計數器電路的仿真
實踐操作項目9 消防車雙音報警器電路的仿真
電路CAD篇
實踐操作項目10 觸摸延時開關電路的印製電路闆設計與製作
實踐操作項目11 三角波發生器電路的印製電路闆設計與製作
實踐操作項目12 調光燈電路的印製電路闆設計與製作
實踐操作項目13 企業應用電路的印製電路闆設計與製作
附錄A 仿真軟件庫介紹
附錄B 常用電子元器件符號
參考文獻
作者介紹
文摘
序言
《基於Python的科學計算與數據分析實戰》 內容簡介 本書是一本麵嚮初學者的科學計算與數據分析實戰指南，旨在幫助讀者快速掌握使用Python進行數據處理、數值計算、統計分析以及數據可視化的核心技術。全書以實踐為導嚮，結閤大量真實世界的應用場景，通過詳細的代碼示例和清晰的講解，讓讀者在動手實踐中學習和理解復雜的概念。 第一部分：Python基礎與科學計算環境搭建 在信息時代，數據已成為驅動決策和創新的關鍵要素。無論是科研探索、工程設計，還是商業分析，都離不開強大的數據處理和計算能力。Python語言以其簡潔易懂的語法、豐富的庫生態以及跨平颱的特性，已成為科學計算和數據分析領域的首選工具。本部分將帶領讀者一步步搭建起完整的Python科學計算環境，並深入理解Python語言的基礎概念，為後續深入的學習打下堅實基礎。 第一章 Python開發環境搭建與基礎 1.1 Python簡介與安裝：我們將介紹Python的起源、發展及其在科學計算領域的地位。隨後，詳細指導讀者如何在Windows、macOS和Linux等不同操作係統上安裝Python解釋器。我們將重點講解Python 3.x版本的安裝過程，並介紹包管理工具pip的使用，演示如何通過pip安裝和管理第三方庫，為後續的科學計算打下基礎。 1.2 集成開發環境（IDE）的選擇與配置：為瞭提高開發效率，一個好的集成開發環境至關重要。本章將重點介紹幾款主流的Python IDE，包括VS Code、PyCharm和Jupyter Notebook。我們將詳細演示如何安裝和配置這些IDE，包括設置Python解釋器、安裝插件、代碼高亮、自動補全等功能。特彆地，我們將詳細講解Jupyter Notebook的使用，其交互式編程的特點非常適閤數據探索和可視化。 1.3 Python基本語法迴顧：盡管本書側重於科學計算，但紮實的Python基礎是必不可少的。本節將快速迴顧Python的核心語法，包括變量、數據類型（整型、浮點型、字符串、布爾型）、運算符、控製流語句（if-elif-else, for, while）、函數定義與調用。我們將通過簡短的代碼示例，幫助讀者鞏固這些基本概念。 1.4 數據結構：列錶、元組、字典和集閤：Python內置的數據結構是處理和組織數據的基石。本節將深入講解列錶、元組、字典和集閤的特性、創建方法、常用操作（增刪改查、遍曆、切片）以及它們在數據分析中的應用場景。例如，我們將演示如何使用列錶存儲實驗數據，如何用字典錶示具有鍵值對的數據記錄。 1.5 文件I/O操作：數據往往存儲在文件中，能夠進行文件的讀寫是數據分析的第一步。本節將介紹Python如何進行文本文件和二進製文件的讀寫操作，包括打開、讀取、寫入、關閉文件，以及使用`with`語句確保文件資源的正確釋放。我們將演示如何讀取CSV、TXT等常見數據文件。 第二章 NumPy：數值計算的基石 2.1 NumPy庫簡介與安裝：NumPy（Numerical Python）是Python科學計算的基石，它提供瞭高性能的多維數組對象和用於處理這些數組的工具。本章將詳細介紹NumPy的安裝方法，並通過實例展示其在數值計算中的重要性。 2.2 NumPy數組（ndarray）的創建與基本操作：我們將重點講解`ndarray`對象的創建，包括從列錶創建、使用`arange`, `zeros`, `ones`, `linspace`等函數創建。隨後，我們將深入探討ndarray的基本操作，如索引、切片、形狀（shape）、數據類型（dtype）、重塑（reshape）等。 2.3 NumPy數組的數學運算：NumPy數組支持高效的元素級運算，包括加減乘除、冪運算、三角函數、指數函數等。本節將通過大量代碼示例，展示這些運算的強大之處，以及如何利用NumPy實現嚮量化計算，大幅提升運算效率。 2.4 數組的廣播（Broadcasting）機製：廣播是NumPy的一個強大特性，它允許不同形狀的數組在執行算術運算時進行“隱式”的擴展，從而實現元素級的計算。本節將詳細解釋廣播的規則和工作原理，並給齣多個實際應用案例，幫助讀者理解和掌握這一重要概念。 2.5 綫性代數運算：NumPy的`linalg`模塊提供瞭豐富的綫性代數函數，如矩陣乘法、求逆、求解綫性方程組、計算特徵值和特徵嚮量等。本節將通過實際問題，演示如何利用NumPy的綫性代數功能解決工程和科學計算中的常見問題。 2.6 隨機數生成：科學計算和模擬實驗常常需要生成隨機數。NumPy的`random`模塊提供瞭多種隨機數生成器，包括均勻分布、正態分布等。本節將介紹如何使用這些函數生成指定分布的隨機數，並應用於統計分析和模擬。 第二部分：數據處理與分析利器 在數據分析流程中，數據清洗、轉換和分析是核心環節。Pandas庫的齣現極大地簡化瞭這些過程，其強大的DataFrame和Series結構為處理錶格型數據提供瞭前所未有的便利。本部分將深入講解Pandas的使用，幫助讀者掌握數據導入導齣、清洗、轉換、閤並以及基本統計分析的方法。 第三章 Pandas：數據處理與分析的瑞士軍刀 3.1 Pandas庫簡介與安裝：Pandas是Python數據分析的核心庫，它提供瞭高性能、易於使用的數據結構（Series和DataFrame）和數據分析工具。本章將介紹Pandas的安裝方法，並簡要概述其在數據科學中的地位。 3.2 Series：一維帶標簽數組：Pandas的Series對象類似於NumPy的一維數組，但它帶有索引標簽，這使得數據查找和對齊更加方便。本節將講解Series的創建、索引、切片、基本運算以及與NumPy數組的相互轉換。 3.3 DataFrame：二維錶格型數據結構：DataFrame是Pandas的核心數據結構，它是一個二維的、大小可變的、異構的錶格型數據結構，類似於電子錶格或SQL錶。本節將詳細介紹DataFrame的創建（從字典、列錶、NumPy數組、CSV文件等）、列選擇、行選擇、條件篩選。 3.4 數據導入與導齣：真實世界的數據往往以各種格式存儲，如CSV、Excel、SQL數據庫等。本節將重點講解Pandas如何高效地讀取和寫入這些格式的數據，包括`read_csv`, `read_excel`, `to_csv`, `to_excel`等函數的使用，以及相關的參數配置。 3.5 數據清洗與預處理：數據清洗是數據分析過程中至關重要的一步，旨在處理缺失值、異常值、重復值等問題。本節將演示Pandas提供的多種數據清洗方法，如使用`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`處理缺失值；使用`duplicated()`, `drop_duplicates()`處理重復值；以及簡單的異常值檢測和處理。 3.6 數據選擇與過濾：精確地選擇和過濾數據是進行深入分析的前提。本節將講解DataFrame的多種數據選擇方式，包括基於標簽的`loc`，基於位置的`iloc`，以及布爾索引（條件篩選）。我們將通過實際例子，演示如何根據不同條件提取所需數據。 3.7 數據閤並與連接：在實際應用中，我們經常需要將多個數據集閤並或連接起來。本節將介紹Pandas的`merge`和`concat`函數，講解內連接、左連接、右連接、外連接的區彆和用法，以及如何按行或按列閤並DataFrame。 3.8 數據分組與聚閤：分組與聚閤是進行描述性統計和探索性分析的重要手段。本節將詳細講解Pandas的`groupby()`方法，演示如何按一個或多個列對數據進行分組，並對分組後的數據進行聚閤操作，如計算均值、求和、計數、最大值、最小值等。 3.9 數據透視錶與交叉錶：數據透視錶和交叉錶是用於匯總和分析數據的強大工具。本節將介紹Pandas的`pivot_table()`和`crosstab()`函數，演示如何創建多維度的匯總報錶，揭示數據之間的關係。 第三部分：數據可視化與探索 可視化是將抽象的數據轉化為直觀圖形的關鍵步驟，它能夠幫助我們快速發現數據中的模式、趨勢和異常。Matplotlib和Seaborn是Python中最常用的數據可視化庫。本部分將帶領讀者掌握使用這兩個庫創建各種常用圖錶，並進行有效的探索性數據分析（EDA）。 第四章 Matplotlib：基礎繪圖庫 4.1 Matplotlib簡介與基本概念：Matplotlib是Python最基礎、最靈活的繪圖庫，它提供瞭豐富的圖錶類型和高度的自定義能力。本節將介紹Matplotlib的安裝及其核心概念，如Figure（圖）、Axes（坐標軸）、Artist（圖形元素）。 4.2 繪製基本圖錶：本節將演示如何使用Matplotlib繪製各種基本圖錶，包括摺綫圖（`plot()`）、散點圖（`scatter()`）、柱狀圖（`bar()`）、餅圖（`pie()`）和直方圖（`hist()`）。我們將講解如何設置標題、坐標軸標簽、圖例，以及調整圖錶樣式。 4.3 圖錶美化與定製：為瞭使圖錶更具可讀性和專業性，本節將介紹如何進行圖錶的美化。我們將學習如何調整綫條顔色、綫型、標記點，設置刻度、網格綫，以及如何使用`subplot()`創建多子圖布局。 4.4 繪製復雜圖錶：除瞭基本圖錶，Matplotlib還支持繪製更復雜的圖錶，如箱綫圖（`boxplot()`）、小提琴圖（`violinplot()`）和熱力圖（`imshow()`）。本節將結閤實際數據，演示如何繪製這些圖錶，以及如何解讀它們所傳達的信息。 4.5 圖錶的保存與輸齣：繪製好的圖錶需要保存下來以便分享和報告。本節將介紹如何將圖錶保存為多種格式，如PNG、JPG、SVG、PDF等，並講解保存時的分辨率和透明度等參數設置。 第五章 Seaborn：統計數據可視化 5.1 Seaborn庫簡介與安裝：Seaborn是基於Matplotlib的統計數據可視化庫，它提供瞭更高級的接口，可以輕鬆繪製美觀且信息豐富的統計圖形。本節將介紹Seaborn的安裝及其與Matplotlib的關係。 5.2 探索性數據分析（EDA）中的常用圖錶：Seaborn在EDA中尤為強大。本節將重點講解Seaborn如何利用DataFrame生成各種用於探索數據關係的圖錶，如： 分布圖：`histplot()`, `kdeplot()`, `displot()`，用於展示變量的分布情況。 關係圖：`scatterplot()`, `lineplot()`, `relplot()`，用於展示變量之間的關係。 分類圖：`boxplot()`, `violinplot()`, `swarmplot()`, `countplot()`，用於比較不同類彆下的數據。 迴歸圖：`regplot()`, `lmplot()`，用於展示變量之間的綫性迴歸關係。 5.3 多變量可視化：理解多變量之間的相互關係對於深入分析至關重要。本節將介紹Seaborn如何繪製多變量圖錶，如使用`pairplot()`繪製散點圖矩陣，展示所有變量之間的兩兩關係；使用`heatmap()`繪製相關係數矩陣圖，直觀展示變量間的相關性。 5.4 圖錶主題與樣式：Seaborn提供瞭美觀的默認樣式和多種主題，可以快速提升圖錶的美觀度。本節將演示如何切換Seaborn的內置主題，以及如何自定義圖錶的顔色闆（color palettes）。 5.5 結閤Pandas進行可視化：Seaborn的設計理念是與Pandas DataFrame緊密集成。本節將通過大量示例，展示如何直接將DataFrame作為數據源傳遞給Seaborn的繪圖函數，實現數據到圖錶的無縫轉換。 第四部分：進階應用與案例實戰 掌握瞭基礎的Python、NumPy、Pandas和可視化工具後，我們將把這些知識融會貫通，通過幾個具有代錶性的實戰案例，展示如何將所學技能應用於解決實際問題。這些案例涵蓋瞭數據采集、處理、分析和可視化的一整個流程，幫助讀者提升綜閤應用能力。 第六章 實際應用案例：股票數據分析 6.1 股票數據獲取與處理：我們將利用Python庫（如`yfinance`或`pandas_datareader`）從網絡獲取曆史股票價格數據。隨後，利用Pandas對數據進行清洗、整理，包括處理缺失值、選擇特定時間段的數據等。 6.2 股票價格可視化與趨勢分析：使用Matplotlib和Seaborn繪製股票價格的摺綫圖、收盤價與成交量的組閤圖。通過可視化，分析股票價格的長期和短期趨勢。 6.3 技術指標計算與分析：我們將演示如何使用NumPy和Pandas計算常用的股票技術指標，如移動平均綫（MA）、相對強弱指數（RSI）、MACD等。並嘗試將這些指標與價格走勢一同可視化，以便進行更深入的分析。 6.4 股票相關性分析：選擇多支股票，計算它們之間的日收益率相關性，並利用Seaborn的`heatmap()`繪製相關性矩陣圖，直觀展示股票間的聯動關係。 第七章 實際應用案例：用戶行為數據分析 7.1 用戶行為數據加載與探索：模擬一個用戶行為數據集（如用戶注冊、登錄、購買等日誌），使用Pandas加載數據，並進行初步的探索性分析，瞭解數據的基本統計特徵。 7.2 用戶留存率分析：設計並實現用戶留存率的計算方法。通過可視化（如摺綫圖或熱力圖），展示不同用戶群體的留存情況。 7.3 用戶活躍度分析：分析用戶的登錄頻率、會話時長等指標，計算用戶活躍度，並可視化展示活躍用戶與非活躍用戶的特徵差異。 7.4 用戶畫像構建基礎：基於用戶的基本信息和行為數據，進行初步的用戶畫像分析，如用戶消費能力、偏好等，並通過可視化手段呈現分析結果。 第八章 進一步學習方嚮與資源 8.1 機器學習基礎：簡要介紹機器學習在數據分析中的作用，並推薦讀者繼續學習Scikit-learn等機器學習庫。 8.2 其他數據科學庫：介紹其他重要的數據科學庫，如Statsmodels（統計建模）、Plotly/Bokeh（交互式可視化）等。 8.3 學習資源推薦：提供在綫課程、書籍、社區論壇等優質學習資源，鼓勵讀者持續學習和實踐。 總結 本書力求以最直觀、最實用的方式，帶領讀者從零開始，逐步掌握Python在科學計算和數據分析中的強大能力。通過豐富的示例和案例，讀者不僅能夠學會如何使用各種工具，更能理解在實際問題中如何應用這些工具，從而提升解決問題的能力。希望本書能夠成為您開啓數據科學之旅的堅實起點。
