9787562930051 电子实训教程 武汉理工大学出版社 张华 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：电子实训教程

定价：23.00元

作者：张华

出版社：武汉理工大学出版社

出版日期：2009-08-01

ISBN：9787562930051

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是根据高等院校理工科专业对“电子工艺实训”课程的基本要求，结合我校工程训练中心教师与工程技术人员多年的教学实践积累，为提高学生实践能力和创新意识而编写的。
全书共8章，～3章简要介绍了有关模拟电路、数字电路与单片机应用系统的基本知识，第4～8章主要介绍了电子工艺实训中所涉及的安全用电、常用电子元器件、EDA设计软件、电子产品技术文件、手工装配技术与表面安装技术等。在内容编排上，既强调了电子工艺的基础知识，又体现了现代电子工艺的新方法与新工艺，使得本书内容翔实、信息丰富；具有较好的可读性与实用性。本书既可作为高等院校理工科学生参加电子工艺实训的教材，亦可作为高职高专相应专业的实践教材，同时也可供职业教育、技术培训以及相关工程技术人员参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《Python数据科学实战：从入门到精通》 内容简介： 这是一本面向广大Python初学者以及希望深入掌握数据科学技术的读者的实践指南。本书旨在通过循序渐进的讲解和丰富实用的案例，帮助读者快速建立起对数据科学核心概念的理解，并熟练运用Python及其强大的库来解决实际数据问题。我们不追求理论的晦涩难懂，而是将重点放在“实战”二字上，力求让每一位读者都能在动手实践中学习，在解决问题的过程中成长。 本书的整体设计秉承“由浅入深、由点及面”的原则。我们从最基础的Python编程语法入手，确保即使是完全没有编程经验的读者也能快速上手。随后，我们将逐步引入数据科学的核心库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，并详细介绍它们在数据处理、分析、可视化和机器学习中的应用。每个章节都设计了大量的代码示例和练习题，鼓励读者亲自编写、运行和修改代码，从而加深理解。 第一部分：Python基础与数据处理 在本书的第一部分，我们将带领大家走进Python的世界。我们首先会介绍Python的安装和开发环境的搭建，让大家能够迅速开始编码。接着，我们将讲解Python的核心语法，包括变量、数据类型（如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典）、控制流（条件语句if-else、循环语句for-while）以及函数。这些基础知识是后续学习数据科学技能的基石。 掌握了基本语法后，我们将重点介绍Python在数据处理方面的强大能力。我们将深入讲解Pandas库，这是Python数据科学领域的瑞士军刀。Pandas提供了两种核心的数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格）。我们将详细演示如何创建、读取、写入各种格式的数据（如CSV、Excel、JSON），如何进行数据清洗（处理缺失值、异常值、重复值），如何对数据进行选择、过滤、排序、分组和聚合，以及如何进行数据合并和连接。我们会用大量的实例来说明，例如如何从海量日志文件中提取关键信息，如何处理股票交易数据，如何进行用户行为数据分析等。 在此过程中，我们也会穿插讲解NumPy库，它为Python提供了高性能的多维数组对象和相关的数学函数，是Pandas高效运行的基础。我们将介绍NumPy数组的创建、索引、切片、数学运算、线性代数运算等。 第二部分：数据可视化与探索 数据可视化是数据科学中不可或缺的一环，它能够帮助我们直观地理解数据、发现模式和趋势，并有效地向他人传达分析结果。在本部分，我们将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的Python可视化库。 Matplotlib是Python中最基础也是最灵活的绘图库，我们可以用它来创建各种静态、动态、交互式的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。我们将详细讲解如何定制图表的各种元素，如标题、轴标签、图例、颜色、线型、标记等，以及如何创建子图和使用更高级的绘图功能。 Seaborn是基于Matplotlib构建的高级可视化库，它提供了更优美的默认样式和更方便的统计图表绘制功能。我们将演示如何使用Seaborn来绘制各种复杂的统计图表，例如分布图、分类图、回归图、热力图等，这些图表能够更深入地揭示数据之间的关系。我们会通过实际案例，例如分析不同城市的人口分布，可视化产品销售趋势，绘制用户画像等，来展示如何利用这些图表来获得有价值的洞察。 第三部分：机器学习入门与实践 数据科学的终极目标之一是利用数据来构建预测模型或发现隐藏的规律，这就离不开机器学习。本部分将带领读者进入机器学习的世界，从最核心的概念和算法入手。 我们首先会介绍机器学习的几个关键概念，如监督学习、无监督学习、分类、回归、模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）。然后，我们将重点介绍Scikit-learn库，这是Python中最流行、最全面的机器学习库。 我们将从简单的模型开始，例如： 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续数值型数据，我们将讲解如何构建和评估线性回归模型，适用于预测房价、销售额等场景。 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二分类问题，我们将学习如何预测用户是否会点击广告、是否会购买产品等。 决策树（Decision Trees）：一种直观易懂的模型，我们将演示如何构建决策树来进行分类和回归，并讲解过拟合和剪枝的概念。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：一种强大的分类和回归算法，我们将介绍其基本原理和应用。 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：一种简单而有效的分类算法，适用于发现相似样本。 除了介绍单个模型，我们还将讲解一些重要的机器学习概念和技术，如： 特征工程（Feature Engineering）：如何从原始数据中提取、转换和选择有用的特征，这是决定模型性能的关键步骤。 模型选择与调优（Model Selection and Tuning）：如何选择最适合特定问题的模型，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（Grid Search）等技术来优化模型参数。 无监督学习：介绍聚类（Clustering）算法（如K-Means）用于发现数据中的隐藏分组，以及降维（Dimensionality Reduction）技术（如主成分分析PCA）用于简化数据。 本书的每个机器学习章节都将包含详细的代码实现，并辅以真实的或模拟的数据集进行训练和测试。我们会强调模型的解释性和可复现性，让读者不仅学会“如何做”，更能理解“为何这样做”。 第四部分：案例分析与进阶 在掌握了数据科学的基础工具和核心算法之后，本书的最后部分将通过几个综合性的案例分析，将前面所学知识融会贯通。这些案例将涵盖数据科学项目中常见的流程，例如： 电商用户行为分析：从大量的用户点击、购买数据中，分析用户偏好，进行用户分群，预测用户流失，以及优化推荐系统。 金融风险评估：利用历史数据构建模型，预测客户违约的可能性，为信贷审批提供依据。 文本情感分析：对用户评论、社交媒体帖子等文本数据进行情感分类，了解公众对产品或服务的态度。 在案例分析中，我们会详细展示如何进行数据收集、清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估和结果解读。我们还会探讨一些更高级的主题，例如集成学习（Ensemble Learning）的思想（如随机森林、梯度提升树），以及如何处理不平衡数据集等。 本书特色： 强调实操：每一章都配有丰富的代码示例和练习，让读者在动手实践中学习。 循序渐进：从Python基础到高级机器学习，难度逐步提升，适合不同层次的读者。 案例丰富：结合实际应用场景，帮助读者理解数据科学的价值。 库全面：覆盖了数据科学领域最常用的Python库，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn。 易于理解：采用清晰易懂的语言，避免过多晦涩的数学公式，注重概念的直观解释。 无论您是想要转行数据科学领域的初学者，还是希望提升Python数据处理和分析能力的从业者，亦或是对机器学习充满好奇的学生，《Python数据科学实战：从入门到精通》都将是您可靠的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地运用Python解决实际数据问题，开启您的数据科学之旅。