C語言入門精要 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• C語言
• 入門
• 編程
• 計算機科學
• 算法
• 數據結構
• 程序設計
• 開發
• 學習
• 教程

本書提供C語言程式設計零基礎教學，從簡要的C語言發展曆史開始、程式碼的編譯到執行檔的原理簡述，到逐一討論各種程式設計元素的細節，提供初學者入門C語言需要的完整精要內容，透過一個又一個小而簡單的範例，適時輔以圖示說明，協助讀者快速建構C語言入門所需知識。

本書特色    

　　1.大量圖文解說。
　　2.極簡範例。
　　3.完全涵蓋C語言入門教學。
　　4.適切安排章節內容，利於讀者按部就班推進學習進度。
　　5.無痛輕鬆學習指標。
 

好的，這是一本名為《Python數據科學實戰指南》的圖書簡介。 --- 圖書名稱：《Python數據科學實戰指南》 圖書簡介： 在全球數據爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心資産。無論是商業分析、科學研究還是新興的人工智能領域，掌握數據處理、分析和可視化的能力已成為專業人士的必備技能。《Python數據科學實戰指南》正是為此目標而精心打造的一本全麵、深入且高度實用的技術手冊。本書旨在帶領讀者跨越理論的門檻，直接進入數據科學的實踐前沿，通過清晰的步驟和豐富的實戰案例，將Python這一強大的工具轉化為數據分析的利器。 本書的結構設計遵循瞭數據科學項目的完整生命周期——從原始數據的獲取、清洗、探索性分析（EDA），到建模、評估，直至最終的報告與部署。我們深知，初學者往往在復雜的理論公式和晦澀的編程語法中迷失方嚮，因此，本書采用瞭“任務驅動”和“項目驅動”相結閤的教學方法，確保每一步學習都有明確的應用目標。 第一部分：基礎工具箱的搭建與核心庫的掌握 在進入復雜的數據處理之前，本書首先為讀者打下堅實的Python基礎，並重點介紹數據科學領域不可或缺的三大核心庫：NumPy、Pandas和Matplotlib。 NumPy（Numerical Python）： 我們不會止步於介紹數組（Array）的基本概念，而是深入探討其嚮量化計算的強大威力。讀者將學習如何高效地執行大規模數值運算，理解廣播機製（Broadcasting）的工作原理，這對於後續的矩陣運算和性能優化至關重要。通過實例，我們將展示如何用NumPy替代低效的Python循環，從而顯著提升數據處理的速度。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀。 Pandas是數據科學傢日常工作中接觸頻率最高的庫。本書將詳細解析`Series`和`DataFrame`這兩種核心數據結構。關鍵內容包括： 1. 數據導入與導齣： 涵蓋CSV、Excel、SQL數據庫乃至JSON等多種格式的高效讀取與寫入。 2. 數據清洗與預處理： 重點解決現實世界數據中普遍存在的缺失值（NaN）處理、數據類型轉換、重復值移除等棘手問題。我們將對比均值填充、中位數填充和基於模型的預測填充的優劣。 3. 數據重塑與閤並： 深入講解`merge`、`join`、`concat`操作，以及`pivot`、`stack`和`unstack`等強大的數據透視功能，確保讀者能夠靈活地組織和轉換數據結構以適應不同的分析需求。 4. 時間序列處理： 利用Pandas強大的時間索引功能，處理金融、物聯網等領域常見的時間序列數據，包括重采樣、時區轉換和滾動窗口計算。 Matplotlib與Seaborn：數據敘事的藝術。 視覺化是溝通分析結果的關鍵。本書將Matplotlib作為底層基礎，教授讀者如何精確控製圖錶的每一個元素（坐標軸、標簽、圖例）。隨後，引入更高級、更美觀的統計圖錶庫Seaborn。我們將通過大量案例，指導讀者繪製散點圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖，以及復雜的聯閤分布圖，確保數據洞察能夠被清晰、有力地傳達。 第二部分：探索性數據分析（EDA）的實戰流程 數據分析的精髓在於“理解”數據，而非僅僅“操作”數據。本部分將引導讀者進行結構化的EDA，這是構建任何有效模型的先決條件。 描述性統計的深度挖掘： 不僅僅是計算均值和標準差，我們將側重於理解數據的分布形態（偏度、峰度），利用分位數識彆異常值，並使用交叉錶分析不同分類變量之間的關係。 雙變量與多變量分析： 學習如何係統地檢驗變量間的相關性，區分因果關係與相關關係。我們將利用散點圖矩陣和相關係數熱力圖，快速識彆數據中的潛在模式和衝突點。 特徵工程的初步探索： 在正式建模前，如何從現有數據中“創造”齣更有預測價值的特徵至關重要。本書將介紹基礎的特徵工程技術，如對數轉換、多項式特徵的構建，以及如何利用Pandas進行特徵分組聚閤。 第三部分：經典機器學習模型的應用與評估 數據科學的核心應用之一是構建預測模型。本書將無縫銜接到Scikit-learn（sklearn）生態係統，重點關注如何將數據科學理論轉化為可執行的代碼。 模型選擇與準備： 讀者將學習如何使用`train_test_split`進行閤理的數據劃分，理解交叉驗證（Cross-Validation）的必要性。 迴歸分析實戰： 從最基礎的綫性迴歸開始，探討多重共綫性、正則化（Ridge, Lasso）的概念及其在Python中的實現。 分類任務精講： 我們將詳細覆蓋邏輯迴歸、決策樹和隨機森林。重點不在於推導復雜的數學公式，而在於理解每種算法的適用場景、參數調優的直觀感受，以及如何使用`Pipeline`簡化流程。 模型評估的科學性： 這是區分業餘與專業的關鍵。本書將詳盡解釋分類任務中的混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率、F1分數，以及ROC麯綫和AUC值的實際意義。對於迴歸任務，則側重於RMSE和R-squared的解讀。 第四部分：高級主題與項目整閤 為瞭使讀者具備應對更復雜挑戰的能力，本書在最後一部分引入瞭數據科學工作流中的高級環節。 無監督學習簡介： 介紹聚類分析（K-Means）和降維技術（PCA）的基本原理及其在數據壓縮和模式發現中的應用。 模型的可解釋性（XAI）： 隨著模型復雜度的提高，可解釋性變得日益重要。我們將引入SHAP或LIME等工具的初步概念，指導讀者理解“為什麼”模型做齣瞭某個預測。 實戰項目串聯： 本書的亮點在於貫穿始終的綜閤性項目——例如，一個包含數據抓取、清洗、EDA、特徵工程、模型訓練、評估和結果可視化的完整數據分析案例。通過這個項目，讀者將體驗到真實數據科學傢所需完成的全部流程，真正實現從理論到實踐的飛躍。 《Python數據科學實戰指南》的定位是操作手冊而非純粹的理論教材。它假設讀者具備基本的編程概念，但對數據科學領域相對陌生。通過本書，讀者將不僅學會使用特定的函數，更重要的是，將掌握一套係統、高效、可重復的數據科學分析思維框架，為未來在任何數據密集型行業中的發展打下堅實的基礎。

作者簡介    

康廷數位

　　www.kangting.tw/p/blog-page_25.html
 

01 C語言概觀
1.1 關於C語言
1.2 撰寫、編譯與執行
1.3 簡單的實作
1.4 關於錯誤處理
1.5 C程式語法
1.6 函數與C程式架構
1.7 輸齣與輸入
學習評量

02 變數與資料型態
2.1 變數
2.2 常數
2.3 資料型態
2.4 型態轉換
學習評量

03 運算子
3.1 程式敘述與運算式
3.2 運算子
3.3 關係運算子
3.4 邏輯運算子
3.5 條件式運算子
3.6 運算子優先順序
3.7 運算過程的型態轉換
學習評量

04 輸齣與輸入
4.1 printf() 與格式化輸齣
4.2 使用scanf() 與輸入
4.3 其它字元讀取功能函數
學習評量

05 決策流程控製
5.1 關於流程控製
5.2 if-else敘述
5.3 switch敘述
學習評量

06 迴圈
6.1 關於迴圈
6.2 固定次數的迴圈‒for敘述
6.3 while迴圈
6.4 迴圈中斷
6.5 goto
6.6 區塊變數的有效範圍
學習評量

07 函數
7.1 關於函數
7.2 使用函數
7.3 函數與有效區域
7.4 函數的參數傳遞方式
7.5 遞迴
學習評量

08 前置處理器與標準函數
8.1 前置處理器
8.2 使用標準函數庫－數學函數
8.3 使用標準函數庫－時間日期函數
學習評量

09 陣列
9.1 陣列
9.2 多維陣列
9.3 陣列與函數參數的傳址呼叫
9.4 字串資料
9.5 字串陣列
9.6 字串函數
學習評量

10 指標
10.1 變數與儲存位址
10.2 使用指標
10.3 指標與函數
10.4 雙重指標
學習評量

11 指標與陣列
11.1 陣列的位址
11.2 陣列指標與元素存取
11.3 以指標為儲存元素的陣列
11.4 指標與二維陣列
11.5 字串與陣列指標
學習評量

12 結構與列舉型態
12.1 建立與使用結構
12.2 結構型態與函數
12.3 定義型態名稱
12.4 巢狀式結構
12.5 指標與結構
12.6 列舉
學習評量

13 檔案資料讀寫
13.1 檔案與資料
13.2 檔案處理函數
13.3 檔案操作
13.4 檔案讀取
13.5 檔案寫入
13.6 復製檔案
13.7 檔案緩衝區
13.8 無緩衝區資料讀寫
13.9 二進位格式檔案讀寫
學習評量

14 模組設計與應用程式發展
14.1 多函數呼叫
14.2 檔案模組設計
14.3 條件式編譯
學習評量

A Dev-C++ 安裝與設定

B ASCII 字元錶
 

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習程式語言，最重要的是培養「程式思維」，而不是死記硬背語法。而《C語言入門精要》正是這樣一本能夠幫助你培養程式思維的優秀教材。作者在書中，並沒有把重點放在一堆死闆的語法規則上，而是著重於如何運用C語言來解決實際問題。例如，當他講解到迴圈結構時，他會帶領我們思考如何利用迴圈來實現自動化任務，而不是簡單地告訴我們`for`迴圈和`while`迴圈的差別。當他講解到函式時，他會強調如何將複雜的問題分解成小的、可管理的子問題，並利用函式來封裝這些解決方案。書中的案例也設計得非常巧妙，涵蓋瞭數學計算、文字處理、簡單的資料庫操作等等，這些都能讓學習者在實踐中體會到C語言的魅力。我尤其欣賞它在講解「遞迴」這個稍微進階的概念時，用瞭非常生動的比喻，讓這個原本聽起來很抽象的概念變得容易理解。總之，這本書是一本真正意義上的「入門精要」，它不僅教會你C語言的「術」，更教會你C語言的「道」。

评分☆☆☆☆☆

《C語言入門精要》這本書，對我來說，簡直就像是暗夜中的明燈！我之前也嘗試過幾本C語言的書籍，但總覺得它們的編排邏輯有點跳躍，有時候看完一個章節，卻不知道它跟下一個章節有什麼關聯。但這本書很不一樣，它的架構非常清晰，循序漸進，每個章節的內容都環環相扣。作者從最基礎的資料型別、運算子開始，一步一步引導我們進入函式、陣列、結構，最後還能接觸到檔案處理和一些簡單的演算法。最讓我驚喜的是，書中對於錯誤處理的講解也相當到位。很多時候，我們在寫程式時遇到的最大睏難不是寫對，而是除錯。這本書提供瞭很多關於如何偵測和排除常見錯誤的技巧，讓我在練習過程中少走瞭不少冤枉路。而且，書末附錄的參考資料也非常豐富，對於我日後想進一步學習，提供瞭很好的指引。如果有人問我，想學C語言該從哪裡開始，我一定會毫不猶豫地推薦這本《C語言入門精要》。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期望值並沒有這麼高，畢竟市麵上的C語言書籍真的太多瞭，大多數都大同小異。但是，《C語言入門精要》徹底顛覆瞭我的看法。它最讓我驚豔的地方在於，它並沒有為瞭求快而省略掉重要的觀念，反而是花瞭大量的篇幅去深入淺齣地講解。像是「指標」這個C語言裡讓人聞之色變的概念，在這本書裡就被拆解得非常細緻，從它的原理、操作到常見的陷阱，作者都一一圖文並茂地說明，讓我第一次覺得「原來指標並沒有那麼可怕！」。而且，書中還穿插瞭許多「為什麼要這樣寫」的解釋，而不是單純地告訴你「怎麼寫」。這種引導式的教學方式，讓我能夠真正理解程式碼背後的邏輯，而不是死記硬背。我特別喜歡它在每個章節後麵設計的「思考題」，這些題目不會太難，但能有效地幫助我複習和加深印象。總之，如果你想紮實地學好C語言，而不是隻停留在錶麵，這本書絕對值得你投資。

评分☆☆☆☆☆

作為一個長期接觸程式設計的人，我時常覺得市麵上許多入門書籍都太過於「簡化」，導緻學習者在學完之後，對於更進階的內容感到銜接睏難。然而，《C語言入門精要》卻走瞭一條截然不同的路。它並沒有刻意去迴避一些稍有難度的概念，而是以一種循序漸進的方式，將這些概念融入到學習過程中。例如，在介紹函式之前，它會先鋪墊好「程式模組化」的重要性，以及函式如何幫助我們提高程式碼的可讀性和可維護性。到瞭介紹指標時，作者更是引用瞭記憶體結構的圖示，讓我能非常直觀地理解指標的運作原理。更難能可貴的是，書中並沒有像許多教科書一樣，隻是枯燥乏味的條列式說明，而是透過實際的應用場景，例如如何用C語言讀寫檔案、如何實現簡單的資料結構等，來展示C語言的強大之處。我認為這本書非常適閤那些已經有過一些程式基礎，或者想深入瞭解C語言底層運作機製的讀者。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《C語言入門精要》真是太對我的味口瞭！我一直對程式設計很有興趣，但又怕太艱澀難懂，遲遲不敢下手。這次終於鼓起勇氣買瞭這本書，沒想到打開第一頁就覺得豁然開朗。作者的文筆非常親切，就像在跟朋友聊天一樣，把原本聽起來很抽象的C語言概念，用瞭很多貼近生活的例子來解釋。例如，他用「變數」比喻成一個個可以放東西的盒子，用「迴圈」說明像是重複做某件事情的步驟，這些比喻真的讓我秒懂！而且，書裡麵的範例程式碼都超級實用，不是那種學瞭就忘的理論，而是真的可以拿來動手做的。我纔剛開始看沒多久，就已經可以寫齣一些簡單的小程式瞭，像是一個計算BMI的程式，或是可以幫我計算發票總金額的小工具。這種成就感真的讓我欲罷不能，每天都迫不及待地想多看一點，多學一點。我非常推薦給跟我一樣，想跨入程式設計領域，但又有點小害怕的初學者，這本書絕對是你的最佳夥伴！