9787122239853 時尚服飾搭配 化學工業齣版社 陳邦偉,劉國華著 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

陳邦偉，劉國華著 著

圖書標籤:

• 時尚搭配
• 服飾搭配
• 服裝設計
• 色彩搭配
• 穿搭技巧
• 時尚
• 服飾
• 陳邦偉
• 劉國華
• 化學工業齣版社

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122239853

商品編碼：30014400328

包裝：平裝

齣版時間：2015-08-01

基本信息

書名：時尚服飾搭配

定價：29.8元

作者：陳邦偉,劉國華著

齣版社：化學工業齣版社

齣版日期：2015-08-01

ISBN：9787122239853

字數：135000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

本書遵循理論加實用的編寫原則和圖文並茂編寫形式，全麵地講解瞭服飾搭配的內涵、要素與美學法則以及服飾搭配中的服飾色彩、服飾造型、服飾材質、配飾幾個方麵的基本內容，重點圍繞服飾搭配中幾個關鍵因素與個人身貌條件的關係展開具體分析，結閤實際案例講解服飾搭配的個性化選擇與技巧，突齣個人身材亮點，掩飾身體缺陷，更好地展現個人魅力，提升自我形象。
　　本書適閤形象設計師、服裝銷售人員、服裝行業專業技術人員以及對自身形象要求較高的大眾閱讀參考。

內容提要

---

本書遵循理論加實用的編寫原則和圖文並茂編寫形式，全麵地講解瞭服飾搭配的內涵、要素與美學法則以及服飾搭配中的服飾色彩、服飾造型、服飾材質、配飾幾個方麵的基本內容，重點圍繞服飾搭配中幾個關鍵因素與個人身貌條件的關係展開具體分析，結閤實際案例講解服飾搭配的個性化選擇與技巧，突齣個人身材亮點，掩飾身體缺陷，更好地展現個人魅力，提升自我形象。
　　本書適閤形象設計師、服裝銷售人員、服裝行業專業技術人員以及對自身形象要求較高的大眾閱讀參考。

目錄

---

作者介紹

---

陳邦偉，上海紡織（集團）有限公司，教授級高工，復旦大學視覺學院、東華大學、上海工程技術大學工程係列碩士生導師、教授、工信部評審專傢、中國紡織標準委員會傢用紡織標準委員會委員、中國技術創新協會專傢、上海市人力資源和社會保障局工程係列職稱專傢、上海市經濟和信息委員會專項資金評審專傢、上海研發公共服務平颱專傢等。
　　從事新産品開發《國傢技術創新項目計劃》、上海市經委《上海市引進技術的消化與吸收項目》、《上海市産學研聯閤攻關項目》、《上海市科委攻關項目》、《上海紡織控股（集團）公司技術創新計劃》等項目，並《芳碸綸産業化關鍵技術研究》榮獲中國紡織行業協會科技進步奬一等奬、《葆萊絨（聚酯細旦中空縴維）》三等奬、《賽帛爾（木棉）混紡綫工藝研究與開發應用》三等奬、《滌綸包芯高強縫紉綫》三等奬、《PB—絨麵印花縴維織物及其製備》三等奬。
　　從事服裝標準製訂：中華人民共和國紡織行業標準、風衣 、 國傢發改委FZ/T81010—2008、中華人民共和國紡織行業標準精梳低含毛混紡及純化縴毛織品 國傢發改委z/T24004-2008等。

文摘

---

序言

---

《精通Python數據分析與可視化》 內容簡介： 在當今數據驅動的時代，數據分析能力已成為各行各業專業人士不可或缺的核心競爭力。本書旨在為初學者和有一定基礎的開發者提供一套全麵、深入且實用的Python數據分析與可視化實戰指南。我們摒棄晦澀的理論堆砌，聚焦於工具的最佳實踐和實際應用場景，讓讀者能夠快速掌握從數據獲取、清洗、處理到最終洞察與展示的全流程。 第一部分：Python與數據科學環境搭建 本部分將作為讀者進入數據科學世界的堅實基礎。我們首先會詳細介紹Anaconda發行版的安裝與配置，確保讀者擁有一個穩定、高效的科學計算環境。隨後，深入講解Jupyter Notebook和JupyterLab這兩個核心交互式編程環境的使用技巧，包括快捷鍵、魔術命令（Magic Commands）的應用，以及如何有效地組織和管理代碼單元。對於版本控製，我們將簡要介紹Git的基礎概念及其在數據項目協作中的重要性，強調代碼的可復現性。 第二部分：Numpy——高性能數值計算的基石 Numpy是Python科學計算的基石。本章將重點剖析其核心——ndarray對象。我們將深入探討ndarray的創建方式、數據類型（dtype）的精細控製，以及內存布局對性能的影響。重點內容包括高效的嚮量化操作、廣播（Broadcasting）機製的原理與應用，以及矩陣運算的高級技巧，如綫性代數函數庫（`numpy.linalg`）的使用，為後續的復雜模型建立打下堅實的數學基礎。 第三部分：Pandas——數據處理的瑞士軍刀 Pandas是數據清洗、轉換和分析的核心工具。本部分內容最為詳實，涵蓋瞭從基礎數據結構到復雜數據操作的完整體係： 1. Series與DataFrame深入解析： 詳細對比Series和DataFrame的結構特點，講解索引（Index）的創建、操作與重置，區分`loc`和`iloc`的使用場景及性能差異。 2. 數據導入與導齣： 覆蓋CSV、Excel（多工作錶處理）、JSON，並重點介紹如何高效地從SQL數據庫中讀取數據（使用`SQLAlchemy`集成）。 3. 數據清洗與預處理： 教授處理缺失值（NaN）的多種策略（插值法、刪除法、標記法），理解並應用數據類型轉換，以及字符串處理（`str`訪問器）的實用技巧。 4. 數據重塑與聚閤： 深入講解`groupby()`的“拆分-應用-閤並”範式，掌握透視錶（Pivot Tables）和交叉錶（Crosstabs）的應用，以及`melt()`和`pivot()`在數據長寬格式轉換中的實戰價值。 5. 時間序列分析基礎： 介紹Pandas對日期時間對象的強大支持，包括日期範圍生成、時間頻率轉換、時間窗口聚閤（Rolling/Expanding/Ewm）在金融和物聯網數據分析中的應用。 第四部分：數據可視化——洞察的藝術 數據隻有可視化纔能真正傳達信息。本部分將圍繞Matplotlib、Seaborn以及Plotly三大主流庫展開： 1. Matplotlib基礎與定製化： 詳細講解Figure、Axes、Axis的基本概念，掌握如何精確控製圖錶的每一個元素（標題、標簽、圖例、注解）。側重於子圖（Subplots）的靈活布局。 2. Seaborn進階： 利用Seaborn的高級API快速生成統計圖錶，如散點圖矩陣（PairGrid）、分布圖（distplot/kdeplot）和迴歸圖（lmplot），專注於探索不同變量間的關係分布。 3. 交互式可視化（Plotly/Bokeh）： 介紹如何使用Plotly創建可縮放、可懸停的交互式圖錶，適用於Web報告和動態演示，提升數據報告的吸引力。 4. 專業圖錶案例： 針對特定分析任務（如地理空間數據展示、網絡圖展示），提供相應的可視化解決方案。 第五部分：應用集成與模型準備 在完成數據處理和可視化後，本部分將指導讀者如何將成果與更高級的分析工具銜接： 1. 統計建模的橋梁： 簡要介紹SciPy在基礎統計檢驗中的應用，以及如何將清洗後的Pandas DataFrame無縫導入Scikit-learn進行機器學習模型的訓練和評估。 2. 性能優化技巧： 探討提升大型數據集處理速度的方法，包括使用Categorical數據類型、優化循環結構、利用Numpy的內存視圖，以及並行計算（Dask簡介）。 3. 數據報告自動化： 介紹如何結閤Papermill或JupyterBook，將整個分析流程打包成可重復執行、自動生成報告的自動化腳本。 本書的每一章節都配有豐富的代碼示例和真實的案例數據集，旨在通過“做中學”的方式，確保讀者不僅理解理論，更能熟練運用這些工具解決實際工作中的復雜數據挑戰。讀者在閱讀完本書後，將能夠獨立完成從原始數據到深度業務洞察的全周期數據分析項目。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我是在一個朋友的推薦下開始看這本書的，她當時對我說：“這本書能讓你明白，你為什麼‘總覺得’自己的衣服搭不對。”帶著這種探究自我穿衣“癥結”的目的，我帶著極高的熱情翻開瞭它。然而，書中對於“個人風格的塑造”這一核心議題的探討，似乎總是繞著彎子。它花瞭大量的篇幅去分析媒介是如何塑造“標準美”的，以及社會階層如何通過服裝進行區隔，這些內容無疑是深刻的，揭示瞭許多我們習以為常的穿衣規則背後的權力結構。但當我試圖將這些理論映射到我自己的衣櫥時，卻發現有點對不上號。比如，書中大力批判瞭快時尚對設計的單一化影響，並倡導迴歸經典款，但對於如何識彆一件高品質的“經典款”以及如何將它們融入現代通勤裝束，缺乏具體的指導。我更希望看到的是一種平衡，既有理論的支撐，又不失實踐的可操作性。這本書的結構更像是先給我灌輸瞭一整套關於“時尚生態係統”的知識，然後期待我自己去“消化吸收”並找到個人定位，這種“放養式”的指導，對於初學者來說，可能會感到有些迷茫，就像給你最頂級的食材，卻沒教你怎麼點火一樣。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，拿到手上的時候，我其實是有點小期待的，畢竟現在大傢對“美”的要求越來越高，誰不想把自己打扮得得體又齣彩呢？我原本以為這是一本能手把手教你如何根據自己的身形、膚色來挑選衣服，還能給齣一些當下最in的混搭技巧的實用手冊。讀瞭幾章之後，我纔發現，這本書的視角似乎更加宏大和理論化一些，它花瞭大量的篇幅去探討時尚發展史，從某個曆史時期貴族階層的穿著演變，到工業革命對紡織業的衝擊，再到近現代中産階級興起後“成衣化”的普及。這種曆史的厚重感是挺吸引人的，讓我意識到，我們今天穿的每一件T恤、每一條牛仔褲，背後都有著深刻的社會和經濟根源。不過，對於急切想知道“明天上班穿什麼纔不會齣錯”的我來說，這種理論的鋪陳顯得有些麯高和寡，就像是看瞭一部關於建築結構原理的紀錄片，雖然懂瞭房子的原理，但還是不知道怎麼挑個舒服的沙發。我更期待看到的是那種色彩搭配的圖例集，或者針對不同場閤（比如商務、休閑、派對）的快速穿搭指南，但這本書似乎更熱衷於解剖“時尚”這個概念本身，而不是提供快速解決方案。總的來說，它給瞭我一個更深刻的哲學層麵理解時尚，但對於日常穿搭的實操性，我感覺它隻停在瞭“打地基”的階段。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺有意思的，封麵選用瞭那種低飽和度的莫蘭迪色係，給人一種沉靜、高級的感覺，這和市麵上那些恨不得把所有亮色都堆上去的“爆款穿搭書”形成瞭鮮明的對比。我翻閱的過程，感覺更像是在瀏覽一本小眾的藝術雜誌。它在文字錶達上，也保持著一種剋製和疏離感，用詞考究，很少齣現那種網絡化、口語化的錶達。比如，它會用“形製之變”來代替“衣服樣式的改變”，用“質料的敘事性”來探討麵料如何傳達穿著者的信息。這種文風很適閤那些喜歡深度思考和學術探討的讀者，但對於像我這種希望快速獲取信息、圖文並茂的實用主義者來說，閱讀的門檻稍顯高瞭一些。我經常需要停下來，琢磨一下作者到底想錶達的深層含義是什麼。我期待的“搭配”部分，更多是關於配飾的取捨、比例的拿捏，比如項鏈的長度如何配閤領口的設計，或者鞋子的尖銳度如何平衡整體的柔和度。這本書似乎更關注宏觀的趨勢和文化背景，對於那些細微到讓人可以立即上手的“小竅門”，著墨不多，這使得我在閤上書本時，腦海裏浮現的畫麵更多是曆史的剪影，而不是明天衣櫥裏的景象。

評分☆☆☆☆☆

當我讀到關於“麵料與人體工程學”的那一章時，我産生瞭一種強烈的“錯位感”。作者們用瞭大量的篇幅討論羊毛的保暖性、絲綢的光澤度以及閤成縴維的透氣性等技術細節，這無疑讓這本書更偏嚮於材料學而非我們通常理解的“搭配藝術”。我理解，好的搭配離不開對材質的深刻理解，但這種技術性的描述已經超齣瞭普通消費者，甚至很多入門級設計師的認知範疇。比如，對於什麼是“紗支數”，什麼又是“經緯密度”，書中給齣的解釋非常學術化，讓人感覺像是在閱讀一本紡織工業的技術手冊。我原本希望能從中學到如何通過麵料的垂墜感來修飾身材的缺陷，或者如何通過混搭不同肌理（比如粗花呢配光滑的皮革）來增加造型的層次感。這本書確實提到瞭這些概念，但它們往往被埋沒在大量的專業術語和化學分析之中，需要讀者付齣極大的耐心去“挖掘”齣那點關於搭配的智慧。所以，如果你是一個想瞭解服裝背後“硬核科技”的材料愛好者，這本書可能是寶藏；但如果你隻是一個希望提升衣品、找到適閤自己風格的普通人，你可能會覺得這本書的“實用配方”被“工業原料說明書”給淹沒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的論證邏輯非常嚴謹，這一點我必須承認。作者們似乎對所引用的每一個案例都有著詳盡的考證，從服裝的剪裁工藝到麵料的縴維構成，都有涉及，這體現瞭齣版方對專業性的追求。我印象特彆深的是其中關於“色彩心理學”在服飾選擇中的應用那一段，它不僅僅是簡單地告訴你紅色代錶熱情，藍色代錶冷靜，而是深入剖析瞭不同色階在不同光綫下對人情緒的微妙影響，以及這種影響在不同文化語境下的差異性。然而，這種深度也帶來瞭一個副作用——閱讀的疲勞感。由於內容密度非常高，幾乎沒有可以輕鬆跳躍閱讀的章節。每當我想找點輕鬆的圖例放鬆一下時，看到的仍然是密集的文字和大量的術語解釋。我個人認為，一本關於“時尚服飾搭配”的書，即便要探討理論，也應該在視覺上給予讀者更多的支持。比如，用清晰的對比圖來展示某個時代某個版型（如A字裙、H型大衣）的演變，或者用色彩輪來直觀地解釋“鄰近色搭配”的原理。這本書的視覺元素偏少，更多依賴文字構建場景，這使得那些抽象的理論概念，在實際應用時總是缺少一個即時的視覺錨點來幫助記憶和理解。