Python最強入門
ChatGPT助攻
AI數據科學
王者歸來
(全彩印刷)
★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★
★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★
★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★
★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300個習題實作題】★★★★★
Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。
1:最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。
2:精彩 x 創意程式實例解說。
3:數學 x 統計 x 數據科學與人工智慧知識融入內容。
4:ChatGPT助攻。
5:章節習題引導讀者複習與自我練習。
6:機器學習-真實數據 – 專題實戰 。
這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容,相較於該版,這本更新許多Python語法和模組,整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用,因此也更新微調書籍名稱。
多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:
◎Python語法講解不完整
◎用C、C++、Java觀念撰寫實例
◎Python語法的精神與內涵未做說明
◎Python進階語法未做解說
◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三
◎模組介紹不足,應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。
本書以約1000個程式實例和約300個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約295程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:
★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。
☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容
☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)
★深度解析Sort( )和sorted( )
☆完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式
★從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立
☆生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)
★經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度
☆萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率
★徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
☆基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用
★Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用
☆設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)
★設計加密與解密程式
☆Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出
★檔案壓縮與解壓縮
☆程式除錯(debug)與異常(exception)處理
★檔案讀寫與目錄管理
☆剪貼簿(clipboard)處理
★正則表達式(Regular Expression)
☆遞廻式觀念與碎形(Fractal)
★影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念
☆認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計
★GUI設計-實作小算盤
☆實作動畫與遊戲(電子書呈現)
★Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製
☆說明csv和json檔案
★繪製世界地圖
☆台灣股市資料擷取與圖表製作
★Python解線性代數
☆Python解聯立方程式
★Python執行數據分析
☆科學計算與數據分析Numpy、Pandas
★網路爬蟲
☆AI破冰之旅 – 畢氏定理到餘弦相似度
★機器學習 – 線性迴歸
☆機器學習 – scikit-learn
★KNN演算法、邏輯迴歸、支援向量機
☆決策樹
★隨機森林
☆波士頓房價
★葡萄酒數據集
☆鐵達尼號
★糖尿病數據集
☆乳癌數據集
★手寫數字數據集
☆PCA主成份分析
★ChatGPT助攻完全解析
☆完整函數索引,未來可以隨時查閱
►本書額外附贈電子資源,內容如下:
第40章 動畫與遊戲-Python創意應用(電子書)
40-1繪圖功能
40-2尺度控制畫布背景顏色
40-3動畫設計
40-4反彈球遊戲設計
40-5專題-使用tkinter處理謝爾賓斯基三角形
附錄A 安裝與執行Python(電子書)
A-1Windows作業系統的安裝Python版
A-2啟動Python可執行檔案
A-3找尋Python可執行檔案
A-4在Python Shell編輯環境
A-5進入編輯Python程式環境
附錄B Anaconda、Spider和Jupyter Notebook(電子書)
B-1下載安裝Anaconda
B-2Anaconda Prompt
B-3啟動Spider整合環境
B-4Jupyter Notebook環境
附錄C 使用Google Colab雲端開發環境(電子書)
C-1進入Google 雲端
C-2建立雲端資料夾
C-3進入Google Colab環境
C-4編寫程式
C-5儲存檔案
C-6認識編輯區
C-7新增加程式碼儲存格
C-8更多編輯功能
附錄Ｅ 安裝第三方模組(電子書)
E-1命令提示字元
E-2系統多重安裝使用pip
E-3導入模組安裝更新版模組
E-4安裝更新版模組
E-5列出所安裝的模組
E-6刪除模組
E-7找尋更多模組
E-8安裝新版pip
附錄F RGB色彩表(電子書)
附錄G 是非、選擇與實作題-習題檔案(電子書)
附錄H ASCII碼值表(電子書)
附錄I ChatGPT協助學習Python(電子書)
I-1問ChatGPT有關Python基本觀念
I-2Python運算規則
I-3Python基本資料型態
I-4程式除錯
I-5輸出格式與內建函數說明
I-6條件運算式
I-7串列的應用
I-8迴圈與重構程式
I-9操作元組
I-10字典
I-11集合
I-12函數
I-13物件導向程式設計
I-14設計與應用模組
I-15檔案的輸入與輸出
I-16正則表達式
I-17Pillow功能
I-18詞雲功能
I-19csv檔案
I-20圖表設計
I-21網路爬蟲
I-22機器學習入門
ChatGPT助攻
AI數據科學
王者歸來
(全彩印刷)
★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★
★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★
★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★
★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300個習題實作題】★★★★★
Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。
1:最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。
2:精彩 x 創意程式實例解說。
3:數學 x 統計 x 數據科學與人工智慧知識融入內容。
4:ChatGPT助攻。
5:章節習題引導讀者複習與自我練習。
6:機器學習-真實數據 – 專題實戰 。
這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容,相較於該版,這本更新許多Python語法和模組,整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用,因此也更新微調書籍名稱。
多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:
◎Python語法講解不完整
◎用C、C++、Java觀念撰寫實例
◎Python語法的精神與內涵未做說明
◎Python進階語法未做解說
◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三
◎模組介紹不足,應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。
本書以約1000個程式實例和約300個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約295程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:
★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。
☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容
☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)
★深度解析Sort( )和sorted( )
☆完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式
★從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立
☆生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)
★經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度
☆萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率
★徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
☆基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用
★Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用
☆設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)
★設計加密與解密程式
☆Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出
★檔案壓縮與解壓縮
☆程式除錯(debug)與異常(exception)處理
★檔案讀寫與目錄管理
☆剪貼簿(clipboard)處理
★正則表達式(Regular Expression)
☆遞廻式觀念與碎形(Fractal)
★影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念
☆認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計
★GUI設計-實作小算盤
☆實作動畫與遊戲(電子書呈現)
★Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製
☆說明csv和json檔案
★繪製世界地圖
☆台灣股市資料擷取與圖表製作
★Python解線性代數
☆Python解聯立方程式
★Python執行數據分析
☆科學計算與數據分析Numpy、Pandas
★網路爬蟲
☆AI破冰之旅 – 畢氏定理到餘弦相似度
★機器學習 – 線性迴歸
☆機器學習 – scikit-learn
★KNN演算法、邏輯迴歸、支援向量機
☆決策樹
★隨機森林
☆波士頓房價
★葡萄酒數據集
☆鐵達尼號
★糖尿病數據集
☆乳癌數據集
★手寫數字數據集
☆PCA主成份分析
★ChatGPT助攻完全解析
☆完整函數索引,未來可以隨時查閱
►本書額外附贈電子資源,內容如下:
第40章 動畫與遊戲-Python創意應用(電子書)
40-1繪圖功能
40-2尺度控制畫布背景顏色
40-3動畫設計
40-4反彈球遊戲設計
40-5專題-使用tkinter處理謝爾賓斯基三角形
附錄A 安裝與執行Python(電子書)
A-1Windows作業系統的安裝Python版
A-2啟動Python可執行檔案
A-3找尋Python可執行檔案
A-4在Python Shell編輯環境
A-5進入編輯Python程式環境
附錄B Anaconda、Spider和Jupyter Notebook(電子書)
B-1下載安裝Anaconda
B-2Anaconda Prompt
B-3啟動Spider整合環境
B-4Jupyter Notebook環境
附錄C 使用Google Colab雲端開發環境(電子書)
C-1進入Google 雲端
C-2建立雲端資料夾
C-3進入Google Colab環境
C-4編寫程式
C-5儲存檔案
C-6認識編輯區
C-7新增加程式碼儲存格
C-8更多編輯功能
附錄Ｅ 安裝第三方模組(電子書)
E-1命令提示字元
E-2系統多重安裝使用pip
E-3導入模組安裝更新版模組
E-4安裝更新版模組
E-5列出所安裝的模組
E-6刪除模組
E-7找尋更多模組
E-8安裝新版pip
附錄F RGB色彩表(電子書)
附錄G 是非、選擇與實作題-習題檔案(電子書)
附錄H ASCII碼值表(電子書)
附錄I ChatGPT協助學習Python(電子書)
I-1問ChatGPT有關Python基本觀念
I-2Python運算規則
I-3Python基本資料型態
I-4程式除錯
I-5輸出格式與內建函數說明
I-6條件運算式
I-7串列的應用
I-8迴圈與重構程式
I-9操作元組
I-10字典
I-11集合
I-12函數
I-13物件導向程式設計
I-14設計與應用模組
I-15檔案的輸入與輸出
I-16正則表達式
I-17Pillow功能
I-18詞雲功能
I-19csv檔案
I-20圖表設計
I-21網路爬蟲
I-22機器學習入門
