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Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維 (第三版)

Python

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訂購需時10-14天
9786267273371
洪錦魁
深智數位
2023年4月20日
260.00  元
HK$ 221  






ISBN:9786267273371
  • 規格:平裝 / 798頁 / 17 x 23 x 3.2 cm / 普通級 / 單色印刷 / 三版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL

















    Python + ChatGPT

    零基礎 + 高效率

    學程式設計與運算思維

    第3版

    ★★★★★【國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★

    ★★★★★【Google Colab環境解說】★★★★★

    ★★★★★【第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★

    ★★★★★【設計線上AI客服】★★★★★

    ★★★★★【第1本講解設計Pythonic程式】★★★★★

    ?

      本書用約700個一般實例與程式實例,同時使用ChatGPT輔助學習,講解了下列知識:

      ★ 科技與人工智慧知識融入內容

      ☆ 完整Python語法

      ★ 串列、元組、字典、集合

      ☆ 經緯度計算城市間的距離

      ★ 數學方法計算圓週率

      ☆ 生成式generator

      ★ 函數與類別設計

      ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組

      ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫

      ☆ 程式除錯與異常處理

      ★ 正則表達式

      ☆ 影像處理

      ★ Numpy

      ☆ CSV文件

      ★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製

      ☆ 網路爬蟲

      ★ 人工智慧破冰之旅

      ☆ 迴歸分析

      ★ 機器學習使用scikit-learn入門

      ☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」

    ?

    本書特色

    ?

      相較於第2版,第3版新增與修訂下列內容:

      ★ 解說ChatGPT/GPT-4

      ☆ 每一章節皆有ChatGPT輔助學習Python解說與實作

      ★ Python在Google Colab環境完整解說,特別是中文資料的應用

      ☆ 培養程式設計的好習慣,從零開始解說Python程式設計風格

      ★ 迴歸分析基礎觀念

      ☆ 更完整的數據科學與機器學習知識

      ★ 機器學習使用scikit-learn入門

      ☆ 用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」

      ★ 小細節修訂約200處

    ?

      ※ 本書部分實例可至深智官網下載:deepmind.com.tw



     





    第0章:註冊與使用ChatGPT/GPT-4

    0-1:進入網頁與註冊

    0-2:認識ChatGPT/GPT-4

    0-3:ChatGPT使用環境

    0-4:第一次使用ChatGPT

    0-5:建立新的會話

    0-6:管理ChatGPT會話紀錄

    0-7:Prompt

    0-8:ChatGPT回應的語言

    0-9:ChatGPT繼續回答與快捷鍵



    第1章:基本觀念

    1-0:運算思維(Computational Thinking)

    1-1:認識Python

    1-2:Python的起源

    1-3:Python語言發展史

    1-4:Python的應用範圍

    1-5:變數 - 靜態語言與動態語言

    1-6:系統的安裝與執行

    1-7:程式註解(comments)

    1-8:Python彩蛋(Easter Eggs)

    1-9:ChatGPT輔助學習



    第2章:認識變數與基本數學運算

    2-1:用Python做計算

    2-2:認識變數(variable)

    2-3:認識程式的意義

    2-4:認識註解的意義

    2-5:變數的命名原則

    2-6:基本數學運算

    2-7:指派運算子

    2-8:Python的多重指定(Multiple Assignment)

    2-9:Python的列連接(Line Continuation)

    2-10:專題-複利計算/計算圓面積與圓周長

    2-11:ChatGPT輔助學習



    第3章:Python的基本資料型態

    3-1:type( )函數

    3-2:數值資料型態

    3-3:布林值資料型態

    3-4:字串資料型態

    3-5:字串與字元

    3-6:專題-地球到月球時間計算/計算座標軸2點之間距離

    3-7:ChatGPT輔助學習



    第4章:基本輸入與輸出

    4-1:Python的輔助說明help( )

    4-2:格式化輸出資料使用print( )

    4-3:資料輸入input( )

    4-4:處理字串的數學運算eval( )

    4-5:列出所有內建函數dir( )

    4-6:專題-溫度轉換/房貸問題/經緯度距離/雞兔同籠

    4-7:ChatGPT輔助學習



    第5章:程式的流程控制

    5-1:關係運算子

    5-2:邏輯運算子

    5-3:if敘述

    5-4:if … else敘述

    5-5:if … elif …else敘述

    5-6:專題-BMI/猜數字/生肖/方程式/聯立方程式/火箭升空/閏年

    5-7:ChatGPT輔助學習



    第6章:串列(List)

    6-1:認識串列(list)? ??

    6-2:Python物件導向觀念與方法

    6-3:串列元素是字串的常用方法

    6-4:增加與刪除串列元素

    6-5:串列的排序

    6-6:進階串列操作

    6-7:串列內含串列

    6-8:串列的賦值與切片拷貝

    6-9:再談字串

    6-10:in和not in運算式

    6-11:enumerate物件

    6-12:專題:大型串列/帳號管理/認識凱薩密碼

    6-13:ChatGPT輔助學習



    第7章:迴圈設計

    7-1:基本for迴圈

    7-2:range( )函數

    7-3:進階的for迴圈應用

    7-4:while迴圈

    7-5:enumerate物件使用for迴圈解析

    7-6:專題:成績系統/圓周率/國王的麥粒/電影院劃位

    7-7:ChatGPT輔助學習



    第8章:元組(Tuple)

    8-1:元組的定義

    8-2:讀取元組元素

    8-3:遍歷所有元組元素

    8-4:元組切片(tuple slices)

    8-5:方法與函數

    8-6:串列與元組資料互換

    8-7:其它常用的元組方法

    8-8:enumerate物件使用在元組

    8-9:使用zip( )打包多個串列

    8-10:生成式(generator)

    8-11:製作大型的元組資料

    8-12:元組的功能

    8-13:專題:認識元組/打包與解包/bytes與bytearray

    8-14:ChatGPT輔助學習



    第9章:字典(Dict)

    9-1:字典基本操作

    9-2:遍歷字典

    9-3:字典內鍵的值是串列

    9-4:字典內鍵的值是字典

    9-5:字典常用的函數和方法

    9-6:製作大型的字典資料

    9-7:專題:文件分析/字典生成式/星座/凱薩密碼/摩斯密碼

    9-8:ChatGPT輔助學習



    第10章:集合(Set)

    10-1:建立集合set( )

    10-2:集合的操作

    10-3:適用集合的方法

    10-4:適用集合的基本函數操作

    10-5:專題:夏令營程式/程式效率/集合生成式/雞尾酒實例

    10-6:ChatGPT輔助學習



    第11章:函數設計

    11-1:Python函數基本觀念

    11-2:函數的參數設計

    11-3:函數傳回值

    11-4:呼叫函數時參數是串列

    11-5:傳遞任意數量的參數

    11-6:遞迴式函數設計recursive

    11-7:區域變數與全域變數

    11-8:匿名函數lambda

    11-9:pass與函數

    11-10:專題:函數的應用/質數

    11-11:ChatGPT輔助學習



    第12章:類別 - 物件導向程式設計

    12-1:類別的定義與使用

    12-2:類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)

    12-3:類別的繼承

    12-4:多型(polymorphism)

    12-5:多重繼承

    12-6:type與instance

    12-7:專題:幾何資料的應用

    12-8:ChatGPT輔助學習



    第13章:設計與應用模組

    13-1:將自建的函數儲存在模組中

    13-2:應用自己建立的函數模組

    13-3:將自建的類別儲存在模組內

    13-4:應用自己建立的類別模組

    13-5:隨機數random模組

    13-6:時間time模組

    13-7:系統sys模組

    13-8:keyword模組

    13-9:日期calendar模組

    13-10:專題設計:賭場遊戲騙局/蒙地卡羅模擬/文件加密

    13-11:ChatGPT輔助學習



    第14章:檔案的讀取與寫入

    14-1:開啟檔案open( )

    14-2:讀取檔案

    14-3:寫入檔案

    14-4:讀取和寫入二進位檔案

    14-5:認識編碼格式encoding

    14-6:ChatGPT輔助學習



    第15章:程式除錯與異常處理

    15-1:程式異常

    15-2:設計多組異常處理程序

    15-3:丟出異常 - raise

    15-4:程式除錯的典故

    15-5:ChatGPT輔助學習



    第16章:正則表達式

    16-1:使用Python硬功夫搜尋文字

    16-2:正則表達式的基礎

    16-3:更多搜尋比對模式

    16-4:貪婪與非貪婪搜尋

    16-5:正則表達式的特殊字元

    16-6:MatchObject物件

    16-7:專題-搶救CIA情報員-sub( )方法

    16-8:ChatGPT輔助學習



    第17章:用Python處理影像檔案

    17-1:認識Pillow模組的RGBA

    17-2:Pillow模組的盒子元組(Box tuple)

    17-3:影像的基本操作

    17-4:影像的編輯

    17-5:裁切、複製與影像合成

    17-6:影像濾鏡

    17-7:在影像內繪製圖案

    17-8:在影像內填寫文字

    17-9:ChatGPT輔助學習



    第18章:詞雲設計

    18-1:Python Shell環境 - 安裝wordcloud

    18-2:我的第一個詞雲程式

    18-3:建立含中文字詞雲結果失敗

    18-4:建立含中文字的詞雲

    18-5:進一步認識jieba模組的分詞

    18-6:建立含圖片背景的詞雲

    18-7:ChatGPT輔助學習



    第19章:使用Python處理CSV文件

    19-1:建立一個CSV文件

    19-2:用記事本開啟CSV檔案

    19-3:csv模組

    19-4:讀取CSV檔案

    19-5:寫入CSV檔案

    19-6:Python與Microsoft Excel

    19-7:ChatGPT輔助學習



    第20章:數據圖表設計

    20-1:認識matplotlib.ipynbplot模組的主要函數

    20-2:繪製簡單的折線圖plot( )

    20-3:繪製散點圖scatter( )

    20-4:Numpy模組基礎知識

    20-5:色彩映射color mapping

    20-6:繪製多個圖表

    20-7:建立畫布與子圖表物件

    20-8:長條圖的製作bar( )

    20-9:圓餅圖的製作pie( )

    20-10:設計2D動畫

    20-11:專題:數學表達式/輸出文字/圖表註解

    20-12:ChatGPT輔助學習



    第21章:網路爬蟲

    21-1:使用requests模組下載網頁資訊

    21-2:檢視網頁原始檔

    21-3:解析網頁使用BeautifulSoup模組

    21-4:網路爬蟲實戰

    21-5:ChatGPT輔助學習



    第22章:人工智慧破冰之旅 - KNN演算法

    22-1:將畢氏定理應用在性向測試

    22-2:電影分類

    22-3:ChatGPT輔助學習



    第23章:迴歸分析基礎觀念

    23-1:相關係數(Correlation Coefficient)

    23-2:建立線性迴歸模型與數據預測

    23-3:二次函數的迴歸模型

    23-4:ChatGPT輔助學習



    第24章:機器學習使用scikit-learn入門

    24-1:網路購物數據調查

    24-2:使用scikit-learn模組計算決定係數

    24-3:預測未來值

    24-4:人工智慧、機器學習、深度學習

    24-5:認識scikit-learn數據模組datasets

    24-6:監督學習 – 線性迴歸

    24-7:scikit-learn產生數據

    24-8:常見的監督學習分類器

    24-9:無監督學習 – 群集分析

    24-10:ChatGPT輔助學習



    第25章:使用ChatGPT設計線上AI客服中心

    25-1:ChatGPT的API類別

    25-2:取得API密鑰

    25-3:安裝openai模組

    25-4:設計ChatGPT線上AI聊天室



    附錄A:安裝與執行Python(電子書)

    附錄B:安裝Anaconda與使用Spider整合環境(電子書)

    附錄C:使用Google Colab雲端開發環境

    附錄D:指令、函數與專有名詞索引

    附錄E:安裝第三方模組(電子書)

    附錄F:RGB色彩表(電子書)

    附錄G:Python運算思維前20章是非題與選擇題檔案第3版(電子書)

    附錄H:ASCII碼值表(電子書)










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