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一步到位!Python 程式設計 – 最強入門教科書 第四版

一步到位!Python

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訂購需時10-14天
9789863127956
陳惠貞
旗標
2024年6月03日
210.00  元
HK$ 189  






ISBN:9789863127956
  • 規格:平裝 / 560頁 / 17 x 23 x 2.6 cm / 普通級 / 單色印刷 / 四版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL











      ?? AI 加持!初學 Python 的最佳教材,第一次寫程式就上手! ??

      ?? 從基礎語法到資料科學應用,培養大數據分析的關鍵能力 ??



      身處在資料無所不在的世代,大量程式應用、科學運算、網路爬蟲、機器學習的需求應運而生,Python 就是目前處理大數據的最強工具。



      大家都想學 Python,不過很多人完全沒有程式基礎,或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練,引導你在動手寫程式的過程中學會 Python 的語法和程式邏輯,跨越初學者經常遇到的障礙,進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域,再搭配 ChatGPT、Colab AI 等 AI 助理的輔助,讓寫程式變得更有效率!



      ? 清楚明瞭的語法教學,搭配 ChatGPT 輔助寫程式!

      ? 豐富滿點的實作範例,自己動手反覆練習最有感!

      ? 無縫接軌四大套件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas,資料處理、分析、運算,快人一等!

      ? 紮穩資料科學基礎,銜接機器學習最強套件 – scikit-learn

      ? 網路爬蟲必備套件 – Requests、Beautiful Soup



    本書特色



      ?最易學習?

      沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係,本書從基礎的語法和程式邏輯開始,以淺顯文字及簡明程式,帶你快速學會 Python 在不同領域的應用。



      ?豐富範例?

      本書提供豐富實用的範例,搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量,立即驗證學習成果,自學或課堂教學都適合。



      ?最強應用?

      本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件,有了這些基礎,日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展:

      ?? NumPy → 資料運算

      ?? matplotlib → 資料視覺化

      ?? SciPy → 科學計算

      ?? pandas → 資料處理與分析

      ?? Requests + Beautiful Soup → 網路爬蟲抓資料

      ?? scikit-learn → 機器學習

    ?


     





    ▌Part1 基礎篇

    第 1 章 開始撰寫 Python 程式

    1-1 認識 Python

    1-2 使用 Anaconda 開發環境

    1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境

    1-4 Python 程式碼撰寫風格

    1-5 程式設計錯誤



    第 2 章 型別、變數與運算子

    2-1 型別

    2-2 變數

    2-3 常數

    2-4 運算子

    2-5 輸出

    2-6 輸入



    第 3 章 數值與字串處理

    3-1 數值處理函式

    3-2 字串與字元

    3-3 字串處理方法

    3-4 數值與字串格式化

    3-5 f-string 格式化字串實字



    第 4 章 流程控制

    4-1 認識流程控制

    4-2 if

    4-3 for

    4-4 while

    4-5 break 與 continue 敘述



    第 5 章 函式

    5-1 認識函式

    5-2 定義函式

    5-3 呼叫函式

    5-4 函式的參數

    5-5 函式的傳回值

    5-6 全域變數與區域變數

    5-7 遞迴函式

    5-8 lambda 運算式

    5-9 日期時間函式



    第 6 章 list、tuple、set 與 dict

    6-1 list (串列)

    6-2 tuple (序對)

    6-3 set (集合)

    6-4 dict (字典)



    第 7 章 檔案存取

    7-1 認識檔案路徑

    7-2 寫入檔案

    7-3 讀取檔案

    7-4 with 敘述

    7-5 管理檔案與資料夾



    第 8 章 例外處理

    8-1 認識例外

    8-2 try?except



    第 9 章 物件導向

    9-1 認識物件導向

    9-2 使用類別與物件

    9-3 繼承

    9-4 多型



    第 10 章 模組與套件

    10-1 模組

    10-2 套件

    10-3 第三方套件



    ▌Part2 實戰篇

    第 11 章 圖片處理與 QR 碼 – pillow、qrcode

    11-1 使用 pillow 套件處理圖片

    11-2 使用 qrcode 套件產生 QR code



    第 12 章 陣列與資料運算 – NumPy

    12-1 認識 NumPy

    12-2 NumPy 的資料型別

    12-3 一維陣列運算

    12-4 二維陣列運算

    12-5 通用函式

    12-6 廣播

    12-7 視點 (view) 與複本 (copy)

    12-8 數學函式

    12-9 隨機取樣函式

    12-10 統計函式

    12-11 檔案資料輸入/輸出



    第 13 章 繪製圖表 – matplotlib

    13-1 認識 matplotlib

    13-2 繪製線條或標記

    13-3 繪製長條圖

    13-4 繪製直方圖

    13-5 繪製圓形圖

    13-6 繪製散佈圖



    第 14 章 科學計算 – SciPy

    14-1 認識 SciPy

    14-2 統計子套件 scipy.stats

    14-3 最佳化子套件 scipy.optimize

    14-4 插值子套件 scipy.interpolate



    第 15 章 資料分析 – pandas

    15-1 認識 pandas

    15-2 pandas 的資料結構

    15-3 pandas 的基本功能



    第 16 章 機器學習 – scikit-learn

    16-1 認識機器學習

    16-2 線性迴歸

    16-3 邏輯迴歸

    16-4 K-近鄰演算法

    16-5 決策樹

    16-6 隨機森林



    第 17 章 網路爬蟲 – Requests、Beautiful Soup

    17-1 認識網路爬蟲

    17-2 使用 Requests 抓取網頁資料

    17-3 使用 Beautiful Soup 解析網頁資料



    第 18 章 AI 輔助寫碼 – ChatGPT

    18-1 開始使用 ChatGPT

    18-2 查詢 Python 語法與技術建議

    18-3 撰寫 Python 程式、除錯與註解

    18-4 與其它程式語言互相轉換

    18-5 【實例演練】統一發票兌獎程式



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