Python：最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路 - 王者歸來(全彩印刷第四版)
活動訊息
內容簡介
Python最強入門
ChatGPT助攻
邁向數據科學之路
王者歸來
第4版(全彩印刷)
★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★
★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★
★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★
★★★★★【420個是非題、選擇題】【295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：強調Python語法內涵與精神。
2：用精彩程式實例解說。
3：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
相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：
☆ 深度解析sort( )和sorted( )
★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield
☆ 波士頓房價專題
★ 葡萄酒數據集專題
☆ 鐵達尼號專題
★ 糖尿病數據集專題
☆ 乳癌數據集專題
★ 手寫數字數據集專題
☆ PCA主成份分析專題
★ 其他修訂小細節超過100處
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1010個程式實例和約255一般實例，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( )
☆ 徹底研究迭代器(iterator)、yield
★ 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
★ 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
☆ 機器學習 – 線性迴歸
★ 機器學習 – scikit-learn
☆ KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
★ 決策樹
☆ 隨機森林樹
★ 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
☆ 完整函數索引，未來可以隨時查閱
目錄
第1章 基本觀念
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
1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)
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
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 等號的多重指定使用
2-9 Python的連接列（Line Continuation)
2-10 專題- 複利計算/ 計算圓面積與圓周長
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 bytes 資料
3-7 專題- 地球到月球時間計算/ 計算座標軸2點之間距離
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 輸出資料到檔案
4-4 資料輸入input( )
4-5 處理字串的數學運算eval( )
4-6 列出所有內建函數dir( )
4-7 專題- 溫度轉換/ 房貸問題/ 緯度距離/ 雞兔同籠
第5章 程式的流程控制使用if 敘述
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/ 方程式/ 火箭升空/ 閏年
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 is 或is not 運算式
6-12 enumerate 物件
6-13 專題 大型串列/ 認識凱薩密碼
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 購物車設計/ 圓周率/ 雞兔同籠/ 國王的麥粒/ 電影院劃位
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 修改元組內容產生錯誤的實例
8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素
8-6 元組切片(tuple slices)
8-7 方法與函數
8-8 串列與元組資料互換
8-9 其它常用的元組方法
8-10 enumerate 物件使用在元組
8-11 使用zip( ) 打包多個物件
8-12 生成式(generator)
8-13 製作大型的元組資料
8-14 元組的功能
8-15 專題 認識元組/ 打包與解包/bytes與bytearray
第9章 字典(Dict)
9-1 字典基本操作
9-2 遍歷字典
9-3 建立字典串列
9-4 字典內鍵的值是串列
9-5 字典內鍵的值是字典
9-6 字典常用的函數和方法
9-7 製作大型的字典資料
9-8 專題 文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼/ 摩斯密碼
第10章 集合(Set)
10-1 建立集合
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 凍結集合frozenset
10-6 專題 夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 雞尾酒實例
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 進一步認識函數
11-7 遞迴式函數設計recursive
11-8 區域變數與全域變數
11-9 匿名函數lambda
11-10 pass 與函數
11-11 type 關鍵字應用在函數
11-12 設計生成式函數與建立迭代器
11-13 裝飾器(Decorator)
11-14 專題 函數的應用/ 質數
11-15 專題 歐幾里德演算法
第12章 類別– 物件導向的程式設計
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 特殊屬性
12-8 類別的特殊方法
12-9 專題：幾何資料的應用
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 幾個增強Python 功力的模組
13-11 專題設計 賭場遊戲騙局/ 蒙地卡羅模擬/ 文件加密
第14章 檔案輸入/ 輸出與目錄的管理
14-1 資料夾與檔案路徑
14-2 os 模組
14-3 os.path 模組
14-4 獲得特定工作目錄內容glob
14-5 讀取檔案
14-6 寫入檔案
14-7 讀取和寫入二進位檔案
14-8 shutil 模組
14-9 安全刪除檔案或目錄send2trash( )
14-10 檔案壓縮與解壓縮zipfile
14-11 再談編碼格式encoding
14-12 剪貼簿的應用
14-13 專題設計 分析檔案/ 加密檔案
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
15-4 紀錄Traceback 字串
15-5 finally
15-6 程式斷言assert
15-7 程式日誌模組logging
15-8 程式除錯的典故
序／導讀
序
相較於第3 版，第4 版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：
●ChatGPT 助攻學習
●中文編碼與 ANSI 編碼，Code Page 950(cp950) 的意義
●使用 locals( ) 和 isinstance( ) 了解變數的資料類型
●深度解析 sort( ) 和 sorted( )
●深度解析迭代器 (iterator)、yield 關鍵字
●解說「utf-8」與「含 BOM 的 utf -8」，對於 txt 檔案與 csv 檔案的差異
●講解使用 Excel 開啟「utf -8」格式的 csv 檔案的方法
●「理論」+「實作」機器學習專題
●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
●其他修訂小細節超過 100 處
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995 個程式實例和約270 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 道程式實作題。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)
●完整解說 Unicode 字符集和 utf-8 依據 Unicode 字符集的中文編碼方式
●徹底解說 utf-8 和 Code Page 950(cp950) 之 ANSI 中文資料
●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
●從大型資料深度解說 sort( ) 和 sorted( )
●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
●徹底解說 iterator 和 yield
●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 (excepon) 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
●人工智慧破冰之旅 – KNN 演算法
●機器學習 – 線性迴歸
●機器學習 – scikit-learn
●KNN 演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
●決策樹
●隨機森林樹
●完整解說波士頓房價、葡萄酒、鐵達尼號、糖尿病、乳癌、手寫數字數據集
●完整函數索引，未來可以隨時查閱
寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python 設計，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。
洪錦魁2023-05-15
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