Python技術手冊第四版
快速參考指南 涵蓋Python 3.7到3.11 「深入介紹Python，是最新、易懂且實用的指南。一本優秀的現代參考書，有大量的洞見和建議，將滿足從初級中階使用者到專家級的每個人。」 —Mark Summerfield Qtrac Ltd總監 Python最近在TIOBE index中被列為當今最流行的程式語言，特別是由於它在設計、原型開發、測試、部署和維護方面的廣泛適用性。透過本書最新的第四版，你將學會如何最大限度地利用Python，無論你是專業的程式設計師，還是需要這種語言來解決特定領域問題的人士。 由公認的Python專家精心策劃，這個新版本側重於3.10版本，讓這本關於Python語言的開創性作品完全包含了Python五個發行版的最新資訊，包括對最近剛釋出的Python 3.11之報導。 這本便捷的指南將幫助你： ‧學習Python如何將資料和程式表示為物件 ‧理解型別注釋(type annotations)的價值和用途 ‧檢視哪些語言功能出現在哪個最近版本中 ‧探索如何透過慣用語掌握現代Python ‧學習如何適當地設置Python專案的結構 ‧了解如何測試、除錯和最佳化Python程式碼
入門首選Python程式設計與ChatGPT應用-最新版-附MOSME行動學習一點通：評量．加值
從零開始，學習程式語言概念 著重Python基本語法與資料擷取與分析 實作演練，有趣且充足的範例實作 沒有程式基礎也能輕鬆上手 結合ChatGPT提高程式設計效率 &
絕對會Python用場！驚人的程式妙用
想不到Python還可以這麼玩！？ 用天馬行空的範例 讓你陷入Python學海中無法自拔 第12屆鐵人賽Software Development流量怪物最新力作 意想不到的Python精彩應用！本書將影像辨識、文字探勘、機器學習、爬蟲、自動化測試、數據可視化等流行技能轉化為應用在生活場景的簡易範例，在不知不覺中點滿你的Python技能！ ✔ 基礎知識篇：理論教學為主，幫助程式小白快速入門構建知識框架！ ✔ 黑科技應用篇：實戰運用為主，從用YOLOv4機器學習實現上班摸魚、MediaPipe人工智慧套件手刻IG濾鏡到Selenium製作搶票機器人等新奇應用，包山包海讓你意猶未盡！ 本書打破傳統工具書的學習路線，從生活場景中代入不同應用：用OpenCV影像處理套件做出愛心QR CODE教你告白、用LINE Notify API回傳螢幕截圖到LINE聊天室教你科技捉姦、用Windows API魔改透明視窗教你上班摸魚等生活化範例，遇到困難時先翻開本書尋求科技解法就對了。並提供保母級機器學習自定義任務教學，讓你避開硬體設備限制和環境安裝的坑，直接突進技術部分，少走彎路！ &
達人必學Python 3.x 程式設計-最新版(第二版)-附MOSME行動學習一點通：評量．詳解．加值
1.Python簡潔、易懂易學且應用廣泛，加上豐富強大的套件模組，是第一次學習程式語言的最佳首選。 2.本書以Anaconda套件組來示範Python環境安裝，安裝程序相當簡單方便，可快速安裝好Python及常用程式套件。 3.全書從基礎的演算法與流程圖帶領入門，再介紹基本語法與進階觀念的各式學習主題，由淺入深學習Python程式設計。 4.善用模組與套件，規劃多個實用的範例及上機實作演練，強化程式語言的實作能力，幫助讀者輕鬆學會Python一躍變達人。 &
資料視覺化|使用Python與JavaScript 第二版
擷取、清理、分析與轉換資料 「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」 —Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者 如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。 Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。 您將學習如何： ‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料 ‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料 ‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器 ‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化 ‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)
用Python快速上手資料分析與機器學習 第二版
廣受讀者好評、第二版登場！ 紮實地學會資料分析工程師所需要的基本技能 書中會對資料分析工程師所需要的基本技巧進行詳盡解說。 ‧取得資料、處理資料 ‧資料視覺處理 ‧編寫程式碼 ‧基礎數學知識 ‧機器學習的流程與執行方法 第2版的重點 ‧支援Python 3.10版本 ‧用更深入淺出的方式進行講解 在書中可以學到 ‧Python基本語法 ‧講解資料格式 ‧資料的預處理技巧 ‧資料視覺處理技巧 ‧運用現成的演算法來執行機器學習 適合對象 想成為資料分析工程師的讀者
Python精解實例：PySide 6/PyQt 6強大開發親身體驗
✤ 本書結構 本書共9 章，包含PySide 6 / PyQt 6 常用知識及一些經典的應用。每章的側重點不同，並且相對獨立，讀者根據目錄即可獲取自己所需的內容。 & 第1 章介紹PySide / PyQt 的入門知識，主要介紹PySide 和PyQt 的基本概念、PySide 6 / PyQt 6 的安裝和使用（包括Qt Designer 等工具的初步用法）、常見IDE（PyCharm、VSCode、Eric 7）的安裝、設定與使用。已經有一定基礎的讀者可以略過本章。 & 第2章介紹Qt Designer 的詳細用法。Qt Designer 是PySide / PyQt的視覺化介面編輯程式，透過拖曳滑鼠等視覺化操作就可以快速開發出GUI 檔案（*.ui 檔案），可以透過官方提供的uic 工具把.ui 檔案自動轉為.py 檔案。本章介紹了PySide / PyQt 程式開發流程，如版面配置管理、訊號與槽連結、功能表列與工具列、增加與轉換資源檔等。對PySide / PyQt 初學者來說，這些是實現快速入門和快速進步的重要內容。第3 章和第4章介紹PySide / PyQt的基本視窗控制項的使用方法。第1章介紹了PySide / PyQt 的環境設定，第2章介紹了PySide / PyQt 完整的開發流程，接下來讀者最想知道的是PySide / PyQt 有哪些常用控制項和如何使用這些控制項，這就是第3章和第4章要解決的問題。 & 第5章介紹PySide / PyQt的特殊控制項——表格與樹。本章主要介紹表格與樹的用法，入門非常簡單。如果想要更進一步，還需要理解Model / View / Delegate（模型 / 視圖 / 委託）框架，這也是表格與樹的特殊之處。此外，資料量較大的表格往往需要資料庫的支撐，所以本章會涉及資料庫的相關內容。 & 第6 章介紹一些進階視窗控制項。本章主要介紹第3 ∼ 5 章沒有涉及的其他常用控制項或內容，這也是介紹控制項的最後一章。本章介紹的控制項相對進階一些，比較常用的是版面配置管理與多視窗控制項（容器）。本章還介紹了視窗風格、多執行緒、網頁互動、QSS 的UI 美化等內容，最後以Qt Quick（QML）收尾。 & 第7章介紹訊號 / 槽和事件。本章對PySide / PyQt 的進階內容進行收尾，是介紹PySide / PyQt 框架的最後一部分內容。前面幾章初步介紹了訊號 / 槽的使用方法，但不夠詳細，本章會對訊號 / 槽和事件進行系統性的介紹，如內建訊號 / 槽、自訂訊號 / 槽、裝飾器訊號 / 槽、訊號 / 槽的斷開與連接、多執行緒訊號 / 槽、事件處理的常用方法等。 & 第8章介紹Python的擴充應用。第1 ∼ 7章介紹的是PySide / PyQt框架的內容，本章介紹Python對PySide / PyQt 的擴充。學習PySide / PyQt 的一大好處是可以結合Python 生態提高開發效率。Python 生態非常多，本章只介紹部分常用生態，如PyInstaller、Pandas、Matplotlib、PyQtGraph 和Plotly 等，使用這些生態可以更快地開發出GUI 程式。 & 第9章介紹PySide / PyQt 的實戰應用。本章介紹了兩個應用供讀者參考，一個是在量化投資中的應用，另一個是在券商投資研發中的應用。 & 此外，本書的附錄內容也很重要。 & 附錄A介紹PySide / PyQt 各個版本之間相互轉換的問題，主要包括以下兩部分內容。 ■■ PySide 6 / PyQt 6 之間的相互轉換。 ■■ 將 PySide 2 / PyQt 5 轉為 PySide 6 / PyQt 6。 & 附錄B透過一個案例來分析如何把Qt 的C++ 程式碼轉為PySide /PyQt 的Python 程式碼。Qt 的生態比PySide / PyQt 更豐富一些，有時需要把Qt 的demo 轉換成PySide / PyQt 的demo，讀者可以參考這部分內容。 & 附錄C列舉一些常用表格目錄。本書將很多列舉、屬性和函式參數等的用法以表格的形式呈現，絕大部分表格可以根據目錄快速定位到，比較常用但又沒有辦法快速定位到的在這裡以表格形式列出。 & 附錄D列舉一些筆者了解的基於PySide / PyQt 的優秀開放原始碼專案。本書只會對這些專案進行簡單介紹，感興趣的讀者可自行研究。 &
DevOps七步大法： Docker硬功夫實戰容器
不用Docker註定要被時代淘汰，現在開始不嫌晚 ★七步成師，簡單七個步驟，成為Docker大師★ 近年來，Docker為核心的容器技術大行其道，成為企業提高效率的關鍵。 本書致力於提供詳細的Docker入門知識，以“七步法”進行學習，幫助讀者輕鬆上手。 市場上Docker書籍眾多，但缺乏新意或對初學者不友善。 作者提出了“七步法”概念，結合實際企業案例，使學習更貼近實際需求。 “七步法”包括： 1.具象故事降低認知門檻； 2.通過第一個Docker專案快速上手； 3.深入剖析核心原理； 4.以全端角度進行專案實戰； 5.補充運行維護知識； 6.介紹Docker最佳實踐； 7.探討雲端原生持續交付及企業級容器化標準。 本書特色 1.趣味易懂，剝除官方文件晦澀難懂外衣； 2.案例豐富，包含大量程式講解； 3.實作性強，案例來自實際研發專案。 適合讀者： 軟體開發人員、軟體測試人員及軟體運行維護人員。 本書幫助讀者穩紮穩打，將Docker技術融會貫通。 &
少年Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課(第二版)
本書精心設計了52個實例，例如製作拍拍機器人進行對話、文青機器人進行寫詩、某地區的房價預測、用股價做數據分析等，透過Python程式語言學習數據分析和機器學習的相關應用。書中分為四個引人入勝的篇章：「啟程」、「歷險」、「回歸」、「補給站」，就像是帶領讀者成為英雄，踏上了一段刺激又有趣的Python學習之旅。這種有趣的引導方式不僅讓讀者學習了程式語言，更彷彿像是沉浸在一場奇幻的學習冒險中。近年來，Python程式語言在數據分析和人工智慧領域占據著領導地位，本書正是基於這一點，旨在幫助讀者「花時間在解決問題，而不是花時間在學習程式語言」。作者深諳學習者的需求，精心挑選了各種有趣的範例，從「基礎知識」到「數據分析」再到「機器學習」，讓讀者在實際應用中不斷鞏固知識。本書以Jupyter Notebook作為主要學習平台，介紹了如何建構Python環境、使用Jupyter Notebook的方法。讀者可以選擇使用Google Colab進行雲端學習，或是在個人電腦上安裝Anaconda，這種多元的方式讓讀者可以更靈活地進行學習。作者豐富的教學經驗也是本書的一大特色。曾以本書的架構在多個知名學府和機構開設Python課程，並在廣大學生中累積極佳的口碑，不論您的背景是文科還是理工科，都非常適合使用本書的內容。
Python設計模式與開發實務
使用最新物件導向設計模式，提升您的程式碼品質 想寫出無暇、有效率、可維護程式碼的開發者，全部都投向了設計模式的懷抱，本書是針對Python的設計模式指南，適合所有程度的開發者閱讀，無論您是剛入門的新手，或是工作多年的老手，都可從中獲益。 暢銷書作者James W. Cooper闡釋23個經過實證的設計模式，並提供大量的練習範例，藉由簡潔的程式碼範例，介紹建立Python物件的技術，這些物件可以在強大、靈活的程式中發揮作用。Python新手以及從其他語言轉過來的程式設計師，會發現本書非常淺顯易懂，一讀就通。 作者介紹的設計模式包含了抽象類別(abstract classes)、多重繼承(multiple inheritance)、介面開發、圖形類別(graphical classes)、繪圖、數學、資料庫、Python裝飾者(decorators)、圖像、執行緒(threads)、疊代器(iterators)、建立可執行程式碼等等。書中所有範例都非常好理解與操作，讓你可以有自信的建立功能更豐富、更複雜的Python應用程式。 ‧溫習Python物件和視覺化程式設計的重點 ‧了解什麼是設計模式，以及它們如何幫助您寫出更好的程式 ‧使用「建立型」模式來提高靈活度，並避免不必要的複雜性 ‧應用「結構型模式」，確保程式元素在大型程式中，有良好的協同作業 ‧用「行為型模式」最佳化物件之間的溝通
Python資料分析 第三版
使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理 「Wes更新了這本新版本的內容，確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」 —Paul Barry 講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者 這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新，用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中，你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。 作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人，在這本書中，以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組，本書非常適合剛接觸Python的分析師，以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。 ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算 ‧學習NumPy基礎和進階功能 ‧認識pandas程式庫的資料分析工具 ‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料 ‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表 ‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總 ‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料 ‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題
Deep Learning 4|用Python進行強化學習的開發實作
本暢銷系列作品的第4本書，這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格，顯示實際的程式碼，讓讀者邊執行邊學習，不依賴外部程式庫，從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。 從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。
Python：加密貨幣CTA量化交易111個實戰技巧
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 & 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 & 加密貨幣已成為當今金融市場的熱門話題，而CTA量化交易是一種透過演算法執行交易的策略。本書以Python為工具，從基礎介紹到演算法交易的實現，深入探索加密貨幣市場的量化交易。 & 本書一開始介紹Python基礎、Pandas套件以及加密貨幣與量化投資的基本概念，接著說明歷史數據分析、技術指標應用、建構CTA策略，然後介紹串接交易所行情和下單功能的實作。 & 本書深入淺出地解釋各個主題，並非只是理論，書中提供大量的實作範例和技巧，幫助你快速上手，無論你是初學者、還是有一定經驗的開發者，本書都將成為你掌握加密貨幣演算法交易的寶貴指南。作者希望藉由範例程式碼拋磚引玉，帶領讀者進入創新金融的世界，打造屬於自己的自動化投資計畫。 & 【精采內容】 ✪Python基礎介紹 ✪Pandas套件介紹 ✪加密貨幣與量化投資介紹 ✪歷史數據、技術分析與圖像化 ✪建構CTA策略 ✪串接交易所的即時行情 ✪產生即時的交易訊號 ✪串接交易所的下單、帳務函數 ✪策略上線會面臨的問題 & 【目標讀者】 ✪想要學習Python來自動化交易者 ✪想要尋找客觀投資的投資者 ✪想要建立投資事業的上班族 & 本書特色 & 使用Python實作加密貨幣CTA交易策略，掌握自動化與量化交易投資趨勢 學會加密貨幣CTA交易策略優化獲利績效的交易實戰指南 & ✪掌握Python搭配循序漸進的範例教學 ✪理解加密貨幣與量化投資 ✪建構CTA策略、回測與績效評估 ✪串接加密貨幣交易所的行情與下單 ✪從無到有打造CTA自動化交易策略 &
Python範例學習書|輕鬆、有趣學習Python程式設計
★快速入門Python程式設計，概念清楚講解，範例具實用性及趣味性。閱讀本書後，可具備完整的Python程式設計概念和能力，並能夠自己撰寫程式。 ★以範例實作學習Python，超過200個以上入門小範例、APCS檢定題目、電腦軟體設計丙級檢定題目、技藝競賽題目。 本書特色: 1、以高中職程度設計的Python入門學習教材。 2、快速入門、有趣且實用的範例，快樂學習，提高學生學習動機。 3、範例融入APCS、電腦軟體設計丙級檢定及技藝競賽題目。 4、使用ChatGPT獲取Python解答和建議。
一本精通 Python 範例應用大全：Python 詳細語法教學 & 100＋ 個 Python 範例
●Python 詳細語法教學 ●17 個 Python 常用函式庫 ●50 個 Python 必學與生活應用範例 ●30 個 Python 影音處理範例 ●16 個 Python 網頁爬蟲範例 ●15 個 Python 網頁應用範例 ●串接 Gmail、Google 試算表、EXCEL ●串接 ChatGPT、Dialoglow、Firbase 資料庫 Python 是目前世界上最流行的程式語言之一，也是相當容易入門且功能強大的程式語言。它除了可以透過簡單邏輯進行程式設計，更具備有高效能的資料結構處理能力。Python 簡單易懂的程式語法，結合由 C 語言建構的特性，使得 Python 能跨平台開發，也幾乎能在所有作業系統中運作。 如果是 Python 初學者，可以從本書的第一章開始，循序漸進的認識語法結構、變數、邏輯、迴圈和各個型別的規範，並學會近二十個常用的標準函式庫。如果已經是 Python 的開發者，更可以直接從後半部的範例開始閱讀，透過各式範例的練習，熟悉各種 Python 的實際應用。 本書包含了 100 個以上的範例，內容涵蓋基礎應用、數學應用、生活應用、影音處理應用、網路爬蟲與網路服務應用，不僅適合自我學習，更能徹底發揮 Python 的優勢，替生活中創造更多的便利與想像。 &
零基礎學會Python程式交易：一本讀懂Python實作金融資產配置
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 經過很多研究證實，大多數人的績效不如「大盤長期報酬」，如果我們要建立被動投資的資產配置，要如何尋找標的呢？當投資一籃子商品、大盤商品時，又該如何選擇標的呢？ 隨著ETF的普及，開始改變大眾投資的行為，而隨著ETF的發展，有越來越多變形的ETF商品，這些琳瑯滿目的商品讓我們不知道該怎麼選擇，同時怎樣才不會投資踩雷，我們該如何善用這些金融衍生商品來建立適合自己的投資組合呢？ 有鑑於此，本書使用Python作為工具切入分析，本書中的內容均可實作，並非只是理論。希望藉由範例程式碼拋磚引玉，帶領讀者進入投資組合的世界，藉此打造屬於自己的長期投資計畫。 【精采內容】 ✪Python基本語法介紹 ✪Python爬蟲介紹 ✪Python Pandas套件介紹 ✪投資理財基本概念 ✪金融資料解析與繪圖 ✪Python投資實務－單筆定額 ✪Python投資實務－定期定額 ✪美元搭配股票資產配置 ✪股債資產配置 ✪經典資產配置 【目標讀者】 ✪想透過ETF來進行投資理財的人 ✪想學習Python來分析長期投資者 ✪想要客觀尋找投資方法者 ✪想要長期投資的上班族 本書特色 使用Python實作台股、美股、債券、美元指數的金融資產配置 打造個人專屬的投資組合、制定長期投資計畫的交易實戰指南 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪以Python取得公開金融大數據，進行資料視覺化 ✪練就金融贏家思維，不盲目選擇金融投資標的 ✪瞭解投資組合風險與報酬，打造專屬的投資組合 &
一本精通：PyQt5 & PyQt6 軟體介面開發
●認識 PyQt 和 Qt Designer ●了解 PyQt5 和 PyQt6 的差異 ●程式碼均包含 PyQt5 和 PyQt6 版本 ●程式碼均有一般寫法和 class 寫法 ●介面與視窗元件 ●介面佈局方法 ●行為與事件 ●樣式、影像和繪圖 ●十個精選實用範例 Qt 本身是 C++ 的函式庫，而 PyQt 則是 Qt 的分支，是 Python 用來設計使用者介面 ( GUI ) 的函式庫，主要使用 Python 搭配 Qt 進行介面的設計開發，除了能完整利用 Python 語法，也保留了 Qt 的強大功能，目前市面上許多軟體，也會使用 PyQt 進行開發。 雖然 Python 本身內建 Tkinter 函式庫，但 PyQt 能用更容易理解的程式碼，以及更美觀的介面進行設計，此外，PyQt 也可以搭配 Qt Designer ( 針對 Qt 開發者的跨平台介面開發工具 ) 進行開發，並輕鬆的在 Windows、Linux 及 Mac OS 等作業系統運行。 本書是專門介紹 PyQt 的書籍，除了同時介紹 PyQt5 ( 最普及 ) 和 PyQt6 ( 最新 ) 兩種版本，每個範例程式碼都會包含「一般寫法」和「class 寫法」，從最基本的介面與視窗元件，行爲和事件、繪圖與圖形編輯都有詳細介紹，最後也會透過十個常用的精選範例，帶領大家實作出完整的應用。 &
Python零基礎入門班(第四版)：一次打好程式設計、運算思維與邏輯訓練基本功(加贈「ChatGPT學Python入門」影音)
Python正宗入門NO.1 感謝眾多讀者與教師好評 一本引領數萬讀者一探Python世界、 也讓老師用了再用的暢銷經典！ 【書附超值學習資源】 「Python快速入門的10堂課」影音教學/範例程式檔/綜合演練參考解答 「善用ChatGPT學Python入門」影音教學 AI人工智慧與Big Data大數據時代 跨入程式語言、鍛鍊邏輯思維， 就從Python開始學！ Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有複雜的結構，程式易讀，且易於維護。 Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、資料科學、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，輔以觀念圖解、表格歸納，以及流程圖，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ 要懂Python 就要這樣真正的入門 徹底掌握程式語言與設計的核心！ ■適合無程式設計經驗或想打好Python基礎者，從中了解運算思維精神，扎根程式設計學習，培養邏輯運算能力。循序漸進的內容涵蓋：認識運算思維、程式語言與設計、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列與元組、字典、函式與模組、演算法，以及檔案與例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。 ■除了提供在本機建置開發環境的方法，更新增運用熱門Google Colab雲端開發環境的技巧，不需安裝設定即可撰寫並執行Python程式。 ■精心設計100題實作範例，輔以130題綜合演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適合讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。 ■融入精采的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司折扣戰、數字比大小、薪資計算表、成績單與業績報表列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽獎、搜尋中獎者、彩券對獎，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、產品銷售、電費、世大運獎牌數與家庭支出查詢…等運用。 ■提供更完整的演算法運作實例搭配流程圖，有利理解運作思路與規則，讓程式開發更加得心應手。 ■收錄160分鐘的Python開發環境建置與語法入門影音教學，搭配書籍內容快速吸收，讓學習更有效率。 ■附加「善用ChatGPT學Python入門」影音教學，除了寫程式之外，其實我們可以運用ChatGPT來解釋程式碼、為程式碼註解、撰寫指定功能語法，以及幫程式除錯…等，加速與深入Python程式語言的學習。
Python工匠|案例、技巧與開發實戰
‧基礎程式設計素養與Python高級技巧的結合 ‧內容深入Python語言核心，精心挑選必要知識點 ‧透過有趣的「案例故事」表達有用的程式設計概念 「本書致力於幫助大家寫出清晰易懂、層次分明的程式碼，既保障了軟體品質，又能為工程師累積良好的個人口碑。如同寫得一手好文章，寫得一手好程式碼也會獲得同行的尊重。」 —黨受輝，騰訊IEG技術運營部助理總經理 「本書描述了一些Python新手(甚至老手)會犯的錯誤，小到變數取名，大到程式結構，由淺入深、面面俱到。這是一本不可多得的實用好書，書中的很多技巧不僅適用於Python，使用其他程式設計語言的讀者也能受益良多。」 —賴信濤，Shopee SRE 「這不是一本語法書，而是一本關於專案實戰的書。它試圖告訴讀者：如何正確選擇和使用Python語言的各種特性，寫出執行速度更快、bug更少、易測試並且易維護的程式。」 —@laike9m，「捕蛇者說」主播、Cyberbrain作者、Google工程師 本書從專案實戰角度出發，透過剖析核心知識、展示經典案例與總結實用技巧，幫助讀者系統化掌握Python，寫好程式，做好專案實戰。全書共13章，分為五大部分：變數與基礎型態、程式語法、函式與裝飾詞、物件導向程式、總結與延伸，涵蓋Python進階程式的各個面向。本書的寫作方式別具一格，核心知識部分都會透過三大部分來說明：基礎知識、案例故事、程式設計建議。其中基礎知識幫助大家快速回顧Python基礎；案例故事由作者經歷的專案項目與案例改編而來，兼具實戰性與趣味性；程式設計建議以大家喜聞樂見的條列式知識內容呈現，短小精悍，可直接應用於自己的程式設計實戰中。
高效率Python自動化工作術|快速解決Excel、Word、PDF資料處理
想指定年份與月份就完成月曆 想找出使用了特定文字的PDF檔案 想一口氣置換所有檔案的文字 利用幾十行的程式碼讓工作變得超級輕鬆 這些工作都可利用Python快速完成！ 做成應用程式，就會變得很好用 利用簡短的程式讓工作變得超級輕鬆 利用Python讓麻煩的工作變得更有效率 許多職場都已開始利用Python完成各種業務。 只要使用Python，就能以簡短的程式讓例行公事變得更有效率。 本書介紹許多利用Python讓麻煩的例行公事自動完成的技巧。 本書適合已在工作使用Python的讀者(或是之後想要使用Python的讀者) 本書從不同種類的業務之中，挑選了一些麻煩的業務介紹，只需要幾十行的程式碼就能快速完成這些麻煩的例行公事，其中包含檔案操作、文字檔、PDF檔、Word檔、Excel檔的搜尋、取代，以及圖片的調整或是取得各種檔案資訊與網路資料，而且還會介紹將這些程式轉換成應用程式，讓使用者按一個按鈕就執行這些程式的方法。
Python資料視覺化從2D到3D使用matplotlib實作 - 王者歸來(全彩印刷)
Python資料視覺化 從2D到3D使用matplotlib實作 王者歸來 ★★★★★【國內作者第 1 本】【全彩印刷】【資料視覺化】★★★★★ ☆☆☆☆☆【國內作者第 1 本】【Python + matplotlib專業書籍】☆☆☆☆☆ 【32個主題】，【509個程式實例】 這本書的第一版書名是「matplotlib 2D到3D資料視覺化」，這版內容只是書名更改，整本書內容如下： & ★ 完整解說操作matplotlib需要的Numpy知識 ☆ 認識座標軸與圖表內容設計 ★ 繪製多個圖表 ☆ 圖表的註解 ★ 建立與徹底認識圖表數學符號 ☆ 折線圖與堆疊折線圖 ★ 散點圖 ☆ 色彩映射Color mapping ★ 色彩條Colorbars ☆ 建立數據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 整本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。
一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例(第二版)
★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 本書技術重點 ✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫。 ✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測。 ✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識。 ✪分水嶺演算法，用在醫學診斷。 ✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet。 ✪OCR原理及實作、小波技術處理。 ✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理。 ✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法。 ✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流法。 ✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作。 ✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制。 ✪物件偵測，包括RCNN及YOLO。 ✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發。 本書特色 ◎ 案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 本書以「概述+案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 ◎ 點線面完美結合，兼顧性強 本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。
AI世代必備！Python×ChatGPT高效率工作術：從網路爬蟲到辦公室自動化超實務
最全面的 ChatGPT × Python 應用手冊！ AI 詠唱寫程式，打造超快速自動化技巧！ 學會對 AI 下指令，提升工作效能！ ChatGPT 詠唱技巧＋資料擷取術＋辦公室自動化 本書將帶你學會「網路爬蟲」和「辦公室自動化」的 Python 程式設計，並結合使用ChatGPT 指令和提示，寫出各種不同應用的 Python 程式，成為 AI 指令達人。 本書介紹了網路爬蟲的流程到實作，首先分析 HTML 網頁結構及標籤，將資料擷取下來後進行資料處理與轉換，接著實際爬取天氣、電影、電商網頁。另外，本書的職場自動化技巧，包含彙整 Excel 資料、製作統計圖表、批次命名及移動圖片、自動寄開會通知信，讓你輕鬆駕馭日常工作，建立全方位的自動化辦公室！ 23 個自動化範例 ＋ 8 個套件 ＝ 活用資料擷取術、節省繁瑣工作 你將學會 ● 取得、剖析和擷取網頁資料 ● 將爬取的資料轉為 Excel 檔案 ● 用 ChatGPT 寫網路爬蟲程式，擷取不同類型的資料 ● 使用 openpyxl 和 pandas 繪製圖表 ● 自動建立與編輯 Word、PPT 內容 ● 撰寫客戶回應信件、產生 PDF 報表 ● 寫出 SQLite / MySQL 資料庫程式 ● 串接 ChatGPT API，讓你在 LINE 使用 AI 聊天機器人 適合讀者 本書適合想要快速學會 Python 和 ChatGPT 詠唱的程式新手，也適合對資料處理、資料分析與資料視覺化有需求的從業人員。 本書範例檔案 本書提供 Python 範例程式、完整的 ChatGPT 提示文字及產出程式碼。 &
運算思維程式講堂：打好 Python x ChatGPT 基礎必修課
運算思維程式講堂 輕鬆學會 Python 的入門精華！ 利用 ChatGPT 撰寫程式、開發 AI 小遊戲！ Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，具有強大的跨平台的特點，可以在大多數的主流平台上執行。更棒的是，Python 具有許多物件導向的特性，是資料解析、資料探勘（Data Mining）、資料科學工作中經常被使用的程式語言，可以廣泛應用在網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。同時，Python 擁有第三方套件及開發工具，可以幫助程式設計師輕鬆完成許多程式設計開發的工作。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，並以 Python 語言來一步步引導，期許幫助各位具備程式設計的基本能力。其實學習程式語言和學游泳一樣，跳下水感覺看看才是最快的方法，對一個初學者的心態來說，就是實際跑出程式最為重要，因此為了方便初學者機上實作，本書程式碼都已在 Python開發環境下正確編譯與執行。 另外，OpenAI 推出免費試用的 ChatGPT 聊天機器人，在網路上引起熱烈討論，造成不少話題。因為它不僅僅是個聊天機器人，還可以幫忙回答各種問題，例如：寫程式、寫文章、寫信等。本書加入了 ChatGPT 與 Python 雙效合一的應用，精彩 ChatGPT AI 程式範例如下： ➤使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案 ➤以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ➤建立四個主功能表的視窗應用程式 ➤演算法的應用：迷宮問題的解決方案 ➤海龜繪圖法（Turtle Graphics）繪製圖形 ➤猜數字遊戲 ➤OX 井字遊戲 ➤猜拳遊戲 ➤比牌面大小遊戲 &
Python程式設計的樂趣|範例實作與專題研究的20堂程式設計課 第三版
全球最暢銷的Python學習教材 發行銷售超過150萬本 本書是全球最暢銷的Python程式設計學習參考書，也是一本節奏明快的Python輕鬆入門與應用的程式設計課程，讓讀者學會編寫程式、解決問題，並讓程式的應用立竿見影。 在本書前半部分，讀者將學到關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出整潔易懂的程式碼。讀者也能學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。在本書後半部分，讀者會把學到的知識技能應用到三個大型專題中，第一個專題實作是類似小蜜蜂電玩的「外星人入侵」遊戲；再來是活用Python超強好用的程式庫來進行資料視覺化處理；第三個專題則是活用Django來建置和部署一套Web應用程式。 如果您跟隨著本書好好學習，您將學會下列這些技能： ‧活用強大的Python程式庫和工具，例如pytest、Pygame、Matplotlib、Plotly和Django等 ‧製作出2D電玩遊戲，了解怎麼控制鍵盤和滑鼠的操作，並作出隨關卡愈高而遊戲就愈來愈難的技巧 ‧運用各種資料集來建置生成具有互動性的資料視覺化呈現 ‧開發Web應用程式讓使用者建立帳號和管理自己的資料，隨後安裝部署到網路上讓大家使用 ‧懂得怎麼處置錯誤例外的發生，讓您知道如何解決自己在程式設計上的問題 本書第三版新增修訂了Python最新版的程式碼。新增和更新的內容包括活用VS Code編輯器、檔案處理的pathlib模組、測試程式碼的pytest，以及加入Matplotlib、Plotly和Django的最新功能。 如果您真的想要邁進「程式設計」的領域，這本書能幫您提升學習的速度，並讓您更快編寫出實際能用的程式。別猶豫了，馬上發動引擎開始進入本書的程式設計課程吧！ 本書適用Python 3.X版
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)
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 &
一本精通 OpenCV 與 AI 影像辨識
★☆★ AI 影像辨識一本精通！ ★☆★ ★☆★ 超過 200 個完整範例程式碼 ★☆★ AI 影像辨識是近年來非常夯的議題，隨著資訊科技的蓬勃發展，越來越多好用的工具推陳出新，也越來越容易跨入 AI 影像辨識領域，不論是電子、資訊領域、醫療、百貨，各行各業中陸續都能看到 AI 影像辨識的應用。 Python 是目前入門 AI 影像辨識最快速的程式語言，透過 Python 的 OpenCV 函式庫，並搭配其他方便的函式庫，就能輕鬆入門 AI 影像辨識，OpenCV 除了能針對影像進行全面的處理，也是大多數 AI 影像辨識的敲門磚，常應用於擴增實境、臉部辨識、手勢辨識、動作辨識、運動跟蹤、物體辨識或圖像分割...等領域。 本書會從 OpenCV 出發，從 OpenCV 最基本的存取圖片影片，影像色彩、影像剪裁、影像變形、加入文字、繪圖、影像效果進階處理都有完整介紹，並會介紹 OpenCV 內建的影像辨識方法、Google MediaPipe 的影像辨識方法和 Teachable Machine 影像辨識方法進行 AI 影像辨識，作出許多有趣又實用的影像辨識相關應用。 【精彩收錄】 ▶ OpenCV 深入介紹 ▶ OpenCV 影像色彩調整和轉換 ▶ OpenCV 影像剪裁、變形、加入文字和繪圖 ▶ OpenCV 影像效果進階處理 ▶ OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤 ▶ OpenCV 人臉、物件、顏色等影像辨識 ▶ MediaPipe 人臉、姿勢、手勢等影像辨識 ▶ Teachable Machine 人臉、戴口罩等影像辨識 ▶ 辨識手寫數字、年齡、情緒 &
Python X ChatGPT：零基礎AI聊天用流程圖學Python程式設計
生成式AI的初學Python程式設計課！ 新世代的程式語言學習，你不只需要學會程式語法，更需要學習如何問對你的問題，讓你輕鬆進入「提示工程」領域，成為一位程式設計的「AI溝通師」。 ★超值加贈：ChatGPT執行過程影片 ★用fChart流程圖問對問題學會程式邏輯 ★用ChatGPT寫出程式碼學會Python程式設計•當AI能夠寫出Python程式碼後，Python學習也需破壞式創新，你不只需要學會Python語法，更要學會寫出詢問ChatGPT的問題描述。 •本書完美結合ChatGPT x流程圖，讓ChatGPT真正進入你的Python學習過程。三步驟輕鬆學會Python語法： 步驟一：透過fChart執行流程圖，讓初學者了解程式流程，寫出詳細的程式問題描述步驟，同時培養你的程式邏輯。 步驟二：使用ChatGPT程式小老師幫助你寫出Python程式碼，讓你了解程式語法。 步驟三：透過流程圖的幫助，使用Thonny開發工具來建立你自己的Python程式。 •本書提供完整fChart流程圖工具和Thonny開發環境，內建功能表命令的外掛程式，可以依據流程圖符號來插入對應的Python程式碼，輕鬆幫助你寫出文字式（非積木）的Python程式碼。
機器學習：使用Python(附範例光碟)
機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述AI及Python語言，複習Python基礎語法到進階語法，讓讀者先掌握Python語言，接著學習機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此對於機器學習有更進一步的認識。
Python X ChatGPT雙效合一：快速學會最強AI，寫程式更有效率
✔初學者輕鬆學會Python程式設計 ✔結合運算思維與演算法基本觀念 ✔ChatGPT讓Python程式撰寫更有效率 ✔精選範例循序漸進易懂易上手 ✔課後習題難易適中強化學習效果 & 程式設計能力現在已是國力的象徵之一，學習如何寫程式也是和語文、數學、藝術一樣的基礎能力，連教育部都將寫程式列入國高中生的必修課，以培養解決問題、分析、歸納、創新、勇於嘗試錯誤等能力，而Python語言便是初學者的首選程式語言。 & 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在Python開發環境下正確編譯與執行。目前學校多有開設Python程式課，且APCS(Advanced Placement Computer Science)「大學程式設計先修檢測」，也可選擇Python撰寫程式設計實作題，而本書的內容即為最實用的教材，適合學生或第一次學習程式者。 & 除了基本的Python程式入門學習外，也介紹在網路爆紅的ChatGPT聊天機器人，它不僅僅是聊天機器人，還能幫忙回答各類問題，諸如寫程式、文章、信件…等，本書加入ChatGPT與Python雙效合一的應用，精采呈現ChatGPT AI的程式範例： ◑使用Pygame遊戲套件繪製多媒體圖案 ◑以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ◑建立四個主功能表的視窗應用程式 ◑演算法的應用：迷宮問題的解決方案 ◑海龜繪圖法(Turtle Graphics)繪製圖形 ◑猜數字遊戲 ◑OX井字遊戲 ◑猜拳遊戲 ◑比牌面大小遊戲 & 全書除了學習以Python語言撰寫程式外，也能學到以Python語言來實作演算法的重要知識點，絕對是難易適中的最實用的教材。 &
Real Python人氣站長教你動手寫程式：不說教也能心領神會的引導式實作課
進入 AI 應用時代，查詢語法和函式功能就交給 AI 吧！ 用這本書來學『寫程式的直覺』！ ★知名教學網站『Real Python』人氣站長帶你學 Python！★ ★擺脫理論教條，從寫程式的過程體會怎麼寫程式！★ Python 毫無疑問是現在最熱門的入門程式語言，而程式語言是現在最熱門的學科。許多人都想學習 Python，但看到複雜的語法和難懂的程式碼，又打退了堂鼓。 其實寫程式不該像個『考試學科』，什麼都要死記硬背！ Real Python 站長憑著多年的教學經驗，秉持 80 / 20 法則，讓你在精心安排的實作範例中，掌握少數的關鍵概念，就能學會寫程式的必要知識。 比起『埋頭苦讀』，這本書會讓你『心領神會』： (X)每章開頭都講 2、3 頁道理，也不懂該用在哪裡 (O)總之先寫程式，直接解釋執行結果 (X)提供完美範例，看著都明白，自己寫卻一團亂 (O)從程式雛型開始示範，試錯、除錯、完成步驟全收錄 (X)相關功能一次教一大串，書一闔上就全忘 (O)打鐵趁熱，每教一個功能就立刻操作 跟著站長精心設計的實作流程、輕鬆詼諧的詳細解說， 搭配有趣又豐富的練習題， 讓我們『先寫程式』，然後自然而然『會寫程式』！ 本書特色 ●美國 Amazon 書店 4.6 顆星高評價 ●內容取自知名教學網站 Real Python，2012 年來超過百萬追隨 ●12 篇基礎操作，針對新手常見困擾解說，零基礎也絕對上手 ●8 篇進階應用，不只是寫寫習題，更能迎戰各種實際難題 ●PDF、資料庫、網路爬蟲、資料圖表、圖形介面程式...生活中實際運用 ●擺脫傳統上課、說教風格，從實作中自己體會程式思維 ●豐富的練習題和挑戰題，充分掌握內容
程式語言與設計(下冊)
1. 本書依照107技高商管群「程式語言與設計」課綱編輯而成，審定通過字號技審字第112018號，可作為技高資料處理科程式語言與設計教科書。 & 2. 可以作為國、高中生Python程式設計入門教科書。 & 3. 可以作為高中生考APCS術科參考書。 & 4.可以作為大專生Python程式設計入門教科書。 &
Photoshop X Illustrator 就是i設計 (第二版)
★《平面與商業設計人氣主題全分享!! 熱門課程改編成書》 本書原創由2012年的「PHOTOSHOP X ILLUSTRATOR XINDESIGN 就是i設計」一書，延伸到2019年介紹常用的兩大設計軟體書籍「PHOTOSHOP X ILLUSTRATOR 就是i設計」，其出版至今，提供豐富、精彩的實例內容，廣受初學者、學校與補習班的喜愛，無論是在自學或教學上，本書提供的實務操作範例，都可以讓學習者輕鬆上手。為此，在2023年推出第二版，因軟體的技術更新，重新規劃實際設計工作中會應用到的實務範例，以基礎的編排設計、視覺引導，提升學習者具備創意、紮實的功力，更獲得108位專業設計人士與師生好評推薦!! 設計好Mix，觸動美感輕設計! 創意、點子、人氣範例，讓您輕鬆找到設計師的商業作品關鍵技巧，輕鬆上手! 從簡單出發、以主題切入，不講艱澀的設計手法，學的功能一定可以運用在設計上。 本書運用業界最常使用的Photoshop X Illustrator兩大設計軟體，從影像處理、插畫繪製、到包裝設計、LINE貼圖製作、GIF設計等多個範例實用技法，由淺入深引領讀者學會商業設計實例，領略創作與設計的驚喜。 無論是影像處理初學者、初入門的設計師或是想學會設計平面作品，宣傳自己、行銷產品的人，都能隨著本書在軟體技術及設計美感上向前邁進，實現作品的創意。 感謝社群網紅郭芭比、雪寶 Sharbaolin，提供本書範例模特兒影像相片
程式語言與設計(上冊)
1.本書依照107技高商管群程式語言與設計課綱編輯而成，審定通過字號技審字第112006號，可作為技高資料處理科程式語言與設計教科書。 2.可以作為高中生考APCS學術科參考書。 3.可以作為大專Python程式設計參考書。 &
真槍實彈做專案：PyQt極速開發視窗軟體(第二版)
★☆★ 最佳視窗開發軟體PyQt ★☆★ ↗ 開發Windows端應用程式最佳幫手，輕量小巧又快速 ↗ 不論哪個行業，在PC上實現業務邏輯的介面雖然首選是瀏覽器，但專屬於視窗的控制元件提供了更方便的操作感受。Python無疑是快速開發的最佳選擇，入門簡單入手快速入行實用，而對應到Python的視窗介面當然首選就是PyQt了。雖然你有很多GUI的選擇，如Tkinter、Flexx、wxPython、Kivy、PySide、PyGTK等，但在普及性及實用性上，沒有一個比得上PyQt。 本書是最適合想快速上手，具有一定程式設計功力的使用者閱讀。你只要懂得大部分程式語言的邏輯，再加上一點點Python的基礎，就可以輕鬆開發出跨平台的視窗應用程式，不管是在Windows、MacOS、Linux上都沒問題。全書還有一個完整的專案實例，把整個PyQt的所有控制元件融會貫通，不管是開發學校專案、畢業專題，甚至是公司的專業開發產品，都難不倒你。 ◎ 本書核心技術 ● PyQt入門 ● Python的下載與安裝 ● 搭建PyQt開發環境 ● Python語言基礎 ● Python中的序列 ● Python物件導向基礎 ● 建立第一個PyQt程式 ● PyQt視窗設計基礎 ● PyQt常用控制項的使用 ● PyQt佈局管理 ● PyQt高級控制項的使用 ● 使用Python操作資料庫 ● 表格控制項的使用 ● 檔案及資料夾操作 ● PyQt繪圖技術 ● 多執行緒程式設計 ● PyQt程式的打包發佈 ● 學生資訊管理系統（PyQt+MySQL+PyMySQL模組實現） 本書特色 (1) 主流技術全面講解 本書涵蓋PyQt常用控制項、PyQt佈局管理、PyQt高級控制項、PyQt繪圖技術、多執行緒程式設計以及PyQt程式的打包發佈等技術。 (2) 由淺入深，循序漸進 本書引領讀者按照基礎知識→核心技術→進階應用→專案實戰，循序漸進地學習。以初、中級程式設計師為對象，採用圖文結合、循序漸進的編排方式，從PyQt開發環境的架設到PyQt的核心技術應用，最後透過一個完整的實戰項目，對使用PyQt進行Python GUI 開發進行了詳細講解，幫助讀者快速掌握PyQt開發技術，全面提升開發經驗。 (3) 85個應用實例+1個專案實戰 多達85個應用實例，加上打造1個完整學生資訊管理系統的專案實戰，充分練習，上場不再害怕。 (4) 精彩欄目，貼心提醒 本書設置了很多「注意」、「說明」、「技巧」等小欄目，有利於讀者在學習過程中更輕鬆地理解相關知識及概念，並輕鬆地掌握個別技術的應用技巧。 &
Python程式設計：教學與自習最佳範本
*作者以超過30年的豐富教學經驗，以及深知初學Python程式語言的盲點與障礙，精心規劃本書，讓你不論是教學或自修都可以得心應手。 *內容涵蓋：輸入輸出、運算子、迴圈、函式、串列、類別、繼承、檔案與例外處理...等基礎且重要的主題，不僅可以增強你的邏輯思維能力，更穩固你的程式設計基本功。 *範例貼近生活，如：猜猜你的生日、猜猜1~100的數字、大樂透電腦選號...等，並搭配程式重點解說。 *提供練習題與習題測試，讓你做中學，並測試了解程度。附有參考解答，讓你學習沒有盲點，同時驗證你的答案。
APCS使用Python
APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以C、C++、Java、Python 撰寫程式，雖然考生可自行選擇四種語言之一來撰寫實作題的程式解答，不過APCS考題的觀念題如果需提供程式片段，還是會以C語言命題，所以建議考生對C語言還是要有一定的了解，本書也會以明快的介紹，來幫助各位快速學習C語言。 本書實作題會以Python語言實作，並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，目的就是希望各位在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。全書實作題程式範例，都已在Python的IDLE整合開發環境下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以Python語言設計程式的基本能力，並提升應試APCS的程式設計實作能力。
Python遊戲開發講座|演算法篇
利用遊戲程式設計學習解決問題所需的基礎知識與步驟！& 豐富的範例實作！& ‧猜拳& ‧打地鼠& ‧井字遊戲& ‧翻牌配對遊戲& ‧黑白棋& ‧電子冰上曲棍球& & 玩遊戲的同時，快樂地學習程式設計與演算法& 本書是使用Python製作遊戲與學習演算法的入門書。由帶領初學者入門的程式設計基礎開始，一步步從簡單的演算法學到高階演算法，讓每位讀者都能讀懂本書的內容。本書提及的演算法是解決問題的步驟或手段。學會演算法之後，就能具備解決各類問題的能力。 &
手術刀般精準的：用Python科學管控財金風險(實戰篇)
☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 在上一本基礎篇的學習完備，能善用Python程式語言及常用的工具套件之後，接下來就是開始對金融風險進行評估了。 本書接續介紹了各種數學模型，包括波動性、隨機過程及相當重要的馬可夫過程、馬丁格爾、隨機漫步、維納過程等，另外也包含蒙地卡羅等數學模型的應用。 而統計科學中最常用的回歸，本書也有涉獵。另外包括了二元樹、BSM選擇權、希臘字母，市場風險等，都有最完整的Python程式和數學公式供讀者計算、運用。 金融商品龐大且複雜，需要像使用手術刀般精準、細緻地切割每一個細節，畢竟賠錢事小，沒辦法掌握到大盤的迅速波動與走勢，才是一大損失。 本書看點 ✪了解金融商品的波動性、移動平均、ARCH、GARCH。 ✪認識蒙地卡羅股價模擬、歐式、亞洲式選擇權。 ✪學習市場風險分類、度量、價值、分析。 ✪精進交易對手信用風險、投資組合理論、無差別效用曲線、資產定價理論。 &
用最簡潔的Python上手：深度學習從精通再成大神
☆★☆★【用最簡潔的Python，成為深度學習最厲害的大神！】★☆★☆ 「人工智慧、深度學習和機器學習，不論你現在是否能夠理解這些概念，你都應該學習。否則三年內，你就會像被滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。現在不開始，以後就來不及了。」——馬克•庫班（NBA獨行俠隊老闆，億萬富翁） 本書從人工智慧、機器學習與深度學習簡介開始，幫助讀者在Windows下的CPU/GPU環境完成深度學習、開發環境架設；之後進入Python資料科學函數庫，介紹深度學習基礎，如Numpy、Pandas、Matplotlib。 在了解基本函數庫後，接著介紹目前最好用、最流行的深度學習框架TensorFlow、Keras。認識完框架的使用，便開始處理資料，本書介紹了資料前置處理和模型評估指標，幫讀者了解模型及資料之間的關係。當一切就緒，就可以進入實際專案的開發，包括影像分類辨識、IMDB電影評論情感分析、遷移學習、人臉辨識、影像風格遷移、生成對抗網路等，讓你用最簡潔的Python，成為深度學習最厲害的大神。 適合讀者 ✪具備Python語言基礎知識的程式初學者。 ✪非專業出身，想轉換跑道進入人工智慧領域的程式設計師。 本書特色 ✪人工智慧、機器學習與深度學習簡介。 ✪深度學習框架TensorFlow、Keras。 ✪深度學習開發環境架設。 ✪資料前置處理、模型評估指標、影像分類辨識。 &
Python＋OpenCV：機器學習＋深度學習40大電腦視覺案例入門到實戰到實戰
★☆★ 全面掌握機器學習的影像處理，豐富實例等你來挖掘！ ★☆★ & 機器學習的影像處理，是當前最熱門的研究領域之一，而這其中OpenCV-Python整合了OpenCV C++API和Python的最佳特性，使其成為電腦視覺領域內極具影響力和實用性的工具。 & 本書透過案例來介紹所有影像相關的技術，包含了基礎演算法、機器學習、深度學習。在基礎部分，有影像安全（影像加密、影像關鍵部位打碼、隱身術）、影像辨識（答題卡辨識、手勢辨識、車牌辨識、指紋辨識、手寫數字辨識）、物體計數、影像檢索、缺陷檢測等。 & 在機器學習部分，則實作了KNN實現字元（手寫數字、英文字母）辨識、數獨影像求解（KNN）、SVM手寫數字辨識、行人檢測、藝術畫（K平均值聚類）等。在深度學習方面，包括了影像分類、物件辨識（YOLO演算法、SSD演算法）、語義分割、實例分割、風格遷移、姿勢辨識等。 & 另外在最流行的人臉辨識相關方面，則提供了人臉檢測、人臉辨識、勾勒五官輪廓、人臉對齊、表情辨識、駕駛員疲勞檢測、易容術、性別和年齡辨識等。 & 本書對電腦視覺涉及的基礎知識進行了全面且系統性的深入梳理，能夠幫助讀者快速掌握該領域的核心基礎知識，此外，透過豐富的實例介紹，也能避免將案例作為單一問題看待的窘境，並且可以從不同的角度理解及分析問題，讓讀者能夠加以組合運用，創建屬於自己獨特的影像處理法寶！ & ※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：deepmind.com.tw/ &
Python桌面開發王者：Qt 6最強實例貫穿開發
☆★☆★【完整說明Qt 6的主要功能！最詳盡的Qt開發全書！】★☆★☆ 本書分為六大部分： 第1部分為Qt 6基礎。 以Qt 6.0的全新類別模組和介面，重新實現了各種基礎實例的功能。 第2部分為Qt 6綜合實例。 以新的Qt 6.0實現了電子商城系統、簡單文字處理軟體和微信使用者端程式。 第3部分為Qt擴充應用。 介紹了Qt設定OpenCV和OpenCV處理圖片，在綜合實例方面，展示了醫院遠端診斷系統，運用MySQL建置資料庫，進而有效管理患者資訊。 第4部分為QML和Qt Quick及其應用。 內容包含了QML及Qt Quick的相關內容。 第5部分為Qt Quick 3D開發基礎。 這是Qt 6.0新推出的功能模組，它大幅提昇了Qt在3D圖形影像領域的地位。 第6部分是關於Qt 6的跨平台開發技術。 跨平台是Qt 6.0的優勢特性，本書將Qt在Visual Studio、Android、Python及Linux（Ubuntu）等多種主流平台上的設定和開發方法進行了詳盡的介紹。 透過本書循序漸進的教學，讀者不僅可以了解到Qt6的各種功能，也能對於圖形使用者介面的掌握更加熟悉。 本書特色 ✪Qt概述：範本庫、工具類別及控制項。 ✪QML程式設計基礎、QML動畫特效。 ✪Qt Quick 3D開發基礎、Qt Quick Controls開發基礎。 ✪Qt跨平台開發：Visual Studio、Android、Python及Linux(Ubuntu)。 &
手術刀般精準的FRM：Python科學管控財金風險(基礎篇)
☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 本書使用了當紅的程式語言Python，從程式設計的基本觀念談起。沒有Python基礎也沒關係，完整的Python介紹，讓您能順利銜接資料科學家最常用的套件整理，包括Numpy，以及特別針對格式化表格類處理的Pandas，也充分介紹了Dataframe的各種應用。 在有了充足的資料之後，接著需要有可以展示數據的工具。除了大家最愛用的Matplotlib之外，也介紹了高手才會用的Seaborn。當熟悉了工具之後，就正式進入了金融理論，包括基礎的機率及統計、各種模型及機率分佈，以及抽樣、信賴區間等內容說明。 最後則進入到金融領域，除了介紹各種計算的演算法、模型、術語，也結合了前面所學的Python及工具，並講解金融商品最重要的「固定收益分析」。 本書從科學下手，讓您精準了解金融原理，確保金錢不再陷入水深火熱之中，將是您從科學到金融領域最重要的橋樑。 本書特色 ✪金融風險管理師 (FRM)所應該具備的所有技能。 ✪FinTech所需要的Python程式設計概念。 ✪資料科學家最需要熟悉的Python套件、Pandas、Numpy。 ✪製作圖表的首選工具Matplotlib、Seaborn。 &
Python+Office辦公自動化實戰
資料處理量更大，文件處理速度更快，工作效率更高！ 職場中的許多電腦工作中大多都有利用Excel、Word、PowerPoint等工具來製作報表、文稿、簡報，以及收發郵件和管理檔案等相關的工作。若能利用Python程式來配合，就能達到「自動化」的處理，發揮很高的效率來完成許多繁鎖的工作。 本書內容包括： ‧Python程式設計基礎篇 Python基礎知識、重要程式設計基礎。 ‧Excel資料自動化處理篇 資料預處理、資料分析和資料視覺化 ‧Word文書自動化處理篇 自動處理文字、製作企業經營報告 ‧PPT簡報投影片自動化製作篇 自動化製作簡報PPT、製作企業月報經營分析PPT ‧郵件自動化處理篇 批次發送和收取郵件、進行企業會員郵件自動化行銷 ‧檔案自動化處理篇 自動化處理檔案的命名、搬移、複製和刪除，自動化壓縮和解壓縮檔案
Python 資料結構×演算法 刷題鍛鍊班：234 題帶你突破 Coding 面試的難關
★求職/轉職必看！Coding 面試的衝刺總複習★ ★57 大重點 × 74 道面試題 × 160 個例題，紮實打好基本功★ 要在程式開發這條路走得夠長、夠遠，資料結構和演算法是公認必修的基本功，透過觀摩、思考各種程式設計的經典問題，不斷演練、改進自己的程式，是提升程式設計功力的不二法門。 也許你聽過在 IT 業界打滾多年的老手說：實際 Coding 都沒在管資料結構、演算法，只要功能寫得出來、符合規格，誰管你用甚麼方法，太冷門的寫法反而沒人看得懂。有些 Coding 的工作也許真是如此，先求有再求好，但老手前輩們沒跟你說的是…，在獲得工作前，求職面試這關就要先考考你對資料結構或演算法的理解程度，好評斷你的程式功力。 有不少網站大量蒐集各種程式設計的考題，供使用者反覆演練、自我挑戰，俗稱為「刷題」。這些題目往往是從經典的資料結構或演算法問題衍生而來，若沒有對相關的邏輯推導細節有足夠的了解，只是一昧的刷刷刷，恐怕效果有限、事倍功半。 作者在資訊科系任教超過30年，資料結構衍生著作累積銷量超過10萬冊，擁有非常豐富程式設計的教學和寫作經驗，也在業界當過開發工程師與資訊主管，深知業界求才的需求與標準。因此本書在規劃之初，除了務求透過豐富實作和圖解，來傳達資料結構與演算法的基礎，更嘗試將時下工程師求職必備的刷題需求，也融入各章節主題之中，系統化的打好程式設計的基礎與實力，也能同時掌握未來求職要面對的考題型式，及早準備、做好因應，才不會臨到關頭，沒發揮實力被刷掉。 本書收錄了陣列、串列、樹狀結構、圖、搜尋樹等常見的資料結構，解題過程也介紹了動態規劃、貪婪法等必要的演算法概念，除了觀念解說，同時會搭配圖表、日常生活案例，以及範例、面試題、延伸題型、練習題等總計 234 個題目，盡可能增進讀者實際演練的經驗，絕對比自己在網路上摸索、東拼西湊、盲刷題目來得更有效率，是一本兼顧理論與實作，與時俱進、不可多得的入門教材。 本書特色 刷題前必備的基本功！ 幫你打好基礎，高效提升程式設計功力 ○ 涵蓋最主要的資料結構與常見演算法，包括： - 遞迴設計/迴圈設計 - 時間複雜度與漸進符號 - 陣列和動態規劃法 - 鏈結串列 - 堆疊與佇列 - 圖形結構/最短路徑/工作網路 - 前序/中序/後序走訪 - 展開樹/二元樹/AVL樹/B 樹 - 氣泡/選擇/插入等基本排序法 - 快速/合併/基數/堆積等進階排序法 - 循序/二元/內插搜尋法 - 雜湊函數設計/雜湊表 … ○ 收錄 74 道經典的面試題，並依照不同難易度區分等級，使用者可依照學習進度挑選合適題型。 ○ 除了擬真的面試題型，也提供延伸題型、實作範例、練習題，隨時驗證自己的實力，自學、教學都適用。 ○ 特別收錄 Python 語法實戰速成，方便隨時惡補參照。 ○ 加入旗標會員 VIP 另外可獲得作者不定時補充的 Bonus 刷題技巧，持續精進程式功力。 &
不靠框架硬功夫： Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼
★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法，帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。 本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。 全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。 本書特色 ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！ ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維 &
科學方法賺大錢：Python進行商品期貨量化交易
◆集結10多年豐富的實戰經驗，涵蓋量化交易的各種面向，快速上手Python期貨量化交易！◆ 本書以商品期貨為標的，Python為工具，讓你使用策略來進行量化交易。這些基於AI及統計學原理的交易方法，讓你不再靠感覺讓自己的金錢陷入險境。 內容安排由快速講解Python原理開始，直接就進入量化交易的策略分析，通通是被殘酷市場驗證過的賺錢案例。不僅完整說明量化交易的API，也提供了開放原始碼的SDK做使用。之後講解CTA策略，交易方法相對規則化、系統化，結合不同的策略理論開發CTA策略，包括了最重要的回歸策略和布林帶、乖離率等等。另外也有完整的回測和實盤，讓你的策略能真正通過實戰測試，包括使用Tick資料讓回測更精準、回測績效報告詳解、如何避開回測中的陷阱、遞進和交叉回測、量化交易實盤。 對優秀的量化交易者來說，掌握風險管理的方法是非常有必要的。本書也介紹了期貨市場的三大風險及正確的倉位管理方法。在最後的單元中，也說明了常用的止盈和止損方法、量化交易與基本面資料、交易中常用的數理知識、量化交易與統計學。 本書從真正的實戰交易出發，透過各種經典策略案例來指導讀者實作學習，讓您以更精準的方式，殺入量化交易的熱區賺大錢！ 【適合讀者】 ● 需要全面學習量化交易的主觀交易者。 ● 金融分析師。 ● 金融專業學生。 ● 喜歡交易的 IT 從業者。 ● 希望提高量化交易水準的人員。 ※本書附程式碼，可至深智官網下載：deepmind.com.tw/ 本書特色 ★ 附帶完整的策略程式，提高學習效率。 ★ 涵蓋 Python 程式語言基礎知識。 ★ 對量化交易策略案例進行分析。 ★ 專案案例典型，實戰性強，高應用價值！ ★ 提供完整的技術支援。 &
Python 統計分析：生命科學應用
本書以基礎的統計學知識和假設檢定為重點，簡單扼要闡述了 Python 在資料分析、視覺化和統計建模中的應用。本書主要包含了 Python 簡介、研究設計、資料管理、機率分布、不同資料類型的假設檢定、廣義線性模型、存活分析和貝氏統計等從入門到高階的內容。 本書利用 Python 這門開源語言，不僅直觀上對資料分析和統計檢定提供了很好的解說，在相關數學公式的解釋上也能夠做到深入淺出。此外，本書所述內容的可操作性很強，還提供配套的相關程式碼及資料，方便讀者動手練習。本書適合對統計學與 Python 有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用 Python 的強大功能進行資料處理和統計分析的學生及研究人員。 本書範例檔： github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python &
