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
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 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第二版)
★☆★☆★ 獨家解析知名大數據專案，FinMind，帶你一窺大數據產品的發展過程，打造專屬個人的大數據 Side Project、作品、產品 ★☆★☆★ 本書承襲第一版的精彩內容，分享在 Github 獲得 1,900 stars 的大數據 Side Project，並幫助讀者從 0 開始，打造專屬個人的大數據 Side Project。 精彩收錄： 【資料工程】 ○ 使用分散式技術，RabbitMQ、Flower、Celery，收集證交所、櫃買中心、期交所等股市資訊。 ○ 使用 Docker、FastAPI 架設 RESTful API 服務。 ○ 使用 Docker Swarm 架設分散式服務，包含爬蟲、RESTful API、資料庫 MySQL、RabbitMQ 等服務。 ○ 使用雲端服務，一個月 5 美金，且免費提供 100 美金額度。 ○ 一站式管理多台分散式機器。 ○ 使用業界等級的，分散式 Airflow。 【產品迭代】 ○ 單元測試 Unit Test 介紹，包含爬蟲、API 測試範例。 ○ 使用 CICD 做持續性整合、部屬，並以 Gitlab-CI 搭配 API 服務做為範例。 【API 產品上線】 ○ 免費網址申請教學，No-IP。 ○ 免費 SSL 憑證教學，Let's Encrypt。 ○ 一站式管理多服務網址，容器化反向代理工具 Traefik。 【業界資料視覺化工具】 ○ 使用 Redash 建立個人化、股市分析儀錶板。 【監控系統】 ○ 使用最知名的監控工具，Prometheus、Grafana，同時監控所有服務。 讀完本書，你將學會分散式爬蟲、RESTful API、MySQL 資料庫、壓力測試、Docker Swarm、CICD、雲端、Traefik、Redash 視覺化、分散式 Airflow、監控系統 Prometheus、Grafana 等，本書是一本集大成的作品。 ※本書程式實例可至深智官網下載deepwisdom.com.tw &
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 &
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：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 &
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。 &
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。 &
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/ &
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。 &
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)。 &
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。 &
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。 &
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 &
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 &
實戰Python Flask開發|基礎知識x物件偵測x機器學習應用
從如何建立一個Web應用程式到API與部署，獻給工程師與資料科學家的Flask入門書 本書說明如何使用Python的框架Flask進行Web應用程式的開發。從最簡單的迷你應用程式開始，逐步建立起諮詢表單，整合資料庫的應用，加入認證功能，逐步發展成一支功能完整的應用程式。你可以從這個過程當中學到如何使用Flask進行開發。 第二篇將會開發一個可以從識別照片中有哪些東西的物件偵測程式，並說明如何將其轉換為Web API。此外，還會將圖像識別的主題延伸到識別手寫字，並說明如何在程式開發中應用機器學習的技術。 【本書主要內容】 ● Flask的基礎知識和開發 ○ 建立查詢表格和資料庫應用程式 ○ 建立認證功能 ○ 建立物件偵測程式 ● 建立和部署API ○ 將物體檢測應用程式轉換為網路API ○ 作為Web API對外發佈 ● 機器學習API開發 ○ 從分析程式碼開發機器學習API的過程和方法。 【誰適合閱讀本書】 ．想要用Python開Web應用程式的工程師 ．對機器學習感興趣的web開發人員 ．只用過Python進行分析的人。 ．希望能夠自行開發Web應用程式與API的資料科學家
Object-Oriented Python|以GUI和遊戲程式學物件導向程式設計
適用Python 3.x版和Pygame 2.x版 輕鬆掌控Python物件 物件導向程式設計(OOP)是一種程式開發的範式，把資料和程式碼組合成內聚的單元，讓您能以不同的思維來考量電腦問題，而提出的解決方案能高度重複使用。本書適用中階程度的程式設計師，書中內容是給讀者動手實作的教學指引，並深入OOP的核心原則，向讀者展示怎麼運用封裝、多型和繼承，並使用Python來編寫設計遊戲和應用程式。 本書一開始先說明程序型程式設計中固有的關鍵問題，然後引導您學會在Python中建構類別和物件的基礎知識。您會透過開發按鈕、文字欄位和其他在事件驅動環境中的標準GUI元素來打下好的物件導向程式設計基礎。您還會使用許多真實的程式碼範例和兩個以pygame為基礎的套件來協助把理論轉化為實務的運用，讓您能夠輕鬆寫出互動式的遊戲和應用程式，並且還完成了GUI widget小工具、動畫、多個場景和可重用的遊戲邏輯。在最後一章中，您會透過建構一個功能齊全的電玩遊戲程式來整合所有學過的知識，該遊戲程式中含有本書中介紹的許多OOP技術和GUI相關元素。 在本書中，您將學到： ‧使用物件管理器物件來建構和管理多個物件 ‧使用封裝對客戶端程式碼隱藏物件的內部細節 ‧使用多型定義一個介面並在多個類別中實作 ‧使用繼承來活用現有的程式碼 本書的內容是視覺化、直觀的教學指南，可以讓讀者全面了解OOP的關鍵原則和運作原理，並指導讀者怎麼活用OOP來讓程式碼更易於維護、更易讀和更高效，但同時又不會犧牲其功能性。
演算法：圖解邏輯思維 ＋ Python程式實作 王者歸來
★★★★★【650張圖例】+【圖解演算法原理和邏輯思維】★★★★★ ★★★★★【20個主題】+【149個Python程式實例】★★★★★ ★★★★★【邏輯思維】+【Python實作】=【演算法的精髓】★★★★★ 本書的第一版曾經獲得博客來與天瓏暢銷排行榜第1名，撰寫這本書時採用下列原則。 1：彩色圖片引導讀者認識演算法的邏輯思維。 2：Python程式實作演算法原理。 3：章節習題引導讀者複習與自我練習。 當讀者遵循這步驟學習時，相信一定可以完整學習演算法的相關知識，本書的主體內容如下： ☆ 20個主題 ★ 認識時間複雜度和空間複雜度 ☆ 7大資料結構完整圖說與程式實例 ★ 7大排序法完整圖說與程式實例 ☆ 遞迴與回溯演算法 ★ 電腦領域的經典演算法八皇后和河內塔 ☆ 碎形與VLSI設計應用 ★ 圖形理論 ☆ 深度、寬度優先搜尋 ★ Bellman-Ford演算法 ☆ Dijkstra’s演算法 ★ 貪婪演算法 ☆ 動態規劃演算法 ★ 資訊安全演算法 ☆ 摩斯與凱薩密碼 ★ 金鑰系統觀念，解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰 ☆ 訊息鑑別碼(Message authentication code) ★ 數位簽章(Digital Signature) ☆ 數位憑證(Digital certificate) ★ 基礎機器學習KNN演算法 ☆ K-means演算法 ★ 網頁排名演算法 ☆ 常見的演算法考題與Leetcode考題 &
選擇權交易：使用Python語言
⊙介紹BSM模型，且完整說明選擇權價格、選擇權交易策略以及對應的避險參數意義。 ⊙自己「寫程式」達成需求，掌握程式語言思考，取代Excel操作。 ⊙使用熱門程式Python，瞭解選擇權交易，非財金專業也可以讀懂並實作。 ⊙提供書中範例完整程式碼，對照參考不出錯，更鼓勵嘗試修改。 & 「一書在手，掌握選擇權交易」 & 本書以程式語言Python，轉譯選擇權的定價模型與交易策略，讓對選擇權交易的社會大眾能無痛入門。 & 書中內容除了介紹BSM模型的定價公式以及對應的避險參數的意義之外，亦進一步利用前述的避險參數檢視各種基本選擇權交易策略的優缺點，故本書可以彌補社會大眾欲加強選擇權交易觀念或知識之不足的缺憾。全書皆以Python書寫，即舉凡書內有牽涉到資料之讀取、儲存、計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖，所附的光碟內皆有完整的Python程式碼供讀者參考，故讀者只要先學會如何操作Python，立即可以進入情況。本書鼓勵讀者可以更改書內的程式碼以供自己使用。 &
數位多媒體技術與應用：Python 實務
【重點大綱】 & 影位媒體處理： 說明數位化影像的起源及探究數位影像處理的基礎與發展。讓讀者能具備數位影像的基礎，藉此得以對數位媒體中的圖像，其背後所隱藏真相的探索更具備紮實基礎。 & 數位媒體與應用篇： 內容則泛談數位圖像於現今網路世界中為人們帶來的日常生活上及其應用的相關議題。讀者可輕鬆的操作本書所介紹軟體工具，讓你／妳的數位圖片可有效的防護，免於被盜用的情境。 & 多媒體安全技術篇： 說明影像分享技術及探究數位媒體安全的基礎與發展。讀者能瞭解多媒體安全技術其背後所隱藏真相的探索且更具備紮實基礎。 & 專業推薦 & 很榮幸能為多年熟識的好友以及在資安研究奉獻之志同道合的學者撰寫序言。作者群在多媒體安全領域中已經深耕多年且有豐碩的研究成果，其專業素養足以涵括影像安全議題。坊間大部份的中文書以介紹多媒體技術或資訊安全技術為主，鮮少有探討多媒體基礎技術及資訊安全應用的中文書，而本書此為主題，由淺入深的介紹基礎知識及搭配範例應用，可供有意學習多媒體安全的讀者參考，謹以推薦。——國立中山大學資訊工程學系特聘教授兼任工學院院長／范俊逸 推薦 & 本書以數位媒體中多媒體影像知識為發端，除了探討其起源與演進，也逐章介紹多媒體影像的處理技巧，內容包含大家所熟知的各種影像表示方式，同時也介紹了相當有趣的影像謬誤。在影像處理部分，本書將空間域影像處理、頻率域影像處理以及壓縮域影像處理分章介紹，最後則以Python影像處理軟體應用完成前五章的合成。接著，以多媒體偽裝展開數位媒體安全的篇章，談其與資訊安全間的實務應用，最終以數位浮水印再探安全議題的深入技術。將多媒體領域與資訊安全互為載體的方式，鋪展這些人造且離數學最近的知識，作者在內容的安排上實有其精妙之處。——國立屏東大學電腦科學與人工智慧學系教授兼任資訊學院院長／王朱福 推薦 &
Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧
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。 技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節息息相關。 要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 【精采內容】 ✪金融資料的取得 ✪技術指標的介紹及計算 ✪K線型態的圖片說明 ✪金融圖表的繪製 ✪交易績效的介紹及計算 ✪交易訊號漲跌的統計模組 【目標讀者】 ✪想要學習Python來進行程式交易者 ✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 ✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 ✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 ✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機 &
誰說不能從武俠學程式？
破譯武林招式，看懂程式設計！ ‧郭靖的小紅馬在Scratch裡能任意變色？ ‧韋小寶加盟天地會誓詞是高階程式語言？ ‧黃蓉的計算能力比Python還強？ ‧用費波那契數列就能進入桃花島？ & 以武俠小說的場景為媒介，讓武林絕招和程式設計理論緊密結合。只要你摸過電腦、玩過電動遊戲，熟悉鍵盤和滑鼠的操作，就能讀懂本書的程式邏輯。 & 讀者朋友可以一邊學習編寫程式的基礎知識，一邊跟著範例練習編寫代碼，不但能真正感受到程式設計的樂趣，還能解決生活中很多意想不到的大小問題。 & 本書從用PowerPoint製作基本動畫講起，再進入麻省理工學院開發的入門級動畫軟體Scratch，最後敲開程式設計的利器Python，循序漸進帶領讀者朋友理解程式世界的奧祕，並享受數位科技帶來的樂趣。 & 「如果你擁有電腦，卻沒有安裝Python，那叫暴殄天物。」～李開周 & 俠義推薦 & 戴逸群 亡牌教師 （依姓氏筆畫排序） &
Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定！
【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】 從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化... 為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。 在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。 這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！ 本書特色 □ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 □ 一次補足最入門的統計和機率基礎 □ Python 開發環境與基礎語法快速上手 □ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 □ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 □ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 □ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用
從零開始使用Python打造投資工具
★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw &
區塊鏈生存指南：帶你用Python寫出區塊鏈！(第二版)(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
一本手把手教你用Python刻出區塊鏈的技術書，想了解區塊鏈背後的原理？就從挽起袖子寫程式開始！ 手把手教學：你也可以寫出跑得動的區塊鏈！ 實用密碼學：Merkle Tree、非對稱加密、零知識證明是怎麼做的？ 共識與分岔：暫時性分岔、軟分岔、硬分岔有甚麼區分？ 礦工的世界：扣塊攻擊怎麼做？機槍池的原理是甚麼？ 去中心金融 - 乙太坊上也有當舖！預言機暗藏危險？AMM機制是怎麼做的？ 本書內容改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽的 Blockchain 組冠軍系列文章，也是第一本從技術角度出發，透過實地撰寫區塊鏈開始談背後所應用到的相關知識。在完整復刻出區塊鏈後，更能了解到區塊鏈世界裡常聽到的幾個專有名詞：女巫攻擊、共識演算法、軟分岔與硬分岔、工作量證明、非對稱加密的由來。 “What I cannot create, I do not understand” - Richard Feynman 五大重點： 1.用 Python 從頭打造區塊鏈 本書重點在於從復刻出區塊鏈開始，帶你逐步了解開設錢包、發起並簽署交易、節點廣播的功能是如何被實作出來的，並透過實作過程中的細節來了解到區塊鏈背後需要哪些知識。 2.密碼學初探 虛擬貨幣之所以常被稱為加密貨幣就是因為應用了大量的密碼學，也是因為密碼學我們才能夠在茫茫的網路世界中確認彼此的身分！ 3.聊聊挖礦的兩三事 帶你實地加入礦工們的世界，來看看礦工與礦池間又有哪些鉤心鬥角的方式！ 4.P2P網路入門 在去中心化的世界中，我們如何知道彼此的身分？又如何形塑出一樣的共識？在求取共識的過程中，分岔又是怎麼形成的？ 5.淺談現實中的區塊鏈：BTC與Ethereum 現在最知名的兩大公鏈莫過於比特幣(BTC)與乙太坊(ETH)了！除了講述區塊鏈的原理之外，本書最後也會帶你解析與走過比特幣與乙太坊的發展歷程與架構。 6.去中心化金融 為何 ERC20 如此重要？借貸系統是如何實作的？有哪些獲取正確價格的方式？為什麼閃電貸可以拿來攻擊？為何算法穩定幣註定會失敗？ &
使用Python取代Excel VBA的10堂課
探討各種利用Python輔助Excel的可能性本書結合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等Python套件全面介紹使用Python實現Excel腳本開發的各種可能性，涵蓋的內容包括：Python語言基礎、Python檔案操作、Excel物件模型、Excel圖形繪製、Excel圖表繪製、字典在Excel中的應用、正規表示式在Excel中的應用、使用Pandas提高資料處理效率、使用Matplotlib繪圖、Python與Excel VBA整合應用等。 誰適合閱讀本書任何對Excel Python腳本開發感興趣的朋友閱讀，可以是有程式開發需求的上班族、數據分析人員、大學生、研究人員和程式設計師等。 在資料分析方面，Python實際上已經遠遠超越VBA，因為使用Python提供的資料處理函數和模組就可以實現很多功能，既快速、可靠又簡便。
Python 操作 Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 -王者歸來
Python 操作 Excel& ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 & ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 & 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 & 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未來辦公室自動化的目的。 & 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 & 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw &
Python程式設計入門與應用：運算思維的提昇與修練
●以初學者學習面撰寫，內容淺顯易懂，從「運算思維」的主軸，說明程式設計的設計策略。●實務與理論兼備，結合圖表與實例的運用，生動的方式，帶領讀者身歷其境，增添學習趣味性。●「Python程式設計」說明搭配實地操作，增進運算思維的能力。並引導讀者運用Python開發專題。●內容包括視覺化、人機互動、YouTube影片下載器、音樂MP3播放器與試題分析等。具備基礎的程式設計者，可獲許多啟發豁然開朗。※本書範例資料檔，請至作者個人網站：http://cat.nptu.edu.tw，下載使用。或至五南圖書網頁：https://www.wunan.com.tw，輸入書號1H2B，即可找到下載處。值此資訊科技高度發展的時代，如何尋求創新與突破實屬極重要的課題；面對現代生活的日新月異，「Python程式設計」正式引領我們開創「運算思維」的新紀元，實為「程式設計」的重大變革。在程式設計上，經由本書介紹，不僅大大提升相關知識；生活化圖解的運用，搭配文字解說。透過實作，在運算思維的架構下，身歷其境更加凸顯Python程式設計的重要性。再版更新Python與相關軟體版本，並新增微軟開發、跨平台免費編輯器開發Python程式。為初學者與具Python程式設計基礎者，最佳實用工具書。
Python小專案大集合：提升功力的81個簡單有趣小程式
用『最少』的程式碼，打造『最好玩』的程式！ 快速上手81個超簡單Python小程式！ 遊戲 ╳ 動畫 ╳ 藝術 ╳ 科學…超多主題讓你盡情探索！ 如果你掌握了基本的 Python 語法並準備開始撰寫程式，那麼你將發現本書既能啟發你又好玩！本書包含了 81 個 Python 程式專案，能讓你立即學會製作數字藝術、遊戲、動畫、計數程式等專案。了解程式碼的工作原理後，你將會練習重新建立程式，並且增加自己定義的操作來進行實驗。 這些以文字為基礎的簡單程式只需要 256 行或更少的程式碼。無論是經典的螢幕保護程式、蝸牛賽車遊戲、點擊誘餌標題生成器還是動畫 DNA 雙螺旋，每個專案都是設計成可以獨立運作的程式，因此你可以輕鬆在網路上分享它們。最後，本書附錄提供了所有專案的標籤（tag）索引，幫助你快速從分類中找到有興趣的專案；以及完整的字元對應表格，讓你的程式可以印出愛心、線條和區塊等特殊符號。 本書特色 ◆ 輕巧簡單 大多數的專案都在 256 行程式碼以內，而且通常還會更短。這個大小限制使它們更容易讀懂。此外，書中的程式都是為了讓初學者易於理解所編寫的，讓你可以用最少的程式碼創造出最好玩的程式！ ◆ 主題多元 本書包含各式各樣的專案類型，從動畫模擬、棋盤/紙牌遊戲、科學、密碼學、數學運算、藝術到益智謎題……你一定能從中發現喜愛的專案！ ◆ 以文字為基礎 文字比圖形更簡單，因此本書省去了載入圖片、安裝函式庫和管理專案資料夾等額外麻煩，讓你可以專注在程式碼上。 你將學會建立： 猜單字遊戲、二十一點及更多遊戲，讓你可以與朋友或電腦進行對戰 模擬森林火災、百萬次骰子擲放和日式算盤 虛擬魚缸、旋轉立方體和彈跳 DVD 螢幕保護程式等動畫 第一人稱 3D 迷宮遊戲 使用 ROT13 和維吉尼亞密碼來隱藏文字的加密程式 如果你已經厭倦了標準的逐步教學課程，那麼你將會愛上本書的做中學方法。這證明『小』程式有『大』用！ 【更多趣味主題】 ✔ 蒙提霍爾問題 ✔ 康威的生命遊戲 ✔ 蘭頓的螞蟻 ✔ 骰子數學 ✔ 文字瀑布 ✔ 波浪訊息 ✔ 因數尋找器 ✔ Flooder 洪水填充遊戲 ✔ 數獨 ✔ 鬼店地毯 ✔ 進度列 ✔ 強力球樂透彩 【適合讀者】 ✦ 已經有 Python 和程式設計基礎，但仍不知道如何獨立編寫程式 ✦ 剛接觸程式設計，想立即投入並開始製作遊戲、模擬和數字運算程式 好評推薦 「我一直對 Sweigart 能夠提出各種簡單但有趣的專案印象深刻，而這個系列將此提升到了一個新的境界……即使是經驗豐富的程式設計人員也可能會被吸引，因為Sweigart在此書加入了多元內容。」—— Naomi Ceder，Python 軟體基金會的資深研究員 「Al Sweigart 提供了有趣的程式，鼓勵學習者勇於調整它們。這就是我學會程式設計的方式：修改書籍和雜誌中的範例。這超有效的！」—— Luciano Ramalho，ThoughtWorks 首席技術工程師，也是《Fluent Python》的作者 「這本書非常適合 Python 初學者，也是精通程式的程式設計師的絕佳參考書。我很樂意給這本書 5 星好評！」—— Greg Walters，《Full Circle》雜誌 &
