【簡介】 本書是一本專為初學者設計的Python程式設計及資料科學全面教材，也可作為iPAS巨量資料分析師考試的先修教材。 透過圖解與實作，循序漸進地引導讀者掌握Python程式設計及資料科學的核心技能。書中內容豐富，從Python基礎語法開始，逐步深入到資料科學的實際應用。搭配詳細的圖例和實作範例，讓學習更加直觀和實用。 本書特別強調實務應用，詳細介紹了Python資料科學必學的套件，如Numpy、Matplotlib、Pandas、Seaborn、Plotly和SciPy。這些工具不僅幫助讀者進行資料運算和分析，還能輕鬆繪製各種圖表，視覺化資料結果。 在學習Python程式設計的過程中，本書運用了當前最熱門的AI工具——ChatGPT，來輔助學習。ChatGPT可以提供程式設計協助、解釋程式概念，進而寫出資料收集的網路爬蟲程式，以便更好地理解Python程式設計和資料分析的關鍵概念。這種互動式學習方式，大大提升了學習效率和理解深度。 此外，本書還包含多個實務導向的案例，從資料預處理、資料清理到探索性資料分析，再到機器學習與深度學習應用，幫助讀者將所學知識應用於實際問題中。這些案例不僅鞏固了讀者的學習成果，還提升了實戰技能，為未來的職場應用打下堅實的基礎。 【目錄】 CH01 Python語言與運算思維基礎 1-1 程式與程式邏輯 1-2 認識Python、運算思維和Thonny 1-3 下載與安裝Thonny 1-4 使用Thonny建立第一個Python程式 1-5 Thonny基本使用與程式除錯 CH02 寫出和認識Python程式 2-1 開發Python程式的基本步驟 2-2 編輯現存的Python程式 2-3 建立第二個Python程式的加法運算 2-4 看看Python程式的內容 2-5 Python文字值 2-6 Python寫作風格 CH03 變數、運算式與運算子 3-1 程式語言的變數 3-2 在程式使用變數 3-3 變數的資料型態和型態轉換函數 3-4 讓使用者輸入變數值 3-5 認識運算式和運算子 3-6 在程式使用運算子 CH04 條件判斷 4-1 你的程式可以走不同的路 4-2 關係運算子與條件運算式 4-3 if單選條件敘述 4-4 if/else二選一條件敘述 4-5 if/elif/else多選一條件敘述 4-6 在條件敘述使用邏輯運算子 CH05 重複執行程式碼 5-1 認識迴圈敘述 5-2 for計數迴圈 5-3 while條件迴圈 5-4 改變迴圈的執行流程 5-5 巢狀迴圈與無窮迴圈 5-6 在迴圈中使用條件敘述 CH06 函數 6-1 認識函數 6-2 使用者自訂函數 6-3 函數的參數 6-4 函數的回傳值 6-5 函數的實際應用 6-6 變數範圍和內建函數 CH07 字串與容器型態 7-1 字串型態 7-2 串列型態 7-3 元組型態 7-4 字典型態 7-5 字串與容器型態的運算子 7-6 串列與字典推導 CH08 檔案、類別與例外處理 8-1 檔案處理 8-2 二進位檔案讀寫 8-3 類別與物件 8-4 建立例外處理 CH09 Python模組與套件 9-1 Python模組與套件 9-2 os模組：檔案操作與路徑處理 9-3 math模組：數學函數 9-4 turtle模組：海龜繪圖 9-5 pywin32套件：Office軟體自動化 CH10 使用ChatGPT學習Python程式設計 10-1 認識ChatGPT 10-2 註冊與使用ChatGPT 10-3 ChatGPT是你最佳的Python程式助手 10-4 ChatGPT應用：找出Python視窗程式的學習方向 10-5 ChatGPT應用：幫助你學習Python視窗程式設計 10-6 ChatGPT應用：寫出資料收集的網路爬蟲程式 CH11 NumPy向量與矩陣運算 11-1 Python資料科學套件 11-2 陣列的基本使用 11-3 一維陣列：向量 11-4 二維陣列：矩陣 11-5 使用進階索引取出元素 11-6 陣列的常用操作與廣播 CH12 Matplotlib資料視覺化 12-1 資料視覺化與Matplotlib套件 12-2 使用Matplotlib繪製圖表 12-3 散佈圖、長條圖、直方圖和派圖 12-4 子圖表 12-5 多軸圖表 CH13 使用Pandas掌握你的資料 13-1 Pandas 套件的基礎 13-2 DataFrame 的基本使用 13-3 選擇、篩選與排序資料 13-4 新增、更新、刪除與合併資料 13-5 群組、樞紐分析與統計函數 13-6 Pandas 資料視覺化 CH14 Seaborn進階圖表與Plotly互動視覺化 14-1 Seaborn基礎與基本使用 14-2 使用Seaborn繪製各種類型的圖表 14-3 使用Seaborn繪製不同類型組合的圖表 14-4 使用Plotly繪製互動圖表 14-5 實作案例：PTT BBS推文的資料視覺化 14-6 實作案例：台積電股價的互動資料視覺化 CH15 SciPy科學運算與探索式資料分析 15-1 SciPy套件的基礎 15-2 SciPy套件的科學運算 15-3 探索性資料分析的基礎 15-4 找出資料之間的關聯性 15-5 資料預處理 15-6 實作案例：鐵達尼號資料集的探索性資料分析 CH16 Python機器學習與深度學習 16-1 機器學習的基礎 16-2 機器學習實例：使用線性迴歸預測房價 16-3 機器學習實例：使用決策樹分類鳶尾花 16-4 認識深度學習 16-5 深度學習實例：加州房價預測的迴歸分析 16-6 深度學習實例：鳶尾花資料集的多元分類