看圖學Python: 從程式設計入門到精通資料科學 (1版)

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【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

Python X ChatGPT雙效合一：快速學會最強AI，寫程式更有效率 (1版)

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【簡介】 ✔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。 【目錄】 |CHAPTER 01| Python 程式設計黃金入門課 1-1 認識程式語言 1-2 認識程式設計 1-3 Python 簡介與特性 1-4 Python 安裝與執行 1-5 我的第一支Python 程式 |CHAPTER 02| 大話變數與資料處理 2-1 認識變數 2-2 資料型態 2-3 輸出指令--print 2-4 輸入指令--input |CHAPTER 03| 一看就懂的運算式與運算子 3-1 算術運算子 3-2 複合指定運算子 3-3 比較運算子 3-4 邏輯運算子 3-5 位元運算子 3-6 位移運算子 3-7 運算子的優先權 |CHAPTER 04| 選擇結構一次搞定 4-1 認識程式區塊及縮排 4-2 條件控制指令 |CHAPTER 05| 迴圈結構學習之旅 5-1 for 迴圈 5-2 while 迴圈 5-3 迴圈控制指令 |CHAPTER 06| Python 複合資料型態的完美體驗 6-1 再談字串（string） 6-2 串列（list） 6-3 元組（tuple） 6-4 字典（dict） 6-5 集合（set） |CHAPTER 07| 函數的祕密花園 7-1 函數簡介 7-2 參數傳遞模式 7-3 常見數值函數 |CHAPTER 08| 模組與套件實用關鍵密技 8-1 認識模組與套件 8-2 建立自訂模組 8-3 常用內建模組 8-4 套件管理程式－ pip |CHAPTER 09| 視窗程式設計的贏家工作術 9-1 建立視窗 9-2 常用視窗元件介紹 |CHAPTER 10| 檔案輸入與輸出的速學技巧 10-1 檔案功能簡介 10-2 認識檔案與開啟 10-3 例外處理 |CHAPTER 11| 演算法的實戰特訓教材 11-1 演算法簡介 11-2 常見經典演算法 |CHAPTER 12| 活學活用2D 視覺化必學統計圖表 12-1 認識Matplotlib 模組 12-2 長條圖 12-3 直方圖 12-4 折線圖繪製 12-5 Matplotlib 重要的屬性功能 12-6 繪製數學函數圖形 12-7 圓形圖 12-8 以子圖方式呈現多圖 |CHAPTER 13| 玩轉繪圖與影像處理的私房攻略 13-1 turtle 圖形繪製 13-2 pillow 圖形處理 13-3 產生QR Code 碼 |CHAPTER 14| 解開網路爬蟲程式的神秘面紗 14-1 網址解析與網頁擷取 14-2 網頁擷取-requests 套件 14-3 網頁解析-BeautifulSoup 套件 14-4 網路爬蟲綜合應用範例 |CHAPTER 15| ChatGPT 讓Python 程式撰寫更有效率 15-1 人工智慧的基礎 15-2 什麼是聊天機器人 15-3 ChatGPT 運作原理與應用範圍 15-4 註冊免費的ChatGPT 帳號 15-5 第一次使用ChatGPT 寫Python 程式就上手 15-6 各種類型ChatGPT AI Python 程式範例集 15-7 ChatGPT 正確使用訣竅 15-8 利用ChatGPT輕鬆開發AI小遊戲

Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法 (1版)

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【簡介】 本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure 本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端上運行，增加穩定性也減少管理成本。 從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。 書籍特色 Python 程式簡單上手 從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工具－Visual Studio Code 進行程式開發。 自己的交易，自己分析 結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。 資料與程式雲端化 使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。 專業推薦 「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。 沈育德 /美好證券 科技長 目標讀者 1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。 【目錄】 |CHAPTER| 01 Python 與 VS Code 入門 1.1 本章學習到什麼？ 1.2 Python 1.2.1 簡介 1.2.2 安裝 1.3 Visual Studio Code 1.3.1 簡介 1.3.2 安裝 |CHAPTER|02 Python 基本操作 2.1 本章學習到什麼？ 2.2 Python 語法 2.2.1 使用 VS code 執行程式 2.2.2 變數命名 2.2.3 註解（Comments） 2.2.4 縮排 2.3 資料型態 2.3.1 什麼是資料型態？ 2.3.2 字串（string ） 2.3.3 數值型態 2.3.4 邏輯計算 2.3.5 資料集合型態 2.4 流程控制 2.4.1 if 陳述式 2.4.2 for 陳述式 2.4.3 while 陳述式 2.4.4 break & continue & else 2.5 例外處理 2.5.1 語法錯誤（syntax error ） 2.5.2 例外（Exception ） 2.6 函式（Function ） 2.6.1 架構 2.6.2 函式參數 2.6.3 回傳資料 2.7 模組（module） 2.7.1 架構 2.7.2 使用範例 2.7.3 引入模組的運用 2.8 類別（class ） 2.8.1 架構 2.8.2 使用範例 |CHAPTER|03 取得網路上金融資料 3.1 本章學習到什麼？ 3.2 Python 虛擬環境 3.2.1 virtual environment 3.2.2 pipenv 3.2.3 VS Code 3.3 Pandas 3.3.1 簡介 3.3.2 實作 Pandas 3.4 來源資料 3.4.1 Yahoo! Finance 3.4.2 Open data 3.5 MySQL 介紹與安裝 3.5.1 介紹 3.5.2 安裝 3.5.3 MySQL Workbench 3.5.4 建立資料庫 3.5.5 PyMySQL 與 SQL 語法 |CHAPTER|04 策略分析介紹及實作 4.1 本章學習到什麼？ 4.2 Jupyter Notebook 4.2.1 介紹 4.2.2 安裝 4.2.3 執行Jupyter 4.2.4 呈現股票資料圖表 4.3 分析策略 4.3.1 簡單移動平均線（SMA） 4.3.2 MACD 4.3.3 RSI 4.3.4 KD 線 4.3.5 K 線 |CHAPTER|05 製作交易訊號燈 5.1 本章學習到什麼？ 5.2 訊號燈 5.2.1 加權指數訊號燈 5.2.2 三大法人期選訊號燈 5.2.3 取得三大法人期貨歷史資料 5.2.4 三大法人臺指期留倉訊號燈 5.2.5 散戶指標訊號燈 5.2.6 股票 SMA 穿越訊號燈 5.3 模組化訊號燈 5.4 訊號燈解讀實例 |CHAPTER|06 把服務掛在雲端 6.1 本章學習到什麼？ 6.2 雲端服務簡介 6.3 Azure 6.3.1 Azure 簡介 6.3.2 Azure Database for MySQL 6.3.3 Serverless － Azure Functions 6.3.4 Azure 付費