一步到位！Python 程式設計：最強入門教科書 (4版)

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【簡介】 ✧✦ AI 加持！初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧ ✧✦ 從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 ✦✧ 身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算、網路爬蟲、機器學習的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。 大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會 Python 的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，再搭配 ChatGPT、Colab AI 等 AI 助理的輔助，讓寫程式變得更有效率！ ☛ 清楚明瞭的語法教學，搭配 ChatGPT 輔助寫程式！ ☛ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！ ☛ 無縫接軌四大套件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！ ☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件 – scikit-learn ☛ 網路爬蟲必備套件 – Requests、Beautiful Soup 本書特色: ✯最易學習✯ 沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會 Python 在不同領域的應用。 ✯豐富範例✯ 本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。 ✯最強應用✯ 本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展： ▪︎ NumPy → 資料運算 ▪︎ matplotlib → 資料視覺化 ▪︎ SciPy → 科學計算 ▪︎ pandas → 資料處理與分析 ▪︎ Requests + Beautiful Soup → 網路爬蟲抓資料 ▪︎ scikit-learn → 機器學習 【目錄】 ▌Part1 基礎篇 第 1 章 開始撰寫 Python 程式 1-1 認識 Python 1-2 使用 Anaconda 開發環境 1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境 1-4 Python 程式碼撰寫風格 1-5 程式設計錯誤 第 2 章 型別、變數與運算子 2-1 型別 2-2 變數 2-3 常數 2-4 運算子 2-5 輸出 2-6 輸入 第 3 章 數值與字串處理 3-1 數值處理函式 3-2 字串與字元 3-3 字串處理方法 3-4 數值與字串格式化 3-5 f-string 格式化字串實字 第 4 章 流程控制 4-1 認識流程控制 4-2 if 4-3 for 4-4 while 4-5 break 與 continue 敘述 第 5 章 函式 5-1 認識函式 5-2 定義函式 5-3 呼叫函式 5-4 函式的參數 5-5 函式的傳回值 5-6 全域變數與區域變數 5-7 遞迴函式 5-8 lambda 運算式 5-9 日期時間函式 第 6 章 list、tuple、set 與 dict 6-1 list (串列) 6-2 tuple (序對) 6-3 set (集合) 6-4 dict (字典) 第 7 章 檔案存取 7-1 認識檔案路徑 7-2 寫入檔案 7-3 讀取檔案 7-4 with 敘述 7-5 管理檔案與資料夾 第 8 章 例外處理 8-1 認識例外 8-2 try⋯except 第 9 章 物件導向 9-1 認識物件導向 9-2 使用類別與物件 9-3 繼承 9-4 多型 第 10 章 模組與套件 10-1 模組 10-2 套件 10-3 第三方套件 ▌Part2 實戰篇 第 11 章 圖片處理與 QR 碼 – pillow、qrcode 11-1 使用 pillow 套件處理圖片 11-2 使用 qrcode 套件產生 QR code 第 12 章 陣列與資料運算 – NumPy 12-1 認識 NumPy 12-2 NumPy 的資料型別 12-3 一維陣列運算 12-4 二維陣列運算 12-5 通用函式 12-6 廣播 12-7 視點 (view) 與複本 (copy) 12-8 數學函式 12-9 隨機取樣函式 12-10 統計函式 12-11 檔案資料輸入/輸出 第 13 章 繪製圖表 – matplotlib 13-1 認識 matplotlib 13-2 繪製線條或標記 13-3 繪製長條圖 13-4 繪製直方圖 13-5 繪製圓形圖 13-6 繪製散佈圖 第 14 章 科學計算 – SciPy 14-1 認識 SciPy 14-2 統計子套件 scipy.stats 14-3 最佳化子套件 scipy.optimize 14-4 插值子套件 scipy.interpolate 第 15 章 資料分析 – pandas 15-1 認識 pandas 15-2 pandas 的資料結構 15-3 pandas 的基本功能 第 16 章 機器學習 – scikit-learn 16-1 認識機器學習 16-2 線性迴歸 16-3 邏輯迴歸 16-4 K-近鄰演算法 16-5 決策樹 16-6 隨機森林 第 17 章 網路爬蟲 – Requests、Beautiful Soup 17-1 認識網路爬蟲 17-2 使用 Requests 抓取網頁資料 17-3 使用 Beautiful Soup 解析網頁資料 第 18 章 AI 輔助寫碼 – ChatGPT 18-1 開始使用 ChatGPT 18-2 查詢 Python 語法與技術建議 18-3 撰寫 Python 程式、除錯與註解 18-4 與其它程式語言互相轉換 18-5 【實例演練】統一發票兌獎程式

一步到位！Python 程式設計 -- 最強入門教科書 (3版)

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一步到位！Python 程式設計：最強入門教科書 第三版 ISBN13：9789863127192 出版社：旗標出版社 作者：陳惠貞 裝訂／頁數：平裝／528頁 規格：23cm*17cm*2.5cm (高/寬/厚) 重量：927克 版次：3 出版日：2022/06/10 中國圖書分類：電腦科學 內容簡介 身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。 從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！ ★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！ ★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！ ★ 無縫接軌四大套件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！ ★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn 本書特色 初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ★最易學習★ 沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。 ★豐富範例★ 本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。 ★最強應用★ 本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展： ◇NumPy → 資料運算 ◇matplotlib → 資料視覺化 ◇SciPy → 科學計算 ◇pandas → 資料處理與分析 ◇scikit-learn → 機器學習   目錄 第 1 章 開始撰寫 Python 程式 1-1 認識 Python 1-2 使用 Anaconda 開發環境 1-2-1 安裝 Anaconda 1-2-3 使用 Spyder 1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境 1-4 Python 程式碼撰寫風格 1-5 程式設計錯誤 第 2 章 型別、變數與運算子 2-1 型別 2-1-1 數值型別 (int、float、complex、bool) 2-1-2 字串型別 (str) 2-1-3 list (串列)、tuple (序對)、set (集合) 與dict (字典) 2-2 變數 2-3 常數 2-4 運算子 2-5 輸出 2-6 輸入 第 3 章 數值與字串處理 3-1 數值處理函式 3-1-1 內建數值函式 3-1-2 數學函式 3-1-3 亂數函式 3-2 字串與字元 3-2-1 ASCII 與 Unicode 3-2-2 跳脫序列 3-2-3 內建字串函式 3-2-4 連接運算子 3-2-5 重複運算子 3-2-6 比較運算子 3-2-7 in 與 not in 運算子 3-2-8 索引與切片運算子 3-3 字串處理方法 3-3-1 字串轉換方法 3-3-2 字串測試方法 3-3-3 搜尋子字串方法 3-3-4 刪除指定的字元或空白方法 3-3-5 格式化方法 3-4 數值與字串格式化 3-5 f-string 格式化字串實字 第 4 章 流程控制 4-1 認識流程控制 4-2 if 3 4-3 for 14 4-4 while 4-5 break 與 continue 敘述 第 5 章 函式 5-1 認識函式 5-2 定義函式 5-3 呼叫函式 5-4 函式的參數 5-4-1 參數傳遞方式 5-4-2 關鍵字引數 5-4-3 預設引數值 5-4-4 任意引數串列 5-5 函式的傳回值 5-6 全域變數與區域變數 5-7 遞迴函式 5-8 lambda運算式 5-9 日期時間函式 5-9-1 time 模組 5-9-2 calendar 模組 第 6 章 list、tuple、set 與 dict 6-1 list (串列) 6-1-1 建立串列 6-1-2 內建函式 6-1-3 連接運算子 6-1-4 重複運算子 6-1-5 比較運算子 6-1-6 in 與 not in 運算子 6-1-7 索引與切片運算子 6-1-8 串列處理方法 6-1-9 串列推導式 6-1-10 del 敘述 6-1-11 二維串列 6-2 tuple (序對) 6-2-1 建立序對 6-2-2 序對的運算 6-3 set (集合) 6-3-1 建立集合 6-3-2 內建函式 6-3-3 運算子 6-3-4 集合處理方法 6-4 dict (字典) 6-4-1 建立字典 6-4-2 取得、新增、變更或刪除鍵:值對 6-4-3 內建函式 6-4-4 運算子 6-4-5 字典處理方法 第 7 章 檔案存取 7-1 認識檔案路徑 7-2 寫入檔案 7-2-1 建立檔案物件 7-2-2 將資料寫入檔案 7-3 讀取檔案 7-3-1 使用 read() 方法從檔案讀取資料 7-3-2 使用 readline() 方法從檔案讀取資料 7-3-3 使用 readlines() 方法從檔案讀取資料 7-4 with 敘述 7-5 管理檔案與資料夾 第 8 章 例外處理 8-1 認識例外 8-2 try…except 第 9 章 物件導向 9-1 認識物件導向 9-2 使用類別與物件 9-2-1 定義類別 9-2-2 建立物件 9-2-3 __init__() 方法 9-2-4 匿名物件 9-2-5 私有成員 (私有屬性與私有方法) 9-3 繼承 9-3-1 定義子類別 9-3-2 覆蓋繼承自父類別的方法 9-3-3 呼叫父類別內被覆蓋的方法 9-3-4 isinstance() 與 issubclass() 函式 9-4 多型 第 10 章 模組與套件 10-1 模組 10-2 套件 10-3 第三方套件 10-3-1 透過 pip 程式安裝第三方套件 10-3-2 透過 PyPI 網站安裝第三方套件 第 11 章 使用 pillow 與 qrcode 套件 11-1 使用 pillow 處理圖片 11-1-1 顯示圖片 11-1-2 將圖片轉換成黑白或灰階 11-1-4 濾鏡效果 11-1-5 在圖片上繪製文字 11-1-6 建立空白圖片 11-1-7 變更圖片的大小 11-2 使用 qrcode 產生 QR code 圖片 第 12 章 使用 NumPy 進行資料運算 12-1 認識 NumPy 12-2 NumPy 的資料型別 12-3 一維陣列運算 12-3-1 ndarray 型別的屬性 12-3-2 建立一維陣列 12-3-3 一維陣列的基本操作 12-3-4 向量運算 (內積、叉積、外積) 12-4 二維陣列運算 12-4-1 建立二維陣列 12-4-2 二維陣列的基本操作 12-4-3 處理陣列的形狀 ..

Python 技術者們: 實踐！帶你一步一腳印由初學到精通 (2版)

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Python 技術者們：實踐！ 帶你一步一腳印由初學到精通 ISBN13：9789863126614 出版社：旗標出版社 作者：施威銘研究室 裝訂／頁數：平裝／496頁 規格：23cm*17cm*2.5cm (高/寬/厚) 重量：872克 版次：2 出版日：2021/04/12 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 體貼的互動式學習體驗，幫你打好程式基礎、補正觀念，避開語法地雷； 搭配上百個 Python 程式範例，帶你掌握 50 種以上的熱門套件和新技術， 從初學到精通，輕鬆跨過初學的門檻，讓你的程式力有感升級！ 　　全新修訂最熱門的實戰應用，快速晉升精通 Python 的技術者們！ 　　學 Python 就是要做得到、用出來，本書帶你一步一腳印用科學方法解決複雜的問題，快速有效切入實作，完成各種有趣的實戰應用，包括：假新聞分類器、自然語言處理、機器學習模型、邏輯斯迴歸、股票盯盤、車牌辨識、網頁留言板、網頁表單處理、網頁模板應用、線上模型部屬、網路爬蟲、語音百科機器人、AI 人臉辨識、無人車、區塊鏈...等主題，內容紮實、讓你收穫滿滿。 　　精實快速的 Python 語法入門及觀念補正，體貼初學者的互動式學習 　　Python 有容易學習、快速應用、資源強大的特色，所以很受大家的歡迎。但是,要怎樣學 Python 呢？學習一個程式語言最扎實、有效的方法就是把基本語法學好。不過基本語法很無聊，引不起學習興趣，幸好 Python 是直譯式語言 (Interpreter)，它可以用互動的方式來和使用者溝通；我們希望讀者可以跟著書的內容一步一腳印的手 key 每一行敘述，感受其真正的意涵。我們也會針對初學者常常搞不清楚的細節或觀念，透過問答式的情境設計，彷彿一位老師在身邊細心提點，幫助你快速跨過初學的門檻。 　　站在巨人肩膀上，活用 Python 最有趣的必備套件 　　學會了基礎後，要用 Python 來做什麼呢？Python 另一個很有用的特點是它有很龐大的第三方套件，能讓程式的撰寫變得快速又輕鬆。懂得使用套件是真正體會 Python 樂趣的起點，我們會以實用、強大的 Python 套件來進行各種實作，包括：OpenCV、BeautifulSoup、Pandas、matplotlib、selenium、Scikit-learn、 Flask、requests、os、threading....等等。以這些套件為基礎，你就可以依自己的需要，創造出更符合自己在工作上、研究上的應用。 　　★歡迎加入本書社群，和「Python 技術者們」直接對話！ 　　從做中學 Learning by doing 粉絲專頁 　　歡迎加入 VIP 會員，下載本書 Bonus 內容：www.flag.com.tw/bk/st/f1700 本書特色 　　超精實訓練！帶你實際體驗超過 50 種 Python 套件與技術，掌握最熱門的科技與知識。 　　包含以下相關題材：Anaconda、人工智慧、Azure、人臉辨識、OpenCV、機器學習、Regex、巨量資料收集、BeautifulSoup、網路爬蟲、Pandas、比特幣、Fintech、量化交易、IFTTT、路標辨識、JSON、語音聊天機器人、LINE、股票盯盤、twstock、語音辨識、matplotlib、電腦視覺、NumPy、selenium、假新聞分類器、smtplib、自然語言處理、SQLite、語意分析、Pytube、Youtube 極速下載、you-get、無人車、Scikit-learn、線性回歸、lambda、車牌辨識、Pygame、道路辨識、Flask、虛擬貨幣、requests、區塊鏈、Subprocess、多執行緒、os、自動 email、WTForms、自動簡訊、Pyinstaller、網頁留言板、Logisic Regression 　　● 基礎篇：一步一腳印的互動式學習 　　→ 帶你實作所有 Python 基礎語法，key 過、錯過才有感！ 　　→ 體貼初學者心情的問答情境，幫你跨過初學的門檻 　　→ 補正 Python 的變數、索引、物件、容器...等容易混淆的基礎觀念 　　● 進階篇：站在巨人肩膀上，體會 Python 最有趣的實務應用 　　→ 活用 Python 豐富多元的第三方套件 　　→ 蒐羅技術社群最多迴響的熱門專題 　　→ 圖解每個範例的實作原理，讓你的技術力快速起飛 目錄 一 基礎篇 00 Python簡介與安裝 01 資料型別、變數及運算 02 Python 的資料結構：Data Structures 03 Python 的流程控制 04 函式 Function 05 Python 最強功能：內建函式與第三方套件 二 應用篇 06 股市爬蟲+資料視覺化 07 網路爬蟲+多執行緒搜集巨量資料 - 以圖片為例 08 假新聞分類器 09 比特幣最佳買賣點–用網路爬蟲抓取歷史價格用 pandas 分析 10 車牌辨識系統 11 無人車系統：道路辨識 12 無人車系統：交通標誌辨識 13 影像移動偵測 - 以簡訊、E-mail 防盜通報 14 利用Flask建構網路服務 - 以留言板、假新聞辨識系統為例 15 語音聊天機器人–萬事通 16 AI 人臉身分識別打卡系統 附錄-A：Anaconda 管理相關程式、套件、執行環境 附錄-B：各章自訂函式速查索引