Python程式設計與數理學科應用：打造程式×學習歷程成果 - 最新版 - 附贈MOSME (1版)

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【簡介】 　　本書以Python為工具，教你如何結合數學與物理的實作案例，打造令人驚豔的學習歷程檔案。不論你是初次接觸程式設計的學生，還是尋求突破學科藩籬的學者，本書將帶你：   　　‧掌握Python基礎與模組應用，從零到一。 　　‧跨學科解決問題，展示程式設計的無限可能。 　　‧撰寫具競爭力的課程學習成果，脫穎而出。【目錄】 Chapter 1  如何用程式在學習歷程增加競爭力 1-1 學習歷程的關鍵：如何說好「自己的故事」 1-2 用程式說故事：打造跨領域學習成果 Chapter 2  Python 語言與實作環境介紹 2-1 Python 簡介 2-2 Jupyter Notebook 環境安裝 Chapter 3  基本語法 3-1 基本語法 3-2 綜合演練 自我評量 Chapter 4  常用的運算子 4-1 算術、比較與邏輯運算子 4-2 邏輯運算之真值表 4-3 eval 函數 4-4 綜合演練 自我評量 Chapter 5  條件判斷與迴圈 5-1 if…else…條件判斷 5-2 if…else…巢狀結構 5-3 if…elif…else 結構 5-4 執行重複結構的迴圈 自我評量 Chapter 6  字串處理與容器 6-1 跳脫字元 6-2 字串相關的函數與方法 6-3 字串索引（index）與切片（slicing） 6-4 容器型態 6-4-1 list 串列與tuple元組 6-4-2 字典（dict） 6-4-3 集合（set） 自我評量 Chapter 7  自訂函數、模組與檔案處理 7-1 自訂函數（User-defined function） 7-2 函數呼叫資料傳遞方式 7-3 模組匯入與操作 7-4 綜合演練 7-5 檔案處理 自我評量 Chapter 8  可以解決數學問題的SymPy模組 8-1 方程式求解 8-2 方程式視覺化 自我評量 Chapter 9  呈現視覺化的Matplotlib模組 9-1 Matplotlib 概述 9-2 安裝 9-3 常見圖表介紹 9-3-1 折線圖（Line Plot） 9-3-2 條形圖（Bar Chart） 9-3-3 散佈圖（Scatter Plot） 9-3-4 圓餅圖（Pie Chart） 9-3-5 直方圖（Histogram） 自我評量 Chapter 10  適合用來資料處理的NumPy模組 10-1 建立多維度陣列（ndarray） 10-2 陣列操作 自我評量 Chapter 11  適合用來物理模擬的Vpython 11-1 下載VPython及環境 11-2 Vpython物件介紹 自我評量 Chapter 12  資訊跨數學課程學習成果實作範例 12-1 圓與直線單元成果實作 12-2 指數單元成果實作 12-3 二維資料分析單元成果 12-4 古典機率與期望值單元成果實作 12-5 三角函數單元實作 12-6 獨立事件與條件機率單元實作 12-7 vpython 自由落體成果實作 12-8 vpython 等速度直線運動成果實作 12-9 vpython 圓周運動成果實作 12-10 vpython 簡諧運動成果實作  附錄 自我評量解答

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

Python程式設計-教學與自習最佳範本

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內容簡介 *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。 產品目錄 第0章　Python程式語言概述 第1章　輸出與輸入 第2章　運算子 第3章　選擇敘述 第4章　迴圈敘述 第5章　函式 第6章　串列 第7章　再論串列 第8章　數組、集合以及詞典 第9章　類別、繼承與多型 第10章 檔案與例外處理 附錄A 各章習題解答

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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 ..

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【簡介】 Python語言是一種功能強大的高級程式設計語言，廣泛應用於資料分析、Web開發、雲計算、自動化運維等多個工程領域，特別是隨著人工智慧技術的飛速發展，Python作為該領域內的首選開發語言，受到越來越多科研工作者的青睞。 本書內容精煉、文字簡潔、結構合理、實訓題目經典實用、綜合性強，明確定位面向初、中級讀者，由「入門」起步，側重「提高」。適合作為高職、大專院校相關專業Python程式設計的教材或教學參考書，也可以供從事電腦應用開發的各類技術人員應用參考和培訓資料。 【目錄】 Chapter 1︱Python程式設計概述 1-1︱Python簡介 1-2︱Python安裝 1-3︱Python開發環境 1-4︱Python 2.x 和 Python 3.x 的區別 1-5︱學習建議 學習評量 Chapter 2︱基本資料型別 2-1︱資料類型 2-2︱變數 2-3︱運算子 2-4︱運算式 學習評量 Chapter 3︱組合資料類型 3-1︱序列概述 3-2︱序列分類 3-3︱序列通用 3-4︱字典 3-5︱集合 3-6︱資料類型轉換 學習評量 Chapter 4︱輸入輸出檔案 4-1︱輸入/輸出 4-2︱檔案 4-3︱檔案操作 學習評量 Chapter 5︱循序與選擇結構 5-1︱程式設計流程 5-2︱循序結構 5-3︱選擇結構 5-4︱程式碼書寫規則 學習評量 Chapter 6︱迴圈結構 6-1︱迴圈概述 6-2︱while語句 6-3︱for語句 6-4︱迴圈嵌套 6-5︱輔助語句 6-6︱程式設計規範 學習評量 Chapter 7︱函數與模組 7-1︱函數概述 7-2︱函數定義與使用 7-3︱參數傳遞 7-4︱參數分類 7-5︱兩類特殊函數 7-6︱變數作用域 7-7︱模組 學習評量 Chapter 8︱異常處理與測試 8-1︱錯誤類型 8-2︱捕獲和處理異常 8-3︱除錯方法 8-4︱測試工具 Chapter 9︱應用生成式AI於程式設計 9-1︱生成式AI工具 9-2︱眾所周知的問題 9-3︱需要詳細定義的問題 9-4︱理論上困難的問題 9-5︱善用生成式AI工具 附錄A內建函數 附錄B參考答案 參考文獻