學會 Python：從不懂，到玩上手！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 零基礎
• 自學
• 教程
• 編程語言
• 數據分析
• Web開發
• 自動化腳本
• 實戰演練

　　２１世紀，不懂程式語言，已是新文盲!!
　　但學寫程式枯燥、無聊又很難!!
　　有沒有一套很簡單、好學又實用的程式語言啊？
　　寫程式一定要 key 英文，我怕怕…!!
　　除瞭印齣 "hello world!", 還能做什麼呢？

　　玩積木，學邏輯！
　　↓
　　用 Python 寫程式
　　↓
　　活用 Raspberry Pi 當創客

　　我們為初學者規劃瞭簡單入門、豐富有趣的學習之旅，
　　透過積木式的開發工具先瞭解程式邏輯，
　　利用積木和程式碼對照的方式，逐步學會 Python 語法，
　　最後再融入實用有趣的 Raspberry Pi 應用，
　　從邏輯觀念、程式實作到創客應用，輕輕鬆鬆就學會 Python！

本書特色

　　循序漸進學習流程圖和 Python 語言，輕鬆訓練邏輯能力，完整學習 Python 程式設計，並逐步進階到樹莓派 Raspberry Pi+Arduino 軟硬體結閤的創客應用。

　　◎ 獨創「積木」和「程式碼」對照的學習曆程
　　◎ 從零基礎的資訊素人，邁嚮 Maker 科技創客
　　◎ 一本書搞定 Python 電腦應用和創客專題
　　◎ 豐富、有趣、實用的範例，給你滿滿的成就感
　　◎ 不用 Keyin 程式碼！直接用積木「拼」齣 Python 程式

深入探索數據科學的奧秘：Python在機器學習與深度學習中的應用實踐 內容概要 本書聚焦於Python在數據科學領域，特彆是機器學習與深度學習中的前沿應用與實踐。不同於基礎編程入門，本書旨在為已具備一定編程基礎，希望在數據驅動決策和智能係統構建方麵尋求突破的讀者提供一套係統化、工程化的學習路徑。我們將深入剖析如何利用Python生態係統中的核心庫，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，來解決現實世界中的復雜問題，從數據預處理的精細操作到復雜模型的部署優化，全程覆蓋。 全書結構分為五大部分，層層遞進，確保讀者不僅理解理論，更能熟練應用到實際項目中。 --- 第一部分：數據工程與準備——基礎的堅實奠基 (約300字) 本部分是構建高效數據管道的基石。我們將不再停留在Pandas的基礎語法層麵，而是轉嚮大規模數據集的處理策略與性能優化。 首先，我們將深入探討數據清洗的藝術與科學。這包括處理缺失值的高級插補技術（如基於模型預測的插補MICE），識彆和處理異常值（如基於隔離森林Isolation Forest的檢測），以及如何進行高效的數據類型轉換以減少內存占用。 其次，關注特徵工程的深度挖掘。我們將詳細介紹如何從時間序列數據中提取富有意義的特徵，如何利用Target Encoding等技術處理高基數分類變量，以及如何使用特徵選擇算法（如遞歸特徵消除RFE、L1正則化）來降維和提高模型的可解釋性。 最後，我們將引入數據可視化在探索性數據分析（EDA）中的高級應用。重點在於使用Seaborn和Plotly構建交互式可視化儀錶闆，用以揭示數據間的復雜關係，並為模型選擇提供直觀依據。特彆會介紹如何利用主成分分析（PCA）或t-SNE將高維數據投影到二維或三維空間進行直觀分析。 --- 第二部分：經典機器學習的精細調校與評估 (約350字) 本部分緻力於提升讀者對經典算法的掌握深度，重點在於模型選擇的閤理性、超參數優化的自動化以及評估指標的精確解讀。 我們將從核心算法開始，詳述梯度提升機（GBM）的工作原理，並重點講解LightGBM和XGBoost的內存優化技術和並行化策略。對於支持嚮量機（SVM）和集成方法（如隨機森林），我們將分析其在不同數據集規模下的適用性邊界。 模型評估的科學性是本章的另一核心。讀者將學習如何超越簡單的準確率（Accuracy），深入理解F1-Score、精確率-召迴率麯綫（PR Curve）和ROC-AUC麯綫在不同業務場景下的權衡。我們將模擬不平衡數據集下的模型評估，並介紹SMOTE等過采樣技術的局限性及其替代方案。 自動化超參數優化部分，我們將對比Grid Search和Randomized Search的效率，並重點介紹貝葉斯優化（如使用Hyperopt庫）如何更智能地探索參數空間，從而顯著縮短模型訓練時間並提升性能。同時，還將涉及模型的可解釋性技術，如SHAP值和LIME，幫助讀者理解“黑箱”模型做齣決策的原因。 --- 第三部分：深度學習架構的構建與優化 (約400字) 本部分是通往前沿人工智能領域的核心橋梁，專注於使用TensorFlow和PyTorch構建高性能的神經網絡模型。 我們將首先構建現代捲積神經網絡（CNN），從基礎的LeNet到復雜的ResNet、DenseNet、Transformer結構。重點解析殘差連接、批標準化（Batch Normalization）和Dropout在深度網絡中的作用，並討論如何利用遷移學習（Transfer Learning）高效地解決特定領域的小樣本圖像分類問題。 隨後，深入序列模型與自然語言處理（NLP）。我們將詳細介紹循環神經網絡（RNN）的局限性，重點講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製。更進一步，本章將全麵覆蓋Transformer架構，包括自注意力機製（Self-Attention）的計算細節，以及如何使用預訓練模型如BERT、GPT進行下遊任務的微調（Fine-tuning）。 在訓練策略上，我們將探討優化器的選擇（SGD, Adam, RMSprop的適用場景），學習率調度器（如Cosine Annealing）的設計，以及如何有效地使用混閤精度訓練（Mixed Precision Training）來加速GPU上的深度學習過程，同時保證模型精度。 --- 第四部分：高級主題與前沿拓展 (約300字) 本部分麵嚮希望將數據科學技能擴展到更專業領域的讀者，涉及強化學習和時間序列的特定挑戰。 強化學習（RL）基礎與應用：我們將介紹馬爾可夫決策過程（MDP）的基本概念，並詳細講解濛特卡洛方法（Monte Carlo）和時序差分學習（TD Learning）的原理。重點將放在Q-Learning和深度Q網絡（DQN）在解決控製問題和模擬環境中的實踐案例。 時間序列預測的專業化：除瞭基礎的ARIMA模型，本章將側重於深度學習在時間序列上的應用，如使用LSTM/GRU進行多步預測，以及如何處理具有季節性、趨勢性和外部迴歸變量的復雜序列。我們將討論時間序列的交叉驗證策略（如滾動原點交叉驗證）以避免數據泄露。 模型部署與生産化：我們將介紹如何使用Flask或FastAPI構建RESTful API來封裝訓練好的模型，並簡要介紹使用Docker容器化部署的流程，確保模型能夠穩定、高效地在生産環境中運行。 --- 第五部分：項目實戰與性能調優 (約150字) 本部分通過兩個貫穿全書的綜閤性項目來鞏固所學知識： 1. 復雜推薦係統構建：從用戶-物品交互矩陣的稀疏性處理，到使用矩陣分解（SVD）和深度學習（如Wide & Deep模型）進行預測，全麵實踐。 2. 高維度文本分類挑戰：利用TF-IDF、Word Embeddings和Transformer模型對大規模非結構化文本進行分類，並重點優化訓練和推理速度。 通過這些實戰項目，讀者將學會如何整閤不同工具鏈，進行端到端的解決方案設計，並掌握在資源受限環境下進行性能基準測試和瓶頸識彆的關鍵技能。 本書旨在將讀者從“會用”Python庫提升到“精通”數據科學與人工智能工程的高度，為構建下一代智能應用打下堅實的技術基礎。

第1章：Python語言與流程圖的基礎
第2章：建立Python程式
第3章：變數、資料型態與輸齣輸入
第4章：運算子與運算式
第5章：條件敘述
第6章：迴圈結構
第7章：函數
第8章：清單(List)與字串(String)
第9章：元組(Tuple)、字典(Dictionary)與集閤(Set)
第10章：模組與類彆
第11章：檔案與例外處理
第12章：Python的常用模組
第13章：視窗、網路與資料庫程式設計
第14章：Raspberry Pi樹莓派與Python
第15章：Raspberry Pi+Arduino實驗範例

 

评分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對編程的印象就是一堆黑色屏幕配白字，還有一些我完全看不懂的符號。但《學會 Python：從不懂，到玩上手！》這個書名，簡直就像一道曙光！它承諾的是一個從零開始、最終能“玩上手”的過程，這對我這種完全沒有編程基礎的讀者來說，簡直是福音。我特彆期待它能講解 Python 的基礎知識，比如變量、循環、條件語句等等，但一定是用一種非常容易理解的方式。可能就像教小朋友認字一樣，先認識字母，再組成單詞，最後寫成句子。我相信作者一定花瞭很多心思，把那些抽象的概念具象化，用圖解、例子，甚至是小故事來闡述。另外，我猜這本書的重點應該放在“實操”上，而不是純理論。比如，學完一個概念，就會立刻有一個小練習讓你動手做，讓你在實踐中鞏固。這種“做中學”的方式，比死記硬背要有效得多。我希望這本書能讓我剋服對編程的恐懼，建立起學習的信心，並且真的能開始用 Python 來解決一些生活中的小問題，甚至是一些有趣的個人項目。

评分☆☆☆☆☆

《學會 Python：從不懂，到玩上手！》這個名字，簡直是為我這種“編程小白”量身定做的！我身邊很多朋友都說 Python 很好用，也很容易學，但對我來說，那些看起來密密麻麻的代碼，就好像一道無法逾越的高牆。這本書的“從不懂”，讓我看到瞭希望，這意味著它會非常耐心地從最最基礎的地方開始講起，不會讓我們這些新手覺得一頭霧水。而“玩上手”這三個字，更是讓我眼前一亮，它傳遞瞭一種輕鬆、有趣的學習態度，讓我覺得學習編程不應該是什麼高難度的事情，而是一種可以享受的創造體驗。我迫切希望這本書能夠用非常接地氣的方式來講解 Python 的核心概念，比如變量、數據類型、函數等等，並且能夠輔以大量的實際案例，最好是能解決我們日常生活中遇到的各種小麻煩，例如自動整理照片、批量修改文件名、或者分析一下自己的消費記錄。我期待這本書能成為我的編程啓濛老師，帶領我一步步進入 Python 的世界，並且讓我真正感受到編程帶來的樂趣和成就感，最終能讓我自己也能夠“玩”齣精彩！

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《學會 Python：從不懂，到玩上手！》的書名，我真的眼睛都亮瞭！我一直想學編程，但每次看到那些密密麻麻的代碼，就覺得頭疼，感覺離我好遙遠。颱灣這邊很多朋友也跟我一樣，對科技的東西很感興趣，但就是不知道從何下手。這本中文書名聽起來就好親切，像是身邊那個很懂電腦的朋友在手把手教你一樣，"從不懂"到"玩上手"，這個過程太吸引人瞭！我想象中，這本書應該會用非常生活化、趣味的方式來講解 Python，不會一開始就灌輸一堆術語，而是從我們日常生活中可能遇到的問題齣發，告訴你 Python 怎麼能幫我們解決，比如自動化一些重復的工作，或者分析數據做個小報錶什麼的。而且，"玩上手"這個詞，讓我覺得學習過程應該很有趣，不會像在學校裏上課那樣枯燥，也許會有很多小項目、小練習，讓我們真的動起手來，從錯誤中學習，找到編程的樂趣。我真的超期待這本書的內容，希望它能帶我跨齣編程的第一步，讓我也能像那些大神一樣，用代碼創造齣一些酷的東西！

评分☆☆☆☆☆

這本書名《學會 Python：從不懂，到玩上手！》太有共鳴瞭！我每次看到關於 Python 的教學，總覺得它離我太遠瞭，那些代碼就像外星語一樣，看瞭就頭大。但這個書名給我的感覺就是，它能把 Python 變成一件很親切、很好玩的事情。我希望這本書不會一開始就講一大堆復雜的理論，而是從我們最容易理解的角度切入。比如，它可能會先講一些 Python 的基本語法，但會用很生動形象的比喻，或者結閤一些我們日常生活中遇到的場景來解釋。比如說，講到“變量”，可能就會把它比作一個可以裝不同東西的盒子；講到“循環”，就可能模擬我們每天早上起床、刷牙、吃早餐的這個過程。而且，“玩上手”這個詞，讓我覺得這本書的重點絕對是實踐。我非常期待書中會有很多跟著做的練習，甚至是小項目，讓我們能夠真正地把學到的知識應用起來，在實踐中找到解決問題的方法，甚至創造齣一些屬於自己的小工具。我希望這本書能讓我告彆“三分鍾熱度”，真正培養起對編程的持久興趣，並且能夠自信地探索 Python 的更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

看到《學會 Python：從不懂，到玩上手！》這個書名，我就知道這絕對是為我這種“小白”量身打造的！我一直對科技領域充滿好奇，尤其看到很多颱灣的科技博主用 Python 做各種神奇的事情，比如爬取網上的信息、製作數據可視化圖錶、甚至是開發小遊戲，都讓我羨慕不已。但每次想自己嘗試，麵對那些復雜的教程和文檔，就瞬間泄瞭氣。這本書的“從不懂”三個字，精準地戳中瞭我的痛點，它保證瞭我會從最基礎的概念開始，一步步引導，不會讓我們感到被拋棄。而“玩上手”則更是點睛之筆，它傳達瞭一種輕鬆、有趣的學習氛圍，讓我覺得編程不再是枯燥乏味的苦差事，而是一種可以享受的創造過程。我希望書中能有很多貼近我們生活實際的例子，比如如何用 Python 自動整理電腦裏的文件，或者分析我們常去的購物網站的打摺信息，這些都比那些純技術的例子來得更實在，更能激發我的學習興趣。我真心期待這本書能讓我擺脫“隻會用”的局限，真正理解“怎麼用”和“為什麼這麼用”，並且能夠獨立運用 Python 來實現我的想法。