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圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 零基礎
• 自學
• 實例
• 教程
• 數據分析
• 人工智能
• 機器學習
• 實戰

全書近200個涉及不同行業領域的實用案例，以及含有上韆個程式碼片段並搭配大量的註解，方便讀者深入學習與理解。其內未插入多餘的輸齣結果或軟體的安裝截圖，隻保留必要的執行結果，以供讀者參考與比較。充分利用寶貴的篇幅介紹以及擴增豐富的知識，絕對物超所值。

《數據科學的基石：Python數據分析與可視化實戰指南》 本書特色與定位 在這個數據驅動的時代，掌握數據分析與可視化的能力已不再是少數專業人士的專屬技能，而是各行各業必備的核心競爭力。然而，麵對浩如煙海的統計學理論和紛繁復雜的技術工具，許多初學者往往感到無從下手，難以將理論知識轉化為實際操作能力。 《數據科學的基石：Python數據分析與可視化實戰指南》正是在這樣的背景下應運而生。本書並非旨在介紹Python語言本身的基礎語法，而是將焦點完全聚焦於如何利用成熟且強大的Python生態係統——尤其是Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn——高效地完成數據處理、探索性分析（EDA）和報告級彆的可視化工作。我們相信，最好的學習方式是通過實戰項目，將復雜概念融入到具體的數據問題解決過程中。 本書內容結構嚴謹，邏輯清晰，從數據的獲取、清洗、轉換，到高級統計分析的應用，再到最終的敘事性可視化，為讀者提供瞭一條從“數據新手”到“數據分析師”的完整進階路徑。 第一部分：數據準備與環境搭建——奠定分析基礎 本部分將帶領讀者快速搭建起一個穩定且高效的Python數據分析環境。我們不隻是停留在Anaconda的安裝說明上，而是深入探討如何管理虛擬環境（Conda/Venv），確保項目依賴的隔離性與可復現性。 隨後，我們將深入探討數據導入與初探。數據來源多樣，可以是結構化的CSV、Excel文件，半結構化的JSON，也可以是直接通過SQL數據庫連接獲取的數據。本書將詳細講解如何使用Pandas高效地讀取這些不同格式的數據，並快速識彆數據框（DataFrame）的基本結構、數據類型、缺失值分布。對於初學者常犯的編碼錯誤和日期時間解析的陷阱，我們提供瞭大量的實戰技巧和代碼示例，確保數據在進入分析階段前就是“乾淨”的。 第二部分：數據清洗與轉換——數據處理的藝術 “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是數據科學界的第一定律。本部分是全書的基石，專注於數據清洗與重塑的實用技術。 缺失值處理策略： 我們將超越簡單的刪除或填充均值，探討基於時間序列的插值方法、基於模型預測的缺失值估計，以及在不同業務場景下如何權衡“刪除”與“填充”的成本與收益。 異常值檢測與處理： 使用統計學方法（如Z分數、IQR方法）和可視化手段（箱綫圖、散點圖）定位異常值。更重要的是，本書會指導讀者判斷哪些是需要修正的錯誤數據，哪些是真正有價值的“離群事件”，並提供處理這些事件的穩健方法。 數據重塑與透視： Pandas的`pivot_table`, `melt`, `stack`, `unstack`是數據分析師的瑞士軍刀。我們將通過模擬實際業務報錶的需求，演示如何靈活地將數據從“長格式”轉換為“寬格式”，或反之，以適應不同的分析模型或可視化需求。 特徵工程入門： 介紹如何從現有字段中提取有價值的新特徵，例如從日期時間中提取“星期幾”、“是否節假日”等分類特徵，或進行特徵縮放（標準化、歸一化），為後續的統計建模或對比分析做好準備。 第三部分：探索性數據分析（EDA）——發現故事的眼睛 EDA是數據分析師的偵探工作。本部分將重點講解如何通過係統的探索性分析，揭示數據背後的模式、關係和潛在的假設。 單變量分析： 掌握描述性統計量的深度解讀（不僅僅是均值和中位數），以及使用直方圖和核密度估計圖（KDE）理解數據分布的形態。 雙變量與多變量關係探索： 學習使用相關性矩陣（熱力圖）快速定位變量間的綫性關係強弱。深入探討分組聚閤（`groupby`）操作，結閤平均值、計數、中位數等，探究不同類彆間的關鍵指標差異。 時間序列數據初探： 針對包含時間維度的數據，介紹如何進行時間序列的重采樣（Resampling），如何識彆趨勢、季節性和周期性波動，為時間序列預測打下基礎。 第四部分：專業級數據可視化——用圖形傳達洞察 可視化是分析成果輸齣的最後一道關卡。本書拒絕膚淺的“炫技式”作圖，專注於如何創建清晰、準確、有說服力的敘事性圖錶。 Matplotlib基礎精通： 掌握Matplotlib底層架構，理解Figure、Axes的概念，學會精確控製圖錶的每一個元素（標題、標簽、圖例、注釋），實現高度定製化的圖形。 Seaborn的高級應用： 利用Seaborn簡化復雜統計圖錶的創建過程，重點學習如何繪製分布圖（如Violin Plot, Box Plot）、關係圖（如Pair Plot）和迴歸圖（lmplot），並結閤`hue`、`col`、`row`參數實現多維數據的對比。 可視化設計原則與最佳實踐： 講解如何避免常見的可視化陷阱（如誤導性的Y軸截斷、顔色選擇不當）。指導讀者如何根據不同的分析目標（比較、分布、構成、關係）選擇最恰當的圖錶類型。 交互式可視化簡介： 簡要介紹Plotly或Bokeh等工具在創建交互式儀錶闆原型中的應用潛力，使用戶能夠動態探索數據。 目標讀者 本書麵嚮有一定基礎編程經驗，希望係統性掌握Python在數據處理、統計分析和報告可視化領域應用的在職人士、數據分析師、商業智能（BI）從業者、以及對數據科學抱有濃厚興趣的跨專業學生。閱讀本書後，您將能夠自信地處理真實世界中混亂的數據集，並能夠通過專業的可視化報告，將您的分析發現清晰、有力地傳達給決策者。 本書的全部案例均基於模擬的、具有真實業務背景的數據集，確保讀者學到的每一個代碼片段都能在實際工作場景中得到應用。

作者簡介

董付國

　　男，為一名副教授。自2000 年開始工作以來，先後講授過組閤語言、C/C++/C#、Java 和Python 等多門程式語言，以及計算機組成原理、電腦網路、資料庫原理、資料結構、作業係統、電腦安全、網路安全、電腦圖形學、數位影像處理、遊戲規劃等多門課程。他同時開發過多套不同領域的管理係統，在高水準學術期刊與會議上發錶論文40 餘篇，其中近30 篇被EI檢索。學習工作之餘，最大的愛好是打太極拳。

Chapter 01 Python 基礎
1.1 Python 是什麼樣的程式語言
1.2 Python 開發環境
1.2.1 百傢爭鳴的繁榮景象
1.2.2 IDLE 簡單使用
1.3 變數、運算子與運算式
1.3.1 Python 變數與內建的資料類型
1.3.2 常用的內建函數
1.3.3 運算子與運算式
1.3.4 人機對話基本介麵
1.4 模組安裝與使用
1.4.1 安裝Python 擴展庫
1.4.2 模組匯入與使用
1.4.3 撰寫自己的模組和封裝包

Chapter 02 Python 序列
2.1 列錶與列錶推導式
2.1.1 列錶的建立與刪除
2.1.2 列錶常用方法
2.1.3 列錶推導式
2.1.4 切片
2.2 元組與生成器推導式
2.2.1 元組
2.2.2 生成器推導式
2.3 字典
2.3.1 字典的建立，元素的增加、修改與刪除
2.3.2 存取字典物件的資料
2.3.3 案例精選
2.4 集閤
2.4.1 集閤的基礎知識
2.4.2 集閤的操作與運算
2.4.3 案例精選
2.5 序列拆解

Chapter 03 程式控製結構與函數設計
3.1 選擇結構
3.1.1 條件運算式
3.1.2 選擇結構的幾種形式
3.1.3 案例精選
3.2 迴圈結構
3.2.1 for 迴圈與while 迴圈的基本語法
3.2.2 break 與continue 語句
3.2.3 迴圈程式最佳化技巧
3.2.4 案例精選
3.3 函數設計與使用
3.3.1 基本語法
3.3.2 函數參數不得不說的幾件事
3.3.3 變數作用域
3.3.4 lambda 運算式
3.3.5 案例精選

Chapter 04 物件導嚮程式設計
4.1 基礎知識
4.1.1 類彆的定義與使用
4.1.2 私有成員與公有成員
4.1.3 資料成員
4.1.4 方法
4.1.5 屬性
4.1.6 繼承
4.1.7 特殊方法與運算子重載
4.2 案例精選
4.2.1 自訂陣列
4.2.2 自訂矩陣
4.2.3 自訂佇列
4.2.4 自訂堆疊
4.2.5 自訂二元樹
4.2.6 自訂有嚮圖
4.2.7 自訂集閤

Chapter 05 字串與規則運算式
5.1 字串
5.1.1 字串格式化的兩種形式
5.1.2 字串常用方法
5.1.3 案例精選
5.2 規則運算式
5.2.1 規則運算式語法與子模式擴展語法
5.2.2 re 模組方法與規則運算式物件
5.2.3 案例精選

Chapter 06 檔案與資料夾操作
6.1 檔案物件常用的方法與屬性
6.2 文字檔操作案例精選
6.3 二進位檔案操作案例精選
6.3.1 使用pickle 模組讀寫二進位檔案
6.3.2 使用struct 模組讀寫二進位檔案
6.3.3 使用shelve 模組操作二進位檔案
6.3.4 使用marshal 模組操作二進位檔案
6.4 檔案與資料夾操作
6.4.1 標準庫os、os.path 與shutil 簡介
6.4.2 案例精選

Chapter 07 異常處理結構、測試與除錯程式碼
7.1 異常處理結構
7.1.1 異常是什麼
7.1.2 Python 內建異常類彆層級結構
7.1.3 常見異常處理結構的形式
7.2 程式碼測試
7.2.1 doctest
7.2.2 單元測試
7.3 程式碼除錯
7.3.1 使用IDLE 除錯
7.3.2 使用pdb 除錯

Chapter 08 資料庫應用程式開發
8.1 使用Python 操作SQLite 資料庫
8.1.1 Connection 物件
8.1.2 Cursor 物件
8.1.3 Row 物件
8.2 使用Python 操作其他關聯式資料庫
8.2.1 操作Access 資料庫
8.2.2 操作MS SQL Server 資料庫
8.2.3 操作MySQL 資料庫
8.3 操作MongoDB 資料庫

Chapter 09 網路應用程式開發
9.1 電腦網路基礎知識
9.2 Socket 程式設計
9.2.1 UDP 協定程式設計
9.2.2 TCP 協定程式設計
9.2.3 網路封包分析器
9.2.4 多處理序連接埠掃描器
9.2.5 代理伺服器連接埠映射功能的實現
9.2.6 自己編寫FTP 通訊軟體
9.3 網域名稱解析與網頁爬蟲
9.3.1 網頁內容讀取與網域名稱分析
9.3.2 網頁爬蟲
9.3.3 scrapy 框架
9.3.4 BeautifulSoup4
9.4 網站開發
9.4.1 以IIS 執行Python CGI 程式
9.4.2 Python 在ASP.NET 的應用
9.4.3 Flask 框架簡單應用
9.4.4 django 框架簡單應用

Chapter 10 多執行緒與多處理序
10.1 多執行緒程式設計
10.1.1 執行緒的建立與管理
10.1.2 執行緒同步技術
10.2 多處理序程式設計
10.2.1 處理序的建立與管理
10.2.2 處理序間的資料交換
10.2.3 處理序同步技術

Chapter 11 大數據處理
11.1 大數據簡介
11.2 MapReduce 框架
11.3 Spark 應用開發

Chapter 12 圖形程式設計與影像處理
12.1 圖形程式設計
12.1.1 繪製三維圖形
12.1.2 繪製三次貝茲麯綫
12.1.3 紋理映射
12.1.3 迴應鍵盤事件
12.1.4 光照模型
12.2 影像處理
12.2.1 pillow 模組的基本用法
12.2.2 計算橢圓中心
12.2.3 動態産生比例分配圖
12.2.4 産生驗證碼圖片
12.2.5 gif 動態圖形分離與産生
12.2.6 材質貼圖
12.2.7 影像融閤
12.2.8 産生棋盤紋理

Chapter 13 資料分析與科學計算視覺化
13.1 擴展庫numpy 簡介
13.2 科學計算擴展庫scipy
13.2.1 數學、物理常用常數與單位模組constants
13.2.2 特殊函數模組special
13.2.3 訊號處理模組signal
13.2.4 影像處理模組ndimage
13.3 擴展庫pandas 簡介
13.4 統計分析標準庫statistics 用法簡介
13.5 matplotlib
13.5.1 繪製正弦麯綫
13.5.2 繪製散點圖
13.5.3 繪製餅狀圖
13.5.4 繪製帶有中文標簽和圖例的圖
13.5.5 繪製圖例標簽中帶有公式的圖
13.5.6 使用pyplot 繪製，多個圖形單獨顯示
13.5.7 繪製三維參數麯綫
13.5.8 繪製三維圖形
13.5.9 使用指令繪製自訂圖形
13.5.10 在tkinter 中使用matplotlib
13.5.11 以matplotlib 提供的元件實現互動式圖形顯示
13.5.12 根據即時資料動態更新圖形
13.5.13 以Slider 元件調整麯綫參數

Chapter 14 密碼學程式設計
14.1 經典的密碼演算法
14.1.1 凱撒密碼演算法
14.1.2 維吉尼亞密碼
14.1.3 換位元密碼演算法
14.2 安全雜湊演算法
14.3 對稱金鑰密碼演算法DES 和AES
14.4 非對稱金鑰密碼演算法RSA 與數位簽章演算法DSA
14.4.1 RSA
14.4.2 DSA

Chapter 15 tkinter 程式設計精彩案例
15.1 使用者登錄介麵
15.2 選擇類元件應用
15.3 簡單文字編輯器
15.4 簡單畫圖程式
15.5 電子時鍾
15.6 簡單動畫
15.7 多視窗程式設計
15.8 螢幕任意區域截圖
15.9 音樂播放機
15.10 遠端桌麵監控係統

Chapter 16 課堂教學管理係統設計與實作
16.1 功能簡介
16.1.1 教師端功能
16.1.2 學生端功能
16.2 資料庫設計
16.3 係統整體框架與通用功能設計
16.4 資料匯入功能
16.4.1 匯入學生名單
16.4.2 匯入題庫
16.5 點名與加分功能
16.5.1 綫上點名
16.5.2 離綫點名與加分
16.6 隨機提問功能
16.7 綫上收作業功能
16.7.1 學生端
16.7.2 教師端
16.8 綫上自測與綫上考試功能
16.8.1 學生端
16.8.2 教師端
16.9 資訊查詢功能
16.10 資料匯齣功能
16.11 其他協助工具
16.11.1 防作弊功能
16.11.2 伺服器自動發現功能
16.11.3 Word 版試捲産生功能

結語
參考書目

评分☆☆☆☆☆

我是一位熱愛生活、喜歡嘗試新事物的自由工作者。最近，我對「用程式讓生活更便利」這件事產生瞭濃厚的興趣。《Python也可以這樣學》這個書名，真的勾起瞭我的好奇心。我希望這本書能帶給我一些意想不到的驚喜，讓我發現Python的更多可能性。我期待的內容，不是單純的語法教學，而是更多關於「如何運用Python來解決生活中的小麻煩」或是「如何透過Python來豐富我的創作」。例如，我希望能學會如何用Python自動整理我的數位相簿，或是利用它來分析我的部落格的閱讀數據，瞭解讀者喜歡什麼樣的內容。甚至，我還希望能發揮一點創意，像是利用Python來生成一些有趣的詩句或故事，或是製作一個簡單的線上小遊戲，讓我的朋友們玩。我渴望的是一種「玩」著學程式的感覺，讓學習過程充滿實驗性和趣味性，並且能夠立刻將學到的東西應用到我的個人生活中，讓我的生活更加多采多姿。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python也可以這樣學》實在是太對我的胃口瞭！我平常的工作雖然跟科技沾不上邊，但對於大數據分析和自動化流程總是有種莫名的嚮往。我一直覺得，如果能學會Python，就能把許多重複性的工作自動化，把時間省下來做更有意義的事情。所以，我對於這本書的期望，是它能提供一套實用的方法，讓我可以快速上手，並且學到能在職場上立刻派上用場的技巧。我希望書中能包含一些進階的應用，例如如何利用Python進行數據視覺化，做齣漂亮的圖錶來呈現分析結果；或是如何串接API，讓不同的應用程式能夠互相溝通。甚至，我還幻想過，也許能學到一些基礎的機器學習知識，用Python來預測一些市場趨勢，聽起來是不是很酷？總之，我追求的是一種「學瞭就能用，用瞭就能有感」的學習體驗，而不是學完一堆理論卻不知道該如何實際應用，這本書的書名讓我覺得很有潛力可以達到這個目標。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對程式學習一直有陰影，大學時期接觸過C++，那種密密麻麻的語法和動輒齣現的錯誤訊息，讓我望而卻步，覺得自己不是那塊料。但是，近年來看到身邊越來越多朋友都在學Python，而且聽說它相對容易入門，我纔又燃起瞭希望。《Python也可以這樣學》這個名字，就正中我的「痛點」！我希望這本書能以一種非常友善、非常「非典型」的方式來引導我，例如，不是從最基本的變數、迴圈開始講起，而是從一個有趣的小專案開始，然後在實作的過程中，逐步引導讀者瞭解背後的原理。我希望它能用很多比喻、圖解，甚至結閤一些我熟悉的情境，像是購物、訂票、看影片、玩遊戲等等，來解釋Python的各種概念。我還希望作者能分享一些「眉角」，例如在撰寫程式碼時，有哪些常見的陷阱要避開，或者是有哪些實用的套件可以讓開發過程更有效率，讓我這個程式新手，也能夠快速建立信心，不再害怕寫齣錯誤的程式碼。

评分☆☆☆☆☆

哇！看到這本《Python也可以這樣學》，我真的太興奮瞭！身為一個對程式設計一直有點好奇，但又覺得它遙不可及的普通上班族，我常常在想，是不是真的有那麼一種方式，可以讓我輕鬆入門，甚至享受其中？這本書的書名就給瞭我這樣的希望。我對它的期待，主要是希望能看到一些「跳脫框架」的學習方法，而不是那種枯燥乏味、一行一行背誦語法的教學。我希望作者能用一些貼近生活的例子，把抽象的概念具象化，像是透過爬蟲抓取網拍的商品資訊，或是用Python來分析我的消費習慣，再不然，弄個小遊戲或是自動化處理日常瑣事的腳本，那樣的學習過程一定充滿樂趣，而且學到的東西也更容易記住，更能感受到程式設計的實用性。畢竟，我們不是要成為程式大師，而是想讓生活或工作變得更有效率、更有趣，對吧？所以，我非常期待它能在我的程式學習路上，點燃那把火，讓我不再畏懼，而是樂在其中。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對程式設計的印象，就是一堆讓人頭痛的符號和邏輯。但近年來，Python在各個領域都錶現得非常亮眼，我也不得不承認它的重要性。這次看到《Python也可以這樣學》這本書，我內心深處一直有個聲音在呼喚，希望能找到一個真正能讓我「懂」Python的途徑。《Python也可以這樣學》這個書名，讓我覺得它可能不是那種死闆闆的教科書，而是有著獨特的教學方法。我非常期待這本書能夠顛覆我對程式學習的刻闆印象，它或許會用一種更有趣、更直觀的方式來闡述概念，例如，將程式碼比喻成一種語言，教我如何用Python「對電腦說話」，並且讓電腦聽懂我的意思。我希望能看到一些關於如何與現有的程式工具（例如Office、PDF等）互動的教學，讓我在處理文件時更有效率。總之，我期望這本書能給我一個全新的視角，讓我不再視程式設計為畏途，而是能以一個輕鬆、愉快的心情，開啟我的Python學習之旅，並且真正感受到它的魅力所在。