Python程式設計入門(暢銷迴饋版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• Python語言
• 計算機科學
• 數據分析
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這本書是一本詳盡的 Python 入門著作，初學者能夠從中獲得有關於 Python 程式設計的完整知識。已經對 Python 有所認識的人士，則能夠從中汲取不一定為人熟知的 Python 特性。本書教程整閤瞭 Python 2.x 及 3.x 的所有知識，適用於所有 Python 的主流支援版本，讀者可以根據需要選擇任一版本進行實作。

　　本書的程式碼可至下列網址下載：github.com/yehnan/python_book_yehnan
　　關於本書的更多內容介紹及勘誤錶可參閱作者網站：yehnan.blogspot.tw/2015/03/python_30.html

本書特色：

　　完整收納 Python 2.x 與 3.x 版的所有知識。
　　從入門到進階技巧的完整 Python 教學。
　　循序漸進的範例與豐富的習題。
　　多種設計思路的全麵提示。
　　各種延伸學習資源。
 

深入探索數據驅動世界的基石：現代數據科學導論 本書不是一本關於Python編程語言基礎語法的教科書，也不是一本側重於特定Web框架或應用開發的指南。相反，它是一部專注於數據科學核心理念、方法論以及實踐應用的深度著作，旨在為讀者構建一個堅實的、跨學科的數據素養基礎。 在這個數據爆炸的時代，信息不再僅僅是知識的載體，更是驅動決策、創新和産業變革的核心資産。理解如何有效地收集、清洗、轉換、分析和可視化海量數據，已成為現代專業人士必備的核心競爭力。本書正是在此背景下應運而生，它將帶領你超越簡單的代碼實現，直抵數據科學的本質——即如何通過嚴謹的邏輯和恰當的工具，從“數據噪音”中提煉齣“商業洞察”和“科學發現”。 第一部分：數據素養的基石與思維框架 本部分著重於建立數據科學傢的思維模式，理解數據在整個生命周期中的價值和挑戰。 第一章：數據驅動的決策哲學 本章探討瞭數據在商業、科研及公共政策中的戰略地位。我們將深入解析“數據驅動”這一概念的真正含義，區分描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析之間的本質區彆。此外，我們還將討論數據倫理、隱私保護（如GDPR、CCPA等法規的總體原則）以及“偏見與公平性”在數據集構建中的潛在影響，強調負責任的數據實踐的重要性。 第二章：數據的形態、結構與獲取 數據並非總是整齊劃一的錶格。本章詳細介紹瞭結構化數據（關係型數據庫概念）、半結構化數據（如JSON、XML）以及非結構化數據（文本、圖像、時間序列）的特點和適用場景。我們將介紹數據采集的常見策略，包括API集成、網絡爬蟲（原理而非具體代碼實現）、以及數據倉庫和數據湖的基本架構概念。重點在於評估不同數據源的質量、時效性和代錶性。 第三章：數據質量管理與預處理的藝術 “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是數據科學的鐵律。本章是全書的實踐基石，它深入剖析瞭數據清洗和轉換的復雜性。我們將詳細講解處理缺失值（插補方法選擇、機製分析）、異常值檢測與處理（魯棒統計方法）、數據標準化與歸一化（不同應用場景的選擇）、以及特徵工程的初步概念——如何通過領域知識創造更有預測力的變量。 第二部分：統計推斷與機器學習的核心模型 本部分轉嚮數據分析的“心髒”——利用數學和統計工具從數據中學習規律。 第四章：描述性統計與探索性數據分析（EDA） 在正式建模之前，理解數據的分布至關重要。本章將側重於統計學的核心概念，如集中趨勢、離散度量、概率分布（正態、泊鬆、二項分布的實際意義）。我們將講解如何通過可視化手段（如直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣）快速發現數據中的模式、異常點和變量間的關係，為後續的建模選擇提供直觀依據。 第五章：從關聯到因果：統計推斷的原理 本章超越瞭簡單的相關性描述，深入探討統計顯著性、假設檢驗（零假設與備擇假設的設定）、P值、置信區間等核心概念。我們將介紹t檢驗、方差分析（ANOVA）的基本原理及其在A/B測試設計與解讀中的應用，幫助讀者理解實驗結果的可信度範圍。 第六章：綫性模型的深度解析 綫性迴歸（Ordinary Least Squares, OLS）是數據分析的萬能工具箱的基石。本章不僅介紹如何擬閤模型，更深入探討其背後的假設（如多重共綫性、異方差性、殘差的正態性）。我們將講解如何通過模型診斷圖錶來評估模型擬閤的質量，並引入正則化技術（Lasso, Ridge）來應對高維數據和模型過擬閤的問題。 第七章：分類問題的邏輯迴歸與決策樹 當預測目標是類彆而非數值時，迴歸模型需要轉化為分類模型。本章重點介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）的概率解釋和評分機製。隨後，我們將引入非參數模型——決策樹。重點討論樹模型如何進行特徵劃分、信息增益/基尼不純度的計算原理，以及如何通過剪枝策略來平衡模型的偏差與方差。 第三部分：高級分析技術與模型評估 本部分將目光投嚮更復雜的數據模式和更嚴格的模型驗證標準。 第八章：集成學習：集閤的力量 單一模型的局限性促使我們轉嚮集成學習。本章詳細闡述瞭兩種主要的集成策略：Bagging（如隨機森林的構建邏輯，如何降低方差）和Boosting（如AdaBoost和梯度提升機XGBoost/LightGBM的核心思想——如何迭代優化殘差，專注於難例）。我們將分析不同集成方法在處理復雜非綫性關係時的優勢。 第九章：降維技術與特徵空間優化 在特徵維度過高時，模型容易陷入“維度災難”。本章介紹兩種主要的降維策略：特徵選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）和特徵提取。重點講解主成分分析（PCA）的數學原理，即如何通過最大化方差方嚮投影數據，並討論其在數據可視化和模型復雜度控製中的應用。 第十章：模型性能的科學評估 一個模型的好壞，不能僅憑R平方或準確率來判斷。本章強調交叉驗證（K-Fold, Stratified K-Fold）的必要性，並全麵剖析分類模型的評估指標：混淆矩陣的深度解讀、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數，以及接收者操作特徵麯綫（ROC Curve）和麯綫下麵積（AUC）的含義，幫助讀者根據業務目標選擇閤適的評估標準。 第十一章：時間序列分析的初步認識 對於具有時間依賴性的數據（如金融、氣象、銷售數據），標準模型往往失效。本章簡要介紹時間序列數據的特殊性（趨勢、季節性、周期性），以及平穩性的概念。我們將概述自迴歸（AR）、移動平均（MA）和差分（I）模型的應用場景，為理解更復雜的動態模型奠定基礎。 結語：邁嚮實際應用的數據科學流程 本書的最後部分將串聯起前麵介紹的所有技術，構建一個端到端的數據科學項目流程圖。從問題的定義、數據獲取、探索性分析、特徵工程、模型選擇、到最終的模型部署和效果監控，強調迭代、溝通和批判性思維在成功項目中的不可或缺性。本書緻力於培養讀者將理論知識轉化為可操作的解決方案的能力，而非僅僅停留在工具的使用層麵。

作者簡介

葉難

　　葉難是專精於技術領域的作傢、譯者以及部落客（yehnan.blogspot.tw/）。

　　近年作品：
　　《Arduino 輕鬆入門：範例分析與實作設計》
　　《Raspberry Pi 從入門到應用》
 

01 走入 Python 的世界
02 開始撰寫 Python 程式
03 數值型彆
04 序列型彆與迭代
05 字典與集閤
06 函式
07 檔案、文字、編碼、位元組資料
08 其他容器型彆
09 再談函式
10 模組
11 物件導嚮程式設計（OOP）
12 異常（exception）
13 延伸學習

附錄 A Python 內建函式
附錄 B Python 版本 2 與 3 的差異
附錄 C ASCII
附錄 D 參考資料與學習資源

 

评分☆☆☆☆☆

當我看到《Python程式設計入門(暢銷迴饋版)》這本書時，腦中立刻浮現瞭許多關於學習程式設計的畫麵。過去我曾嘗試過幾次自學，但總是遇到瓶頸，尤其是當遇到程式齣錯，卻不知道問題齣在哪裡的時候，那種挫敗感真的很強烈。這本「迴饋版」讓我看到瞭一線希望，它可能已經修正瞭過去版本中一些讓讀者感到睏惑的地方。我非常看重一個入門教材的「引導性」和「係統性」。它是否能夠循序漸進地引導我，從最基本的語法理解，到如何組織程式碼，甚至是如何利用現有的函式庫來快速完成任務？我希望這本書能夠包含一些關於「除錯」的技巧，因為這絕對是學習程式設計過程中不可或缺的一部分。例如，如何閱讀錯誤訊息、如何使用 print 語句來追蹤程式的執行過程，這些都是非常重要的實用技能。此外，我也期望它能提供一些常見的練習題，讓我在學習完一個章節後，可以立即檢驗自己的學習成果，並且從錯誤中學習。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門(暢銷迴饋版)》，光是書名就讓人感覺到一股誠意。暢銷書能夠再版，而且是「迴饋版」，這代錶著它一定經歷過市場的考驗，也聽取瞭不少讀者的意見。對於我們這些在資訊爆炸時代裡，想要學習新技能的上班族來說，時間就是金錢，能夠快速掌握重點、避免走彎路非常重要。Python之所以吸引人，就是因為它不是那種需要花費大量時間去理解複雜語法的語言。我過去也嘗試過其他語言，但常常被一些抽象的概念搞得頭昏腦脹，最後放棄。如果這本書真的像大傢說的那麼好，那錶示它在內容編排上，應該有獨到之處。我尤其關注它在「入門」這個部分做得如何。有沒有從最基礎的環境架設開始講起？安裝 Python、設定開發環境，對新手來說往往是第一道難關。接著，像是資料型態、條件判斷、迴圈結構，這些都是程式的骨幹，如果能夠用清晰易懂的比喻或實例來解釋，那將會大大的提升學習效率。而且，我還希望能看到一些關於「程式碼風格」的建議，雖然一開始不求寫齣多麼優雅的程式，但養成良好的習慣，對未來的進階學習非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，對於《Python程式設計入門(暢銷迴饋版)》這本書，我最在意的就是它有沒有真正解決「入門」的痛點。很多時候，我們想學 Python，是因為它在數據科學、網頁開發、甚至是人工智慧領域都有廣泛的應用。然而，從零開始學習，往往會被大量的語法和概念淹沒。我希望這本書能夠提供一種「由淺入深」的學習路徑，讓我在掌握基本概念後，能夠有機會接觸到一些實際的專案。例如，書中是否包含一些如何利用 Python 來進行簡單的數據視覺化，像是繪製長條圖、摺線圖，或是圓餅圖？這類型的範例，不僅能夠幫助我們理解 Python 的強大之處，也能夠激發我們的學習興趣。而且，對於颱灣的讀者來說，如果書中能夠包含一些針對颱灣在地情境的應用範例，例如如何處理中文的文字檔，或是如何與颱灣的某些網路服務進行互動，那將會更有親切感。畢竟，我們學習的最終目的，是希望能夠創造齣對自己、對周遭有幫助的程式。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《Python程式設計入門(暢銷迴饋版)》的封麵，就想起以前剛接觸程式設計時的青澀歲月。當年為瞭想自己動手寫點小東西，像是自動處理一些重複性工作，或是架設一個簡單的個人網站，到處爬文、翻書。Python 在當時就已經是個很熱門的選擇，因為聽說它語法直觀、容易上手，而且有各種豐富的函式庫可以應用。這本「暢銷迴饋版」聽起來就像是把過去大傢最常遇到的問題、最需要的知識都重新整理過，以更貼近初學者的角度呈現。我特別期待它能像一位經驗豐富的朋友，耐心地引導我走過剛開始時的迷惘，像是搞懂變數、迴圈、函數這些基本概念，又或者是如何正確地安裝套件、處理錯誤訊息。颱灣的讀者通常比較務實，會希望學到的東西能快速應用到實際生活或工作上，所以如果這本書能多提供一些實際的應用案例，例如如何爬取網頁資料、如何做個簡單的數據分析，或是自動化辦公室文件處理，那就太棒瞭！畢竟，學程式語言最怕的就是學瞭半天，卻不知道能拿來做什麼，最後不瞭瞭之。希望這本書的「迴饋版」真的能「迴饋」到讀者，讓大傢都能成功開啟 Python 的學習之旅。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《Python程式設計入門(暢銷迴饋版)》抱持著高度的期待，主要原因是我聽身邊許多已經在寫程式的朋友推薦過。他們說，這本書的優點在於它非常「接地氣」，不會像一些學術性的書籍那樣，講著一些脫離實際的理論。颱灣的程式設計學習者，大多是為瞭提升職場競爭力，或是為瞭實現自己的創意點子。所以，一本好的入門書，應該要能夠幫助我們快速建立起解決問題的思維，並且能夠將所學的知識應用到實際的專案中。我特別希望這本書在解釋一些進階概念，例如物件導嚮程式設計、檔案處理、或是資料結構時，能夠有非常具體的範例。像是如何使用 Python 來讀取 Excel 檔案，或是如何用它來自動寄送電子郵件，這些都是在辦公室裡非常實用的技能。而且，我希望書中的程式碼範例都經過仔細的測試，並且能夠提供完整的說明，讓讀者可以一邊看一邊動手操作，而不是隻能被動地閱讀。畢竟，程式設計是一門實踐性很強的學科，光看不練是學不會的。