輕鬆學會：運算思維與Python程式設計實例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 運算思維
• 計算思維
• 青少年編程
• 實例教學
• 零基礎
• 趣味編程
• STEM教育
• 問題解決

　　不隻讓你瞭解如何撰寫Python程式，更在於讓你能精實掌握Python語言的強大功能，以及如何運用Python豐富的API和工具輕鬆地編寫與擴充模組。

　　► Python語言具備物件導嚮、直譯、程式碼簡潔、跨平颱、自由/開放原始碼等特性，加上豐富強大的套件模組，讓用途更為廣泛。
　　► 結閤運算思維與演算法的基本觀念，並以Python語言實作；為瞭降低讀者學習障礙，所有範例都提供完整程式碼，能在Python開發環境下進行編譯與執行。
　　► 以入門者角度介紹與深入探索，除瞭學習以Python語言撰寫程式外，更能加強運算思維及演算邏輯訓練。
　　► APCS（大學程式設計先修檢測）成績已成為大學、技術學院資訊科係選纔必要採計或甄申參考，本書亦適閤做為教學或個人學習之參用教材。

　　【精彩篇幅】
　　運算思維與Python初體驗、認識資料處理
　　運算式與運算子、流程控製與選擇結構、重復結構
　　復閤式資料型彆簡介、函數、模組與套件
　　檔案與例外處理、熱門演算法與Python

　　※本書範例檔案請至上奇資訊網站下載

本書特色

　　強力基礎／重質精要／專業應用／深化技能
　　◆ 易學易懂穩紮基礎，高效駕馭運算思維
　　◆ 深入概念探索，確切強化演算邏輯訓練
　　◆ 充份注重內容質與量，完整範例降低學習障礙
　　◆ 資訊科係選纔指嚮性APCS檢定必備參用書
　　絕佳速成／入門精典／輕鬆學習／超效掌握
 

圖書簡介：駕馭數據洪流，洞察未來趨勢 書名： 《數據驅動的決策藝術：從信息挖掘到商業洞察》 作者： 王誌強, 李明遠 齣版社： 知識動力齣版社 齣版日期： 2024年5月 --- 引言：信息爆炸時代的羅盤 我們正生活在一個前所未有的數據時代。海量信息如潮水般湧來，企業和個人如果不能有效地從這些數據中提煉齣有價值的見解，就如同在茫茫大海中迷失瞭方嚮。本書《數據驅動的決策藝術：從信息挖掘到商業洞察》，正是為那些渴望駕馭這股數據洪流、將原始信息轉化為戰略優勢的專業人士、管理者和技術探索者而設計。 我們相信，數據不僅僅是冰冷的數字，更是蘊含著商業邏輯、用戶行為和社會脈動的活語言。本書的目的，不是堆砌晦澀的數學公式或復雜的編程代碼，而是提供一套係統、實用的方法論和工具箱，教你如何像偵探一樣思考，像藝術傢一樣呈現，最終像戰略傢一樣決策。 第一部分：奠定基石——數據思維與商業場景的融閤 在深入技術細節之前，理解“為什麼”比“怎麼做”更為重要。本部分著重於構建正確的數據思維框架。 第一章：重塑認知：數據不再是附屬品，而是核心資産。 探討數據在現代商業生態中的核心地位。我們將剖析傳統決策模式的局限性，強調基於證據（Evidence-Based Decision Making, EBDM）的重要性。本章將通過一係列案例分析，展示數據如何從幕後走嚮颱前，成為企業競爭力的關鍵要素。 第二章：構建數據故事：從原始數據到清晰敘事。 數據本身是沉默的。如何將復雜的分析結果轉化為引人入勝、易於理解的“數據故事”？我們將探討敘事結構、視覺化錶達的關鍵原則，以及如何針對不同的聽眾（從技術團隊到高層管理者）調整溝通策略。重點關注如何通過故事驅動行動，而非僅僅提供信息。 第三章：定義問題：好的分析始於好的提問。 許多數據項目失敗，並非因為分析能力不足，而是因為未能準確把握業務痛點。本章教授如何進行“反嚮工程”——從期望的商業結果齣發，分解並定義齣需要迴答的關鍵數據問題。我們將介紹結構化提問技術，確保資源投入到最有價值的分析領域。 第二部分：實踐精要——數據獲取、清洗與探索性分析 數據驅動的旅程始於數據的接觸。這一部分將聚焦於數據處理的實際操作，確保我們手中數據的質量和可靠性。 第四章：數據的生命周期管理：從源頭到倉庫。 涵蓋數據采集、存儲和治理的基礎概念。我們將討論不同類型的數據源（關係型數據庫、NoSQL、API接口、日誌文件）的特點和連接方法。對於中小企業和初創公司，我們特彆提供瞭低成本、高效率的數據基礎設施搭建建議，避免“數據孤島”現象的産生。 第五章：數據清潔的藝術與科學：容忍不完美，追求準確性。 真實世界的數據往往是“髒亂差”的。本章深入探討數據預處理的關鍵步驟：缺失值處理、異常值檢測與平滑、數據標準化與規範化。我們采用非特定語言的方式，介紹處理這些問題的通用邏輯和評估標準，強調“垃圾進，垃圾齣”的原則。 第六章：探索性數據分析（EDA）：發現隱藏的模式。 在正式建模之前，EDA是至關重要的一步。本章指導讀者如何運用統計摘要、分布圖、相關性矩陣等工具，快速識彆數據中的結構、趨勢和潛在關係。通過大量的圖錶示例，展示如何通過視覺化發現那些掩蓋在數字之下的業務信號。 第三部分：進階洞察——分析模型與商業應用 當數據被清洗和理解後，下一步就是利用分析工具來預測未來和優化現有流程。本部分側重於模型構建的思路和商業落地。 第七章：預測的邊界：迴歸與分類基礎模型剖析。 本章將用直觀的方式解釋綫性迴歸、邏輯迴歸等經典預測模型的構建邏輯。我們著重於模型的解釋性（Interpretability），而非單純追求最高的預測精度，因為在商業決策中，“為什麼會發生”往往比“會發生什麼”更具價值。 第八章：市場分割與用戶畫像：理解你的客戶。 聚類分析是理解異質性市場的強大工具。本章詳細講解如何應用聚類算法（如K-Means）來發現自然形成的用戶群體。隨後，我們將步驟轉化為可執行的商業行動——如何為每個用戶畫像創建定製化的營銷或産品策略。 第九章：時間序列的奧秘：預測未來趨勢與波動。 銷售預測、庫存管理、流量預估是幾乎所有行業都需要麵對的挑戰。本章深入淺齣地介紹時間序列分析的基本原理（平穩性、趨勢、季節性），並提供實用的預測模型選擇指南，幫助業務人員建立可靠的短期和中期預測體係。 第十章：評估與迭代：量化分析的真正價值。 分析工作並非一次性任務。本章聚焦於如何科學地評估模型的有效性（準確率、召迴率、F1分數等指標的商業含義），以及如何設計A/B測試來驗證分析結果是否真正帶來瞭預期的商業改進。強調持續學習與模型再訓練的重要性。 第四部分：數據治理與倫理責任 數據力量的提升伴隨著更大的責任。最後一部分將目光投嚮數據應用的宏觀層麵。 第十一章：數據安全與隱私保護的紅綫。 在全球數據閤規日益嚴格的背景下，理解數據安全和隱私保護（如GDPR、CCPA等通用原則）至關重要。本章不涉及復雜的加密技術，而是側重於企業層麵應建立的數據訪問權限控製和匿名化處理的基本流程，確保企業在利用數據的同時，遵守法律和倫理規範。 第十二章：構建數據驅動的組織文化。 技術的引入隻是第一步，真正的變革在於文化。本章探討如何自上而下推廣數據素養，打破部門壁壘，建立跨職能的數據協作機製。它為管理者提供瞭一份路綫圖，指導如何將數據思維內化為組織的核心競爭力，最終實現持續、穩健的增長。 --- 本書特色： 強調“為什麼”： 深入闡釋每種分析方法的商業邏輯和應用場景，而非僅僅停留在技術層麵。 案例驅動： 包含來自零售、金融、製造等多個行業的真實案例分析，提供即學即用的解決方案。 思維優先： 聚焦於培養係統性的數據思維，使讀者無論麵對何種新工具，都能迅速掌握其應用精髓。 無代碼障礙： 本書的介紹和方法論旨在獨立於特定編程語言，讓非技術背景的決策者也能完全理解和指導數據工作。 《數據驅動的決策藝術》是獻給所有渴望在信息時代占據先機的商業領袖、市場分析師、運營專傢以及未來數據科學傢的必備指南。它將幫助你把數據變成你的最強盟友，驅動創新，贏得未來。

CHAPTER 01 運算思維與Python初體驗
1-1 程式語言簡介
1-2 我的運算思維
1-3 大話程式設計邏輯
1-4 Python程式語言的特色
1-5 Python下載與安裝
1-6 第一支Python程式就上手
1-7 建置Anaconda開發環境
本章重點整理
本章課後習題

CHAPTER 02 認識資料處理
2-1 變數
2-2 資料型態簡介
2-3 方便實用的輸齣入指令
2-4 本章綜閤範例–商品資料格式化輸齣與欄寬設定
本章重點整理
本章課後習題

CHAPTER 03 運算式與運算子
3-1 算術運算子
3-2 指定運算子
3-3 關係運算子
3-4 邏輯運算子
3-5 運算子優先順序
3-6 本章綜閤範例–快速兌鈔票鈔演算法
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本章課後習題

CHAPTER 04 流程控製與選擇結構
4-1 循序結構
4-2 認識選擇結構
4-3 本章綜閤範例–閏年判斷演算法
本章重點整理
本章課後習題

CHAPTER 05 重復結構
5-1 for廻圈
5-2 while迴圈指令
5-3 迴圈控製指令
5-4 本章綜閤範例–密碼驗證程式演算法
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本章課後習題

CHAPTER 06 復閤式資料型彆簡介
6-1 串列（list）
6-2 元組（Tuple）
6-3 字典（dict）
6-4 集閤
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本章課後習題

CHAPTER 07 函數
7-1 函數簡介
7-2 變數有效範圍
7-3 常見Python函數
7-4 本章綜閤範例–利用輾轉相除法求最大公因數
本章重點整理
本章課後習題

CHAPTER 08 模組與套件
8-1 模組簡介
8-2 常用內建模組
8-3 建立自訂模組
8-4 本章綜閤範例–隨機將數列洗牌
本章重點整理
本章課後習題

CHAPTER 09 檔案與例外處理
9-1 認識檔案與開啓
9-2 例外處理
9-3 本章綜閤範例–檔案的復製
本章重點整理
本章課後習題

CHAPTER 10 熱門演算法與Python
10-1 分治演算法-遞迴法
10-2 排序演算法-氣泡法
10-3 搜尋演算法
10-4 本章綜閤範例–快速（Quicksort）排序法
本章重點整理
本章課後習題

序

　　程式設計是一門和電腦硬體與軟體息息相關相關涉獵的學科，稱得上是近十幾年來蓬勃興起的一門新興科學。連教育部都將撰寫程式列入國、高中學生必修課程，讓寫程式不再是資訊相關科係的專業，而是全民的基本能力。

　　Python語言具備物件導嚮、直譯、程式碼簡潔、跨平颱、自由/開放原始碼…等特性，加上豐富強大的套件模組，讓Python的用途更為廣泛。另外，Python不像Java強迫使用者必須用物件導嚮思維寫程式，它是多重思維（Multi-paradigm）的程式語言，允許各位使用多種風格來寫程式，程式撰寫更具彈性。同時，Python提供瞭豐富的API（Application Programming Interface, 應用程式介麵）和工具，讓程式設計師能夠輕鬆地編寫擴充模組。

　　本書結閤運算思維與演算法的基本觀念，並以Python語言來實作，期許幫助各位具備Python語言的程式設計基本能力。為瞭降低讀者的學習障礙，所有範例都提供完整的程式碼，並已在Python開發環境下正確編譯與執行。全書寫作風格是以入門者的角度去介紹，除瞭學習以Python語言撰寫程式外，更能加強運算思維及演算邏輯訓練。目前許多學校開設Python語言的基礎課程，因此，學生或是初學者都可以使用本書作為進入Python語言程式設計的殿堂。
 

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我本來以為這本《輕鬆學會：運算思維與Python程式設計實例》會是一本比較偏理論的書，畢竟“運算思維”這個詞聽起來就有點學術。但實際翻閱之後，我發現它的切入點非常巧妙。它不是直接丟一堆Python的語法給你，而是先花瞭不少篇幅在闡述“運算思維”本身，通過一些日常生活的例子，比如排隊買東西、整理書架、甚至規劃旅行路綫，來解釋如何將現實問題抽象化、邏輯化。這讓我茅塞頓開，原來很多時候我們解決問題的方式，本身就是一種運算思維的體現。接著，書就順理成章地將這些思維方式與Python的結閤。它會從最簡單的變量、數據類型開始，但不是乾巴巴的講解，而是會立刻帶齣一個小小的應用場景。比如，講到列錶的時候，會立刻用一個“管理你的購物清單”的例子，讓你去添加、刪除、查找商品。這種“先有需求，再學工具”的方式，比直接學語法要有效得多。而且，書裏的代碼片段都很簡潔，注釋也很清晰，即使是新手，也能在短時間內理解它在做什麼，試著去修改它，看看結果會有什麼變化。我特彆喜歡它的一些“挑戰”環節，雖然名字聽起來有點嚇人，但內容都很接地氣，讓我有機會去鞏固剛剛學到的知識，並且自己去思考如何用Python去解決一個稍微復雜一點的問題。

评分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過幾本Python的入門書，說實話，很多都讓我望而卻步。要麼是語法講得太深太快，讓人跟不上；要麼就是例子太枯燥，完全提不起興趣。所以，當我看到《輕鬆學會：運算思維與Python程式設計實例》時，我其實是抱著一種“試試看”的心態。結果，這本書真的給瞭我很大的驚喜。它最讓我欣賞的一點是，它把“運算思維”和“Python程式設計”這兩條綫索編織得非常自然。它會先教你用運算思維去分析一個問題，怎麼把它拆解成更小的、可執行的步驟，然後再告訴你，Python的哪些語法和結構，可以用來實現這些步驟。比如，在講解循環的時候，它不會隻給你看for和while，而是會先讓你思考“重復執行某個動作”的情境，然後再告訴你，Python的循環語句就是為此而生的。這種教學邏輯，讓我覺得非常順暢，也更容易理解Python為什麼會有這些設計。而且，書裏的實例都選得很有代錶性，不是那種為瞭講語法而硬湊齣來的例子，而是真的能解決一些實際小問題，比如自動化一些日常的重復性工作，或者做一些簡單的數據分析。我嘗試著跟著書裏的例子敲瞭一遍代碼，發現運行起來效果很好，而且遇到問題的時候，書裏的講解也足夠詳細，讓我能夠找到解決辦法。

评分☆☆☆☆☆

這本《輕鬆學會：運算思維與Python程式設計實例》，我當初在實體書店看到的時候，就被它的封麵和副標題吸引瞭。我平常對編程就是有那麼點興趣，但總是覺得起點太高，那些函數、類、對象之類的東西，一聽就頭大。這本的“輕鬆學會”幾個字，簡直像一股清流，直接擊中瞭我的痛點。拿到書後，我迫不及待地翻瞭翻目錄，發現它真的從最基礎的概念講起，什麼叫“運算思維”，其實就是一種思考問題、解決問題的方法論，把復雜的問題拆解成一步一步的小步驟，聽起來是不是很像我們小時候玩樂高，或是煮飯做菜的流程？它把這個抽象的概念用很生活化的例子解釋清楚，讓我覺得編程也不再是遙不可及的神秘技能，而是可以像搭積木一樣，一點一點構建齣來的。而且，它很注重“實例”，這一點對我這種實踐派來說太重要瞭！光講理論，我很容易就走神瞭，但如果能看到代碼是怎麼跑起來的，錯誤是怎麼齣現的，又怎麼一步步修正，我就會覺得很有成就感，也更能理解那些概念。尤其是一些數據處理的小例子，還有一些圖形的繪製，都做得很有趣，不是那種枯燥的練習題，而是真的能做齣點“東西”來，這個過程真的蠻上癮的。

评分☆☆☆☆☆

當初買《輕鬆學會：運算思維與Python程式設計實例》這本書，主要是因為我一直覺得自己在解決問題的時候，思路不夠清晰，總是被一些細節卡住，沒辦法係統地去思考。所以，“運算思維”這個概念一下子就吸引瞭我。這本書在這方麵做得真的很好，它用瞭很多非常貼近生活的例子，比如如何組織一場派對、如何規劃一次齣遊，來闡述運算思維的核心要素：分解、模式識彆、抽象化和算法。這些概念被解釋得非常易懂，我感覺自己的思考方式好像被打開瞭一扇新的窗戶。然後，它就把這些思維方式巧妙地轉化成瞭Python編程的實踐。它不會上來就講晦澀的編程術語，而是從最基礎的Python語法開始，並且每一個語法點都伴隨著一個實際的應用場景。比如，在講到列錶和字典的時候，它會用管理聯係人信息、統計詞頻等例子來演示，讓我能立刻明白這些數據結構在實際中有什麼用處。書中的代碼示例都非常精煉，而且有詳細的解釋，即使是完全沒有編程基礎的人，也能跟著一步步操作，並且獲得成就感。我尤其喜歡它一些進階的章節，它會引導你用運算思維去解決一些稍微復雜一點的問題，比如數據可視化或者簡單的爬蟲，這種循序漸進的學習方式，讓我覺得非常有信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直對程式設計抱有好感，但總是覺得入門門檻很高，很多書講的都是直接的語法，讓人覺得枯燥乏味。《輕鬆學會：運算思維與Python程式設計實例》這本書，恰恰補足瞭這個缺憾。它在開篇就花瞭很大的篇幅來講解“運算思維”，而我發現，這不僅僅是編程的思維，更是解決生活中各種問題的通用方法。它用瞭很多很生活化的比喻，比如如何高效地打包行李、如何解決一個迷宮，來闡述分解問題、尋找規律、抽象化以及設計步驟這些核心概念。這讓我在學習Python之前，就已經建立瞭一個非常清晰的解決問題的框架。接著，書就將這個思維框架與Python的強大功能結閤起來。它不是直接堆砌代碼，而是會先從一個實際的場景齣發，讓你感受到“為什麼需要這個功能”，然後纔引入相應的Python語法。例如，在講到條件判斷時，它會先讓你思考“在不同情況下做齣不同選擇”的情境，然後纔講解if-else語句。這種“情境驅動”的學習方式，讓編程變得非常生動有趣。書中的實例也都非常實用，不是那種脫離實際的演示，而是能夠真正解決一些小問題，比如自動整理文件、分析簡單的文本數據等等。我跟著書裏的代碼動手實踐，發現代碼的可讀性很高，而且書中的講解非常到位，即使遇到錯誤，也很容易找到原因並解決。