一步到位！Python 程式設計-最強入門教科書第三版 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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陳惠貞

圖書標籤:

Python
編程入門
Python 3
數據分析
機器學習
Web開發
算法
數據結構
第三版
一步到位
教材

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圖書描述

　　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

　　大傢都想學 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閤。

　　★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，有瞭這些基礎，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

編程思維啓濛與實踐：軟件開發基礎與邏輯構建內容簡介：本書旨在為渴望踏入軟件開發領域，但缺乏係統編程經驗的初學者提供一份全麵、深入且實用的入門指南。我們不將重點放在特定編程語言的語法速查，而是緻力於構建堅實的編程思維框架和問題解決邏輯，這是任何成功軟件工程師的核心素養。全書共分為四大核心模塊，層層遞進，確保讀者在掌握基礎概念的同時，能夠將理論知識轉化為實際的編碼能力。 --- 第一部分：理解計算機與程序的本質（思維基礎）本部分著重於打破“編程高不可攀”的刻闆印象，從計算機科學的基礎概念入手，建立對程序運行機製的宏觀認知。第一章：信息世界的基石數字與邏輯：深入淺齣地介紹二進製、布爾代數（邏輯門）在現代計算中的核心作用。理解計算機如何用最簡單的“開”與“關”構建復雜的數據結構。硬件與軟件的協同：簡述CPU、內存、存儲設備的基本功能，以及操作係統作為資源管理者所扮演的角色。這有助於初學者理解代碼執行的物理環境。算法的抽象魅力：什麼是算法？它不是代碼，而是一種解決問題的清晰步驟。通過日常生活中的例子（如食譜、地圖導航），講解算法的必要屬性：確定性、有限性和有效性。第二章：程序的生命周期與結構從需求到實現：探討軟件開發的初步階段——需求分析和設計。強調代碼的第一步是理解“要做什麼”，而不是“怎麼寫”。程序的三大基本結構：詳細解析順序結構、選擇結構（分支）和循環結構。這些是構建任何復雜邏輯的積木。我們將通過流程圖（Flowchart）和僞代碼（Pseudocode）來固化這種結構化思維，而不依賴任何特定語言的語法。抽象的力量：介紹模塊化（Modularity）的概念。如何將一個大問題拆解成若乾個易於管理的小任務。理解函數和過程是實現抽象和代碼復用的關鍵手段。 --- 第二部分：結構化編程的實踐路徑（核心技能）在理解瞭基礎邏輯後，本部分將帶領讀者進入結構化編程的核心實踐，重點培養嚴謹的代碼組織能力。第三章：數據結構——信息的組織藝術數據類型與錶示：探索基本數據類型（整數、浮點數、字符、布爾值）在內存中的實際存儲方式。綫性數據結構的深度剖析：詳細介紹數組（Array）的原理、訪問機製與局限性。緊接著深入講解鏈錶（Linked List），對比兩者在插入和刪除操作上的性能差異。堆棧與隊列（Stack & Queue）：講解這兩種重要的抽象數據類型。通過“函數調用棧”和“先進先齣”的實際場景，讓讀者理解它們在程序控製流中的不可替代性。第四章：效率與性能的初步考量復雜度分析的入門：引入大O錶示法（Big O Notation），解釋為什麼程序的速度不僅僅取決於硬件。理解$O(1), O(log n), O(n), O(n^2)$代錶的效率級彆差異。搜索算法的比較：實踐學習綫性搜索與二分搜索。通過對比兩者在有序數據集上的性能，直觀感受算法選擇對效率的決定性影響。排序基礎：介紹幾種基礎排序算法（如冒泡排序、插入排序），重點在於理解它們的工作原理和時間復雜度，而非追求最高效的實現。 --- 第三部分：麵嚮對象思維的建立（範式轉換）現代軟件開發普遍采用麵嚮對象（Object-Oriented Programming, OOP）範式。本部分旨在幫助讀者從“執行指令流”的思維轉嚮“對象交互模型”的思維。第五章：對象與類的核心概念從現實世界到代碼世界：解釋“類”（Class）是藍圖，“對象”（Object）是實例的對應關係。封裝（Encapsulation）：講解如何通過訪問修飾符（如公有、私有）來保護數據，保證對象內部狀態的穩定性和一緻性。繼承（Inheritance）：理解代碼復用的重要性。通過“is-a”的關係，構建層次化的結構，減少重復編碼。第六章：多態性與接口設計多態（Polymorphism）：這是OOP中最靈活的概念。通過方法重寫（Overriding）和方法重載（Overloading），展示同一個接口如何響應不同的具體實現。抽象類與接口：區分兩者的用途。強調接口（Interface）在定義契約和實現鬆耦閤架構中的關鍵作用。設計原則的萌芽：簡要介紹單一職責原則（SRP）的基礎思想，引導讀者在設計類時就考慮清晰的邊界和目的性。 --- 第四部分：軟件工程的實踐要素（協作與調試）編寫齣能運行的代碼隻是第一步，健壯、可維護的代碼纔是專業標準。第七章：調試藝術與錯誤處理調試工具的哲學：不僅僅是設置斷點。學習如何閱讀和理解程序運行時的調用堆棧（Call Stack）。異常處理機製：結構化地捕獲和處理錯誤（Try-Catch-Finally）。理解何時應該讓程序崩潰（Fail Fast），何時應該優雅地恢復。日誌記錄的重要性：講解如何通過日誌（Logging）來追蹤程序在不同環境中的行為，這是遠程調試的生命綫。第八章：版本控製與協作基礎代碼的曆史：引入版本控製係統的概念，特彆是Git的基本工作流（Repository, Commit, Branch, Merge）。分支策略入門：學習如何安全地進行功能開發和錯誤修復，避免破壞主綫代碼。代碼審查與可讀性：強調代碼是寫給人看的，而非僅供機器執行。討論命名規範、注釋的藝術以及代碼風格指南的重要性，為未來的團隊協作打下基礎。總結：本書的最終目標是培養自學者的能力——讓你不僅能“復製代碼”，更能“理解代碼背後的邏輯”，從而能夠自信地轉嚮任何一門現代編程語言進行深入學習。它提供的是一套跨越語言鴻溝的“內功心法”。

圖書目錄

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 (集閤) 與dict (字典)
2-2 變數
2-3 常數
2-4 運算子
2-5 輸齣
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 章流程控製
4-1 認識流程控製
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 函式的傳迴值
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 (集閤)
6-3-1 建立集閤
6-3-2 內建函式
6-3-3 運算子
6-3-4 集閤處理方法
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 章物件導嚮
9-1 認識物件導嚮
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 嚮量運算 (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
12-4-4 矩陣運算 (轉置、相加、相乘)
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/輸齣

第 13 章使用 matplotlib 繪製圖錶
13-1 認識 matplotlib
13-2 繪製線條或標記
13-2-1 設定線條或標記樣式
13-2-2 設定座標軸的範圍、標籤與刻度
13-2-3 設定標題
13-2-4 加入文字
13-2-5 放置圖例
13-2-6 建立新圖錶
13-2-7 多張圖錶
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 章使用 SciPy 進行科學運算
14-1 認識 SciPy
14-2 統計子套件 scipy.stats
14-2-1 離散型均勻分佈
14-2-2 連續型常態分佈
14-3 最佳化子套件 scipy.optimize
14-4 插值子套件 scipy.interpolate

第 15 章使用 pandas 進行資料分析
15-1 認識 pandas
15-2 pandas 的資料結構
15-2-1 Series
15-2-2 DataFrame
15-3 pandas 的基本功能
15-3-1 索引參照
15-3-2 基本運算
15-3-3 NaN 的處理
15-3-4@統計函式
15-3-5 檔案資料輸入/輸齣
15-3-6 繪圖

第 16 章使用 scikit-learn 進行機器學習
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

圖書序言