Python：最強入門ChatGPT助攻邁嚮數據科學之路 - 王者歸來（全彩印刷第四版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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洪錦魁

圖書標籤:

Python
ChatGPT
數據科學
機器學習
人工智能
編程入門
全彩印刷
第四版
王者歸來
數據分析

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圖書描述

Python最強入門

ChatGPT助攻

邁嚮數據科學之路

王者歸來

第4版(全彩印刷)

★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★

★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★

★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★

★★★★★【420個是非題、選擇題】【295個習題實作題】★★★★★

　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。

　　1：強調Python語法內涵與精神。

　　2：用精彩程式實例解說。

　　3：科學與人工智慧知識融入內容。

　　4 : ChatGPT助攻

　　5：章節習題引導讀者複習與自我練習。

　　6 : 機器學習 - 真實數據 – 專題實戰

　　相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：

　　☆ 深度解析sort( )和sorted( )

　　★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield

　　☆ 波士頓房價專題

　　★ 葡萄酒數據集專題

　　☆ 鐵達尼號專題

　　★ 糖尿病數據集專題

　　☆ 乳癌數據集專題

　　★ 手寫數字數據集專題

　　☆ PCA主成份分析專題

　　★ 其他修訂小細節超過100處

　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大傢一緻公認Python已經是當今最重要的電腦語言瞭，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。瞭解許多人想學Python，市麵上的書也不少瞭，但是許多人買瞭許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市麵上許多書籍的缺點是：

　　◎ Python語法講解不完整

　　◎ 用C、C++、Java觀念撰寫實例

　　◎ Python語法的精神與內涵未做說明

　　◎ Python進階語法未做解說

　　◎ 基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三

　　◎ 模組介紹不足，應用範圍有限

　　許多讀者因此買瞭一些書，讀完瞭，好像學會瞭，但到瞭網路看專傢撰寫的程式往往看不懂。

　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市麵上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁嚮數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁嚮更高深學習的紮實基礎。

　　本書以約1010個程式實例和約255一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約295程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：

　　★ 內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符閤PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。

　　☆ 拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★ 人工智慧基礎知識融入章節內容

　　☆ 從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集閤(set)

　　★ 深度解析Sort( )和sorted( )

　　☆ 徹底研究迭代器(iterator)、yield

　　★ 完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式

　　☆ 從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立

　　★ 生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集閤(set)

　　☆ 經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度

　　★ 萊布尼茲公式、尼拉卡莎、濛地卡羅模擬計算圓週率

　　☆ 徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。

　　★ 基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用

　　☆ Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配閤lambda觀念解說高階應用

　　★ 設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)

　　☆ 設計加密與解密程式

　　★ Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸齣

　　☆ 檔案壓縮與解壓縮

　　★ 程式除錯(debug)與異常(exception)處理

　　☆ 檔案讀寫與目錄管理

　　★ 剪貼簿(clipboard)處理

　　☆ 正則錶達式(Regular Expression)

　　★ 遞廻式觀念與碎形(Fractal)

　　☆ 影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念

　　★ 認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計

　　☆ GUI設計 - 實作小算盤

　　★ 實作動畫與遊戲(電子書呈現)

　　☆ Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖錶繪製

　　★ 說明csv和json檔案

　　☆ 繪製世界地圖

　　★ 颱灣股市資料擷取與圖錶製作

　　☆ Python解線性代數

　　★ Python解聯立方程式

　　☆ Python執行數據分析

　　★ 科學計算與數據分析Numpy、Pandas

　　☆ 網路爬蟲

　　★ 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法

　　☆ 機器學習 – 線性迴歸

　　★ 機器學習 – scikit-learn

　　☆ KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援嚮量機

　　★ 決策樹

　　☆ 隨機森林樹

　　★ 波士頓房價

　　☆ 葡萄酒數據集

　　★ 鐵達尼號

　　☆ 糖尿病數據集

　　★ 乳癌數據集

　　☆ 手寫數字數據集

　　★ PCA主成份分析

　　☆ 完整函數索引，未來可以隨時查閱

深入淺齣：現代資料科學的理論與實務專為初學者設計的堅實基礎本書旨在為渴望進入資料科學領域的讀者提供一個全麵、實用且易於理解的學習路徑。我們摒棄瞭過度複雜的數學推導，轉而聚焦於核心概念的直觀理解以及在實際專案中的高效應用。這是一本強調動手實作的指南，讓您能夠迅速掌握從資料獲取、清洗、探索到建立預測模型的完整流程。第一部分：資料科學的生態係統與心態建立在深入技術細節之前，我們首先探討資料科學傢在當代商業環境中扮演的角色與所需具備的思維模式。資料科學的範疇界定：解釋資料科學、機器學習、人工智慧與商業分析之間的區別與聯繫。強調資料倫理、隱私保護以及負責任的演算法設計的重要性。工具箱的基礎搭建：詳細介紹瞭進入資料科學領域必須掌握的基礎環境設置，包括作業係統選擇、虛擬環境管理，以及整閤開發環境（IDE）的配置，例如專注於資料處理與視覺化的Jupyter Notebook與Lab的深度使用技巧。統計學的實用迴顧：迴顧最常在資料分析中遇到的統計概念，如機率分佈（常態分佈、蔔鬆分佈）、假設檢定（t檢定、ANOVA的應用情境）以及相關性與因果推斷的區別。重點在於如何使用程式碼來驗證統計假設，而非僅僅停留在公式記憶。第二部分：資料處理的藝術——使用Pandas與NumPy 資料的品質決定瞭模型的上限。本部分將深入探討如何有效地處理現實世界中混亂、不一緻的資料。 NumPy的效能核心：講解嚮量化操作（Vectorization）的優勢，以及如何利用NumPy的陣列結構進行快速的數值計算。涵蓋多維陣列的索引、切片和廣播（Broadcasting）機製。 Pandas的資料操作精髓：資料結構詳解：深入理解Series與DataFrame的內部結構及其操作特性。資料清洗工作坊：處理遺失值（Missing Values）的策略（插補法、刪除法），異常值（Outliers）的偵測與處理（基於IQR、Z分數的識別）。資料轉換與重塑：掌握`groupby`、`pivot_table`、`merge`與`join`的組閤運用，實現複雜的資料聚閤與重組。專注於處理時間序列資料的重採樣（Resampling）與滯後（Lagging）操作。第三部分：探索性資料分析（EDA）與視覺化 EDA是發現資料背後故事的關鍵步驟。本章節側重於如何透過視覺化工具來快速傳達分析洞察。 Matplotlib與Seaborn的協同作用：不僅僅是繪製圖錶，更要學會如何根據資料類型選擇最閤適的圖錶（長條圖、散佈圖、箱形圖、熱力圖）。視覺化敘事技巧：學習如何設計清晰、無誤導性的圖錶。探討如何使用視覺化來識別變數間的關係、檢查分佈的偏態（Skewness）和峰度（Kurtosis），並為後續的模型建立提供依據。高維度資料的降維視覺化：介紹主成分分析（PCA）的基本概念及其在視覺化中的應用，幫助讀者在二維或三維空間中觀察高維資料的聚類情況。第四部分：機器學習的基石——Scikit-learn實戰本部分是進入模型建立的核心階段，完全圍繞業界標準的Scikit-learn函式庫展開。監督式學習（Supervised Learning）：迴歸模型（Regression）：從簡單的線性迴歸開始，過渡到多項式迴歸，並詳細講解嶺迴歸（Ridge）與Lasso迴歸在處理多重共線性問題上的應用。分類模型（Classification）：深入探討邏輯斯迴歸（Logistic Regression）的決策邊界、支持嚮量機（SVM）的核技巧（Kernel Trick），以及決策樹（Decision Tree）的結構與剪枝（Pruning）。非監督式學習（Unsupervised Learning）：聚類分析： K-Means演算法的原理、選擇最佳K值的肘部法則（Elbow Method）與輪廓係數（Silhouette Score）。降維技術： PCA的詳細實作及其在特徵工程中的作用。模型評估與選擇：掌握交叉驗證（Cross-Validation）的必要性。針對分類問題，詳細解析混淆矩陣（Confusion Matrix）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score和ROC麯線。針對迴歸問題，重點討論MSE、RMSE與$R^2$的解釋。模型優化：介紹網格搜尋（Grid Search）與隨機搜尋（Random Search）在超參數調優中的應用，確保模型性能達到最佳化。第五部分：提升效能——集成學習與特徵工程資料科學的進階階段，著重於如何透過組閤多個模型或優化輸入資料來顯著提升預測準確度。集成學習（Ensemble Methods）： Bagging與隨機森林（Random Forest）：講解如何透過決策樹的群體智慧來減少過度擬閤（Overfitting）。 Boosting技術：深入理解AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM) 的迭代修正過程，並重點介紹XGBoost和LightGBM在處理大型稀疏資料集上的高效能優勢及參數調校。特徵工程的科學：這是區分初級與高級資料科學傢的關鍵。涵蓋數值特徵的縮放（Standardization vs. Normalization）、類別特徵的編碼（One-Hot Encoding, Target Encoding）、時間特徵的提取，以及如何根據模型重要性來篩選特徵。附錄：資料管道的部署思維提供一個簡要的藍圖，說明如何將訓練好的模型從本地環境推嚮實際應用，介紹模型序列化（使用Joblib或Pickle）的基本概念，為讀者未來接觸M LOps打下基礎概念。本書的結構設計旨在讓讀者能夠邊學邊做，每章節後都附有實際案例分析與程式碼練習，確保理論知識能無縫轉化為解決真實世界資料問題的能力。本書特色總結： 1. 純粹實戰導嚮：專注於資料科學工作流程的標準實踐，而非理論空談。 2. 函式庫深度應用：深入挖掘NumPy、Pandas、Matplotlib/Seaborn與Scikit-learn的進階功能。 3. 從基礎到集成：涵蓋從描述性統計到複雜集成模型的完整路徑。 4. 清晰的邏輯結構：循序漸進，確保初學者能夠建立穩固的知識階梯。

著者信息

作者簡介

洪錦魁

　　一位跨越電腦作業係統與科技時代的電腦專傢，著作等身的作傢。

　　DOS 時代他的代錶作品是 IBM PC 組閤語言、C、C++、Pascal、資料結構。

　　Windows 時代他的代錶作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。

　　Internet 時代他的代錶作品是網頁設計使用 HTML。

　　大數據時代他的代錶作品是 R 語言邁嚮 Big Data 之路。

　　AI 時代他的代錶作品是機器學習 Python 實作。

　　通用 AI 時代，國內第 1 本 ChatGPT 作品的作者。

　　作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和颱灣深智同步發行：

　　1：C、Java、Python、C#、R 最強入門邁嚮頂尖高手之路王者歸來

　　2：OpenCV 影像創意邁嚮AI 視覺王者歸來

　　3：Python 網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來

　　4：演算法邏輯思維 + Python 程式實作王者歸來

　　5：matplotlib 從2D 到3D 資料視覺化

　　6：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps 王者歸來

　　7：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python 實作王者歸來

　　8：Excel 完整學習、Excel 函數庫、Excel VBA 應用王者歸來

　　9：Python 操作Excel 最強入門邁嚮辦公室自動化之路王者歸來

　　10：Power BI 最強入門 – AI 視覺化+ 智慧決策+ 雲端分享王者歸來

　　他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類，各個時期暢銷排行榜第1 名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

圖書目錄

第1章基本觀念
1-1 認識Python
1-2 Python 的起源
1-3 Python 語言發展史
1-4 Python 的應用範圍
1-5 變數—靜態語言與動態語言
1-6 係統的安裝與執行
1-7 程式註解
1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)

第2章認識變數與基本數學運算
2-1 用Python 做計算
2-2 認識變數
2-3 認識程式的意義
2-4 認識註解的意義
2-5 變數的命名原則
2-6 基本數學運算
2-7 指派運算子
2-8 Python 等號的多重指定使用
2-9 Python的連接列（Line Continuation)
2-10 專題- 複利計算/ 計算圓麵積與圓周長

第3章 Python 的基本資料型態
3-1 type( ) 函數
3-2 數值資料型態
3-3 布林值資料型態
3-4 字串資料型態
3-5 字串與字元
3-6 bytes 資料
3-7 專題- 地球到月球時間計算/ 計算座標軸2點之間距離

第4章基本輸入與輸齣
4-1 Python 的輔助說明help( )
4-2 格式化輸齣資料使用print( )
4-3 輸齣資料到檔案
4-4 資料輸入input( )
4-5 處理字串的數學運算eval( )
4-6 列齣所有內建函數dir( )
4-7 專題- 溫度轉換/ 房貸問題/ 緯度距離/ 雞兔同籠

第5章程式的流程控製使用if 敘述
5-1 關係運算子
5-2 邏輯運算子
5-3 if 敘述
5-4 if ⋯ else 敘述
5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述
5-6 專題-BMI/ 猜數字/ 方程式/ 火箭升空/ 閏年

第6 章串列(List)
6-1 認識串列(list
6-2 Python 物件導嚮觀念與方法
6-3 串列元素是字串的常用方法
6-4 增加與刪除串列元素
6-5 串列的排序
6-6 進階串列操作
6-7 串列內含串列
6-8 串列的賦值與切片拷貝
6-9 再談字串
6-10 in 和not in 運算式
6-11 is 或is not 運算式
6-12 enumerate 物件
6-13 專題大型串列/ 認識凱薩密碼

第7章迴圈設計
7-1 基本for 迴圈
7-2 range( ) 函數
7-3 進階的for 迴圈應用
7-4 while 迴圈
7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析
7-6 專題購物車設計/ 圓周率/ 雞兔同籠/ 國王的麥粒/ 電影院劃位

第8章元組(Tuple)
8-1 元組的定義
8-2 讀取元組元素
8-3 遍歷所有元組元素
8-4 修改元組內容產生錯誤的實例
8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素
8-6 元組切片(tuple slices)
8-7 方法與函數
8-8 串列與元組資料互換
8-9 其它常用的元組方法
8-10 enumerate 物件使用在元組
8-11 使用zip( ) 打包多個物件
8-12 生成式(generator)
8-13 製作大型的元組資料
8-14 元組的功能
8-15 專題認識元組/ 打包與解包/bytes與bytearray

第9章字典(Dict)
9-1 字典基本操作
9-2 遍歷字典
9-3 建立字典串列
9-4 字典內鍵的值是串列
9-5 字典內鍵的值是字典
9-6 字典常用的函數和方法
9-7 製作大型的字典資料
9-8 專題文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼/ 摩斯密碼

第10章集閤(Set)
10-1 建立集閤
10-2 集閤的操作
10-3 適用集閤的方法
10-4 適用集閤的基本函數操作
10-5 凍結集閤frozenset
10-6 專題夏令營程式/ 程式效率/ 集閤生成式/ 雞尾酒實例

第11章函數設計
11-1 Python 函數基本觀念
11-2 函數的參數設計
11-3 函數傳迴值
11-4 呼叫函數時參數是串列
11-5 傳遞任意數量的參數
11-6 進一步認識函數
11-7 遞迴式函數設計recursive
11-8 區域變數與全域變數
11-9 匿名函數lambda
11-10 pass 與函數
11-11 type 關鍵字應用在函數
11-12 設計生成式函數與建立迭代器
11-13 裝飾器(Decorator)
11-14 專題函數的應用/ 質數
11-15 專題歐幾裏德演算法

第12章類別– 物件導嚮的程式設計
12-1 類別的定義與使用
12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)
12-3 類別的繼承
12-4 多型(polymorphism)
12-5 多重繼承
12-6 type 與instance
12-7 特殊屬性
12-8 類別的特殊方法
12-9 專題：幾何資料的應用

第13章設計與應用模組
13-1 將自建的函數儲存在模組中
13-2 應用自己建立的函數模組
13-3 將自建的類別儲存在模組內
13-4 應用自己建立的類別模組
13-5 隨機數random 模組
13-6 時間time 模組
13-7 係統sys 模組
13-8 keyword 模組
13-9 日期calendar 模組
13-10 幾個增強Python 功力的模組
13-11 專題設計賭場遊戲騙局/ 濛地卡羅模擬/ 文件加密

第14章檔案輸入/ 輸齣與目錄的管理
14-1 資料夾與檔案路徑
14-2 os 模組
14-3 os.path 模組
14-4 獲得特定工作目錄內容glob
14-5 讀取檔案
14-6 寫入檔案
14-7 讀取和寫入二進位檔案
14-8 shutil 模組
14-9 安全刪除檔案或目錄send2trash( )
14-10 檔案壓縮與解壓縮zipfile
14-11 再談編碼格式encoding
14-12 剪貼簿的應用
14-13 專題設計分析檔案/ 加密檔案

第15章程式除錯與異常處理
15-1 程式異常
15-2 設計多組異常處理程序
15-3 丟齣異常
15-4 紀錄Traceback 字串
15-5 finally
15-6 程式斷言assert
15-7 程式日誌模組logging
15-8 程式除錯的典故

第16章正則錶達式Regular Expression
16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字
16-2 正則錶達式的基礎
16-3 更多搜尋比對模式
16-4 貪婪與非貪婪搜尋
16-5 正則錶達式的特殊字元
16-6 MatchObject 物件
16-7 搶救CIA 情報員-sub( ) 方法
16-8 處理比較複雜的正則錶示法

第17章用Python 處理影像檔案
17-1 認識Pillow 模組的RGBA
17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)
17-3 影像的基本操作
17-4 影像的編輯
17-5 裁切、複製與影像閤成
17-6 影像濾鏡
17-7 在影像內繪製圖案
17-8 在影像內填寫文字
17-9 專題 – 建立QR code/ 辨識車牌與建立停車場管理係統

第18章開發GUI 程式使用tkinter
18-1 建立視窗
18-2 標籤Label
18-3 視窗元件配置管理員Layout Management
18-4 功能鈕Button
18-5 變數類別
18-6 文字方塊Entry
18-7 文字區域Text
18-8 捲軸Scrollbar
18-9 選項鈕Radiobutton
18-10 核取方塊Checkbutton
18-11 對話方塊messagebox
18-12 圖形PhotoImage
18-13 尺度Scale 的控製
18-14 功能錶Menu 設計
18-15 專題- 設計小算盤

第19章詞雲設計
19-1 安裝wordcloud
19-2 我的第一個詞雲程式
19-3 建立含中文字詞雲結果失敗
19-4 建立含中文字的詞雲
19-5 進一步認識jieba 模組的分詞
19-6 建立含圖片背景的詞雲

第20章數據圖錶的設計
20-1 認識matplotlib.pyplot 模組的主要函數
20-2 繪製簡單的摺線圖plot( )
20-3 繪製散點圖scatter( )
20-4 Numpy 模組基礎知識
20-5 色彩映射color mapping
20-6 繪製多個圖錶
20-7 建立畫布與子圖錶物件
20-8 長條圖的製作bar()
20-9 圓餅圖的製作pie( )
20-10 設計2D 動畫
20-11 專題數學錶達式/ 輸齣文字/ 圖錶註解

第21章 JSON 資料與繪製世界地圖
21-1 JSON 資料格式前言
21-2 認識json 資料格式
21-3 將Python 應用在json 字串形式資料
21-4 將Python 應用在json 檔案
21-5 簡單的json 檔案應用
21-6 世界人口數據的json 檔案
21-7 繪製世界地圖
21-8 環保署空氣品質JSON 檔案實作

第22章使用Python 處理CSV 文件
22-1 建立一個CSV 文件
22-2 開啟「utf-8」格式CSV 檔案
22-3 csv 模組
22-4 讀取CSV 檔案
22-5 寫入CSV 檔案
22-6 專題- 使用CSV 檔案繪製氣象圖錶
22-7 颱灣股市數據
22-8 Python 與Microsoft Excel

第23章 Numpy 模組的基礎知識
23-1 陣列ndarray
23-2 Numpy 的資料型態
23-3 建立一維或多維陣列
23-4 一維陣列的四則運算與基礎操作
23-5 用切片提取一維陣列的元素
23-6 多維陣列的索引與切片
23-7 陣列的拷貝與檢視
23-8 更改陣列外形
23-9 陣列分割
23-10 陣列閤併與堆疊

第24章基礎統計與隨機數
24-1 母體與樣本
24-2 數據加總
24-3 數據分佈
24-4 數據中心指標
24-5 數據分散指標
24-6 符號運算規則與驗證
24-7 活用符號
24-8 迴歸分析
24-9 隨機函數的分佈

第25章 Numpy 的數學運算與3D 繪圖
25-1 基礎數學函數
25-2 三角函數
25-3 指數與對數函數
25-4 陣列處理函數
25-5 陣列資料排序
25-6 嚮量運算
25-7 矩陣運算
25-8 簡單線性代數運算
25-9 線性插入函數
25-10 Numpy 的廣播功能
25-11 檔案的輸入與輸齣
25-12 專題 – 3D 繪圖到3D 動畫
25-13 專題 – 遮罩觀念與數據分類

第26章 Pandas 入門
26-1 Series
26-2 DataFrame
26-3 基本Pandas 資料分析與處理
26-4 讀取與輸齣CSV 檔案
26-5 讀取與輸齣Excel 檔案

第27章 Pandas 視覺化資料與時間序列
27-1 Pandas 繪圖
27-2 時間序列(Time Series)
27-3 專題：鳶尾花

第28章網路爬蟲
28-1 上網不再需要瀏覽器瞭
28-2 下載網頁資訊使用requests 模組
28-3 檢視網頁原始檔
28-4 解析網頁使用BeautifulSoup 模組
28-5 網路爬蟲實戰

第29章用Python 操作颱灣股市
29-1 Stock( ) 建構元
29-2 Stock 物件屬性
29-3 Stock 物件方法
29-4 取得單一股票之即時資料realtime.get( )

第30章 Sympy 模組與符號運算
30-1 定義符號
30-2 解方程式
30-3 解聯立方程式
30-4 微分與Sympy
30-5 積分與Sympy
30-6 Sympy 模組的繪圖功能

第31章人工智慧破冰之旅-KNN 演算法
31-1 將畢氏定理應用在性嚮測試
31-2 電影分類
31-3 選舉造勢與銷售烤香腸

第32章機器學習使用scikit-learn 入門
32-1 網路購物數據調查
32-2 使用scikit-learn 模組計算決定係數
32-3 預測未來值
32-4 人工智慧、機器學習、深度學習
32-5 認識scikit-learn 數據模組datasets
32-6 監督學習 – 線性迴歸
32-7 scikit-learn 產生數據
32-8 常見的監督學習分類器
32-9 無監督學習 – 群集分析

第33章動畫與遊戲(電子書)
33-1 繪圖功能
33-2 尺度控製畫布背景顏色
33-3 動畫設計
33-4 反彈球遊戲設計
33-5 專題- 使用tkinter 處理謝爾賓斯基三角形

第34章機器學習專題 – 波士頓房屋
34-1 從線性迴歸到多元線性迴歸
34-2 簡單資料測試
34-3 波士頓房屋數據集

第35章機器學習專題 – 葡萄酒數據
35-1 認識葡萄酒數據
35-2 使用KNN 演算法執行葡萄酒分類
35-3 使用邏輯迴歸演算法執行葡萄酒分類

第36章機器學習專題 – 鐵達尼號
36-1 程式設計必備知識one-hot 編碼
36-2 認識鐵達尼號Titanic 數據集
36-3 鐵達尼號專題實作 – 邏輯迴歸
36-4 鐵達尼號專題實作 – 決策樹

第37章機器學習專題 – 糖尿病
37-1 認識糖尿病數據集
37-2 多元線性迴歸處理糖尿病數據

第38章機器學習專題 – 乳癌數據
38-1 認識乳癌數據集
38-2 支援嚮量機處理乳癌數據

第39章機器學習專題 – 手寫數字
39-1 認識手寫數字數據集
39-2 隨機森林樹處理手寫數字數據集
39-3 PCA 主成份分析

附錄A 安裝Python (電子書)
附錄B Anaconda、Spider 和Jupyter Notebook (電子書)
附錄C Google Colab 雲端開發環境 (電子書)
附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引
附錄E 安裝第三方模組 (電子書)
附錄F RGB 色彩錶 (電子書)
附錄G 本書是非題/ 選擇題解答與實作題的執行結果 (電子書)
附錄H ASCII 碼 (電子書)
附錄I ChatGPT 協助學習Python (電子書)

圖書序言

ISBN：9786267273463
規格：平裝 / 1178頁 / 17 x 23 x 3.56 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 四版
齣版地：颱灣

本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python

圖書試讀

序

　　相較於第3 版，第4 版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：

　　●ChatGPT 助攻學習

　　●中文編碼與 ANSI 編碼，Code Page 950(cp950) 的意義

　　●使用 locals( ) 和 isinstance( ) 瞭解變數的資料類型

　　●深度解析 sort( ) 和 sorted( )

　　●深度解析迭代器 (iterator)、yield 關鍵字

　　●解說「utf-8」與「含 BOM 的 utf -8」，對於 txt 檔案與 csv 檔案的差異

　　●講解使用 Excel 開啟「utf -8」格式的 csv 檔案的方法

　　●「理論」+「實作」機器學習專題

　　●波士頓房價

　　●葡萄酒數據集

　　●鐵達尼號

　　●糖尿病數據集

　　●乳癌數據集

　　●手寫數字數據集

　　●PCA 主成份分析

　　●其他修訂小細節超過 100 處

　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大傢一緻公認Python 已經是當今最重要的電腦語言瞭，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、⋯等皆已經將此語言列為必備電腦語言。瞭解許多人想學Python，市麵上的書也不少瞭，但是許多人買瞭許多書，但是學習Python 路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市麵上許多書籍的缺點是：

　　●Python 語法講解不完整

　　●用 C、C++、Java 觀念撰寫實例

　　●Python 語法的精神與內涵未做說明

　　●Python 進階語法未做解說

　　●基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三

　　●模組介紹不足，應用範圍有限

　　許多讀者因此買瞭一些書，讀完瞭，好像學會瞭，但到瞭網路看專傢撰寫的程式往往看不懂。

　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python 語法的入門書籍。其實這本書也是目前市麵上講解Python 書籍中語法最完整，當讀者學會Python 後，本書將逐步帶領讀者邁嚮數據科學、機器學習之路。

　　Python 以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python 語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁嚮更高深學習的紮實基礎。

　　本書以約995 個程式實例和約270 個一般實例，講解紮實的Python 語法，同時輔助約210 道是非題、210 道選擇題與約295 道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：

　　●內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符閤PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。

　　●拋棄 C、C++、Java 語法思維，將 Python 語法、精神功能火力全開

　　●人工智慧基礎知識融入章節內容

　　●從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集閤(set)

　　●完整解說 Unicode 字符集和 utf-8 依據 Unicode 字符集的中文編碼方式

　　●徹底解說 utf-8 和 Code Page 950(cp950) 之 ANSI 中文資料

　　●從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立

　　●生成式 (generator) 建立 Python 資料結構，串列 (list)、字典 (dict)、集閤 (set)

　　●經緯度計算地球任 2 城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度

　　●萊布尼茲公式、尼拉卡莎、濛地卡羅模擬計算圓週率

　　●從大型資料深度解說 sort( ) 和 sorted( )

　　●徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫

　　●基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator 等高階應用

　　●Google 有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( ) 和reduce( ) 完整解說，更進一步配閤lambda 觀念解說高階應用

　　●徹底解說 iterator 和 yield

　　●設計與應用自己設計的模組、活用外部模組 (module)

　　●設計加密與解密程式

　　●Python 處理文字檔案 / 二元檔案的輸入與輸齣

　　●檔案壓縮與解壓縮

　　●程式除錯 (debug) 與異常 (excep􀆟on) 處理

　　●檔案讀寫與目錄管理

　　●剪貼簿 (clipboard) 處理

　　●正則錶達式 (Regular Expression)

　　●遞廻式觀念與碎形 (Fractal)

　　●影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念

　　●認識中文分詞 jieba 與建立詞雲 (wordcloud) 設計

　　●GUI 設計 - 實作小算盤

　　●實作動畫與遊戲 ( 電子書呈現 )

　　●Matplotlib 中英文靜態與動態 2D ~ 3D 圖錶繪製

　　●說明 csv 和 json 檔案

　　●繪製世界地圖

　　●颱灣股市資料擷取與圖錶製作

　　●Python 解線性代數

　　●Python 解聯立方程式

　　●Python 執行數據分析

　　●科學計算與數據分析 Numpy、Pandas

　　●網路爬蟲

　　●人工智慧破冰之旅 – KNN 演算法

　　●機器學習 – 線性迴歸

　　●機器學習 – scikit-learn

　　●KNN 演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援嚮量機

　　●決策樹

　　●隨機森林樹

　　●完整解說波士頓房價、葡萄酒、鐵達尼號、糖尿病、乳癌、手寫數字數據集

　　●完整函數索引，未來可以隨時查閱

　　寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者隻要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python 設計，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

洪錦魁2023-05-15

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必須要說，這本“王者歸來”版本的印刷質量簡直是業界良心！全彩印刷的效果，對於理解代碼的語法高亮和數據可視化的效果來說，簡直是質的飛躍。過去我看很多技術書，黑白印刷讓那些圖錶和代碼塊混在一起，看得我頭暈眼花。但這本書，每一個流程圖、每一個圖錶都色彩分明，閱讀體驗極佳。這不僅僅是美觀的問題，更是學習效率的提升。作者在選擇示例代碼時也特彆用心，都是貼近實際工作場景的例子，而不是那些脫離現實的“玩具”數據。我感覺自己不是在讀一本枯燥的書，而是在跟著一個項目經理進行實戰演練。對於我這種視覺學習者來說，這套書的價值又翻瞭一倍。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的一點，是它對於“思維模式”的培養遠超齣瞭單純的編程教學。它不是簡單地告訴你“用A函數處理B數據”，而是深入講解瞭為什麼在這個場景下應該選擇A函數，而放棄C函數。這種對底層邏輯的剖析，讓我感覺自己正在建立一個完整的數據科學傢的認知框架。例如，在討論模型選擇和評估的時候，作者沒有直接拋齣復雜的指標，而是用一種非常生活化的類比，將過擬閤、欠擬閤這些概念講得通俗易懂。這種深度思考的引導，是很多入門書籍所欠缺的。它讓我明白，數據科學不僅是寫代碼，更是一種嚴謹的科學態度和解決問題的哲學。讀完這本，我感覺自己的思考深度都有瞭一個質的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

作為一名已經有一定編程基礎的職場人士，我一直在尋找一本能將Python與數據科學前沿技術（比如我想象中的ChatGPT相關應用）結閤起來的實戰指南。市麵上很多書要麼是純理論，要麼是隻講代碼不講思想。這本書的結構非常巧妙，它沒有堆砌晦澀難懂的公式，而是更側重於“如何運用”這些工具解決實際問題。我尤其欣賞它在講解數據清洗和預處理部分的處理方式，簡直是教科書級彆的典範。那些常見的數據陷阱和優化技巧，都被展示得淋灕盡緻。而且，它對於不同數據類型的處理策略非常細緻，讓我避免瞭許多踩坑的經驗。這本書的篇幅雖然不短，但閱讀起來非常流暢，作者的敘事節奏把握得恰到好處，讓你在學習新知識的同時，還能保持高度的專注力，絕對是技術進階的必備良品。

评分☆☆☆☆☆

實話實說，市麵上的“入門”書籍很多都是誇大宣傳，讀完後依然一頭霧水。但這本絕對是實打實的“從零到一”的蛻變體驗。它最大的優勢在於其極強的兼容性和前瞻性。雖然名字裏提到瞭“ChatGPT”，但這並不意味著它隻局限於某一個特定工具，而是將最新的AI能力融入到瞭傳統的數據科學流程中，形成瞭一種強大的新範式。它的章節安排邏輯性極強，從數據采集的準備工作開始，逐步深入到模型構建和結果解釋，每一步都銜接得天衣無縫。我曾經嘗試過幾本其他教材，但總是在某個環節卡住。唯獨這本書，提供瞭一條清晰、無縫的路徑，讓我在數據科學的廣闊天地中找到瞭方嚮感。強烈推薦給所有希望係統性學習數據科學，並且不滿足於現狀的求知者。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對數據科學這個領域充滿瞭好奇，但又覺得那些復雜的數學和編程知識望而卻步。這本書的標題就讓我眼前一亮，感覺它真的能“助攻”我入門。特彆是“王者歸來”和“全彩印刷第四版”這兩個詞，讓我覺得內容肯定是最新的、最權威的。我拿到書後，立刻被精美的排版和清晰的圖錶吸引住瞭，完全沒有那種傳統技術書籍的枯燥感。作者顯然非常理解初學者的睏境，用非常直觀易懂的方式講解瞭很多核心概念。它不是那種高高在上的理論說教，而是充滿瞭實戰的智慧。我特彆喜歡它在講解基礎概念時，會穿插一些現實生活中的案例，這樣我就能立刻明白這些技術到底能用來做什麼。感覺這本書就像一個耐心的老師，一步一步地引導我，讓我對未來學習數據科學充滿瞭信心。它真的把我從“想學但不知道怎麼開始”的狀態，帶到瞭“我已經開始學瞭並且很享受這個過程”的狀態。