★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★
★★★★★【1500個重點說明】★★★★★
★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★
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：章節習題引導讀者複習與自我練習。
相較於第2版，第3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：
★解說在Google Colab雲端開發環境執行
☆解說使用Anaconda Spider環境執行
★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂
☆Python語法精神、效能發揮極致
★遞迴函數徹底解說
☆f-strings輸出徹底解說
★電影院訂位系統
☆靜態與動態2D ~ 3D圖表
★Numpy數學運算與3D繪圖原理
☆Pandas操作CSV和Excel
★Sympy模組與符號運算
☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識
★線性迴歸
☆機器學習 – scikit-learn
★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
☆決策樹
★隨機森林樹
☆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，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，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。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面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
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家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面上講解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向數據科學、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，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。
本書以約950個程式實例和約250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291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合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)、集合(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
☆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)、集合(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、蒙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，更進一步配合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出
☆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
☆正則表達式(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圖表繪製
★說明csv和json檔案
☆繪製世界地圖
★台灣股市資料擷取與圖表製作
☆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、線性與非線性支援向量機
★決策樹
☆隨機森林樹
★完整函數索引，未來可以隨時查閱
圖書資源說明
本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。
本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。
教學資源說明
教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。
本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。
註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。
讀者資源說明
請至本公司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。
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