Python：最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路 - 王者歸來（全彩印刷第四版）


	Python最強入門 ChatGPT助攻邁向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) 　　★ 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　　★ 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


	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 系統的安裝與執行 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/ 計算圓面積與圓周長第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章基本輸入與輸出 4-1 Python 的輔助說明help( ) 4-2 格式化輸出資料使用print( ) 4-3 輸出資料到檔案 4-4 資料輸入input( ) 4-5 處理字串的數學運算eval( ) 4-6 列出所有內建函數dir( ) 4-7 專題- 溫度轉換/ 房貸問題/ 緯度距離/ 雞兔同籠第5章程式的流程控制使用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 物件導向觀念與方法 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章集合(Set) 10-1 建立集合 10-2 集合的操作 10-3 適用集合的方法 10-4 適用集合的基本函數操作 10-5 凍結集合frozenset 10-6 專題夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 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 函數傳回值 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 專題歐幾里德演算法第12章類別– 物件導向的程式設計 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 系統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/ 蒙地卡羅模擬/ 文件加密第14章檔案輸入/ 輸出與目錄的管理 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 丟出異常 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章正則表達式Regular Expression 16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字 16-2 正則表達式的基礎 16-3 更多搜尋比對模式 16-4 貪婪與非貪婪搜尋 16-5 正則表達式的特殊字元 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表示法第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、複製與影像合成 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系統第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 的控制 18-14 功能表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章數據圖表的設計 20-1 認識matplotlib.pyplot 模組的主要函數 20-2 繪製簡單的折線圖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 繪製多個圖表 20-7 建立畫布與子圖表物件 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 專題數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解第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 檔案繪製氣象圖表 22-7 台灣股市數據 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 陣列合併與堆疊第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 向量運算 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 檔案的輸入與輸出 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 讀取與輸出CSV 檔案 26-5 讀取與輸出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了 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 操作台灣股市 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向測試 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 尺度控制畫布背景顏色 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 – 邏輯回歸 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 支援向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 色彩表 (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)


	作者簡介洪錦魁　　一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。　　DOS 時代他的代表作品是 IBM PC 組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。　　Windows 時代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。　　Internet 時代他的代表作品是網頁設計使用 HTML。　　大數據時代他的代表作品是 R 語言邁向 Big Data 之路。　　AI 時代他的代表作品是機器學習 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台灣深智同步發行：　　1：C、Java、Python、C#、R 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來　　2：OpenCV 影像創意邁向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 最強入門邁向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。