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商品編號:DJAA2V-A900F36SX

一步到位!Python 程式設計:最強入門教科書(第三版)

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商品詳情
作者:
ISBN:
9789863127192
出版社:
出版日期:
2020/06/18
  • 內文簡介

  • <內容簡介>

    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

    大家都想學 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合。

    ☆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,有了這些基礎,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


    ★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 (集合) 與dict (字典)
    2-2 變數
    2-3 常數
    2-4 運算子
    2-5 輸出
    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 流程控制
    4-1 認識流程控制
    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 函式的傳回值
    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 (集合)
    6-3-1 建立集合
    6-3-2 內建函式
    6-3-3 運算子
    6-3-4 集合處理方法
    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 物件導向
    9-1 認識物件導向
    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 向量運算 (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/輸出

    第 13 章 使用 matplotlib 繪製圖表
    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 建立新圖表
    13-2-7 多張圖表
    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/輸出
    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
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