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商品編號:DJBP4C-A900GHMN6

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)

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商品詳情
作者:
ISBN:
9786267273463
出版社:
出版日期:
2023/05/22
  • 內文簡介

  • 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

     

    DJBP4C-A900GHMN6
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