学会 Python：从不懂，到玩上手！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• Web开发
• 自动化脚本
• 实战演练

　　２１世纪，不懂程式语言，已是新文盲!!
　　但学写程式枯燥、无聊又很难!!
　　有没有一套很简单、好学又实用的程式语言啊？
　　写程式一定要 key 英文，我怕怕…!!
　　除了印出 "hello world!", 还能做什么呢？

　　玩积木，学逻辑！
　　↓
　　用 Python 写程式
　　↓
　　活用 Raspberry Pi 当创客

　　我们为初学者规划了简单入门、丰富有趣的学习之旅，
　　透过积木式的开发工具先了解程式逻辑，
　　利用积木和程式码对照的方式，逐步学会 Python 语法，
　　最后再融入实用有趣的 Raspberry Pi 应用，
　　从逻辑观念、程式实作到创客应用，轻轻松松就学会 Python！

本书特色

　　循序渐进学习流程图和 Python 语言，轻松训练逻辑能力，完整学习 Python 程式设计，并逐步进阶到树莓派 Raspberry Pi+Arduino 软硬体结合的创客应用。

　　◎ 独创「积木」和「程式码」对照的学习历程
　　◎ 从零基础的资讯素人，迈向 Maker 科技创客
　　◎ 一本书搞定 Python 电脑应用和创客专题
　　◎ 丰富、有趣、实用的范例，给你满满的成就感
　　◎ 不用 Keyin 程式码！直接用积木「拼」出 Python 程式

深入探索数据科学的奥秘：Python在机器学习与深度学习中的应用实践 内容概要 本书聚焦于Python在数据科学领域，特别是机器学习与深度学习中的前沿应用与实践。不同于基础编程入门，本书旨在为已具备一定编程基础，希望在数据驱动决策和智能系统构建方面寻求突破的读者提供一套系统化、工程化的学习路径。我们将深入剖析如何利用Python生态系统中的核心库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，来解决现实世界中的复杂问题，从数据预处理的精细操作到复杂模型的部署优化，全程覆盖。 全书结构分为五大部分，层层递进，确保读者不仅理解理论，更能熟练应用到实际项目中。 --- 第一部分：数据工程与准备——基础的坚实奠基 (约300字) 本部分是构建高效数据管道的基石。我们将不再停留在Pandas的基础语法层面，而是转向大规模数据集的处理策略与性能优化。 首先，我们将深入探讨数据清洗的艺术与科学。这包括处理缺失值的高级插补技术（如基于模型预测的插补MICE），识别和处理异常值（如基于隔离森林Isolation Forest的检测），以及如何进行高效的数据类型转换以减少内存占用。 其次，关注特征工程的深度挖掘。我们将详细介绍如何从时间序列数据中提取富有意义的特征，如何利用Target Encoding等技术处理高基数分类变量，以及如何使用特征选择算法（如递归特征消除RFE、L1正则化）来降维和提高模型的可解释性。 最后，我们将引入数据可视化在探索性数据分析（EDA）中的高级应用。重点在于使用Seaborn和Plotly构建交互式可视化仪表板，用以揭示数据间的复杂关系，并为模型选择提供直观依据。特别会介绍如何利用主成分分析（PCA）或t-SNE将高维数据投影到二维或三维空间进行直观分析。 --- 第二部分：经典机器学习的精细调校与评估 (约350字) 本部分致力于提升读者对经典算法的掌握深度，重点在于模型选择的合理性、超参数优化的自动化以及评估指标的精确解读。 我们将从核心算法开始，详述梯度提升机（GBM）的工作原理，并重点讲解LightGBM和XGBoost的内存优化技术和并行化策略。对于支持向量机（SVM）和集成方法（如随机森林），我们将分析其在不同数据集规模下的适用性边界。 模型评估的科学性是本章的另一核心。读者将学习如何超越简单的准确率（Accuracy），深入理解F1-Score、精确率-召回率曲线（PR Curve）和ROC-AUC曲线在不同业务场景下的权衡。我们将模拟不平衡数据集下的模型评估，并介绍SMOTE等过采样技术的局限性及其替代方案。 自动化超参数优化部分，我们将对比Grid Search和Randomized Search的效率，并重点介绍贝叶斯优化（如使用Hyperopt库）如何更智能地探索参数空间，从而显著缩短模型训练时间并提升性能。同时，还将涉及模型的可解释性技术，如SHAP值和LIME，帮助读者理解“黑箱”模型做出决策的原因。 --- 第三部分：深度学习架构的构建与优化 (约400字) 本部分是通往前沿人工智能领域的核心桥梁，专注于使用TensorFlow和PyTorch构建高性能的神经网络模型。 我们将首先构建现代卷积神经网络（CNN），从基础的LeNet到复杂的ResNet、DenseNet、Transformer结构。重点解析残差连接、批标准化（Batch Normalization）和Dropout在深度网络中的作用，并讨论如何利用迁移学习（Transfer Learning）高效地解决特定领域的小样本图像分类问题。 随后，深入序列模型与自然语言处理（NLP）。我们将详细介绍循环神经网络（RNN）的局限性，重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。更进一步，本章将全面覆盖Transformer架构，包括自注意力机制（Self-Attention）的计算细节，以及如何使用预训练模型如BERT、GPT进行下游任务的微调（Fine-tuning）。 在训练策略上，我们将探讨优化器的选择（SGD, Adam, RMSprop的适用场景），学习率调度器（如Cosine Annealing）的设计，以及如何有效地使用混合精度训练（Mixed Precision Training）来加速GPU上的深度学习过程，同时保证模型精度。 --- 第四部分：高级主题与前沿拓展 (约300字) 本部分面向希望将数据科学技能扩展到更专业领域的读者，涉及强化学习和时间序列的特定挑战。 强化学习（RL）基础与应用：我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）的基本概念，并详细讲解蒙特卡洛方法（Monte Carlo）和时序差分学习（TD Learning）的原理。重点将放在Q-Learning和深度Q网络（DQN）在解决控制问题和模拟环境中的实践案例。 时间序列预测的专业化：除了基础的ARIMA模型，本章将侧重于深度学习在时间序列上的应用，如使用LSTM/GRU进行多步预测，以及如何处理具有季节性、趋势性和外部回归变量的复杂序列。我们将讨论时间序列的交叉验证策略（如滚动原点交叉验证）以避免数据泄露。 模型部署与生产化：我们将介绍如何使用Flask或FastAPI构建RESTful API来封装训练好的模型，并简要介绍使用Docker容器化部署的流程，确保模型能够稳定、高效地在生产环境中运行。 --- 第五部分：项目实战与性能调优 (约150字) 本部分通过两个贯穿全书的综合性项目来巩固所学知识： 1. 复杂推荐系统构建：从用户-物品交互矩阵的稀疏性处理，到使用矩阵分解（SVD）和深度学习（如Wide & Deep模型）进行预测，全面实践。 2. 高维度文本分类挑战：利用TF-IDF、Word Embeddings和Transformer模型对大规模非结构化文本进行分类，并重点优化训练和推理速度。 通过这些实战项目，读者将学会如何整合不同工具链，进行端到端的解决方案设计，并掌握在资源受限环境下进行性能基准测试和瓶颈识别的关键技能。 本书旨在将读者从“会用”Python库提升到“精通”数据科学与人工智能工程的高度，为构建下一代智能应用打下坚实的技术基础。

第1章：Python语言与流程图的基础
第2章：建立Python程式
第3章：变数、资料型态与输出输入
第4章：运算子与运算式
第5章：条件叙述
第6章：回圈结构
第7章：函数
第8章：清单(List)与字串(String)
第9章：元组(Tuple)、字典(Dictionary)与集合(Set)
第10章：模组与类别
第11章：档案与例外处理
第12章：Python的常用模组
第13章：视窗、网路与资料库程式设计
第14章：Raspberry Pi树莓派与Python
第15章：Raspberry Pi+Arduino实验范例

 

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看到《学会 Python：从不懂，到玩上手！》这个书名，我就知道这绝对是为我这种“小白”量身打造的！我一直对科技领域充满好奇，尤其看到很多台湾的科技博主用 Python 做各种神奇的事情，比如爬取网上的信息、制作数据可视化图表、甚至是开发小游戏，都让我羡慕不已。但每次想自己尝试，面对那些复杂的教程和文档，就瞬间泄了气。这本书的“从不懂”三个字，精准地戳中了我的痛点，它保证了我会从最基础的概念开始，一步步引导，不会让我们感到被抛弃。而“玩上手”则更是点睛之笔，它传达了一种轻松、有趣的学习氛围，让我觉得编程不再是枯燥乏味的苦差事，而是一种可以享受的创造过程。我希望书中能有很多贴近我们生活实际的例子，比如如何用 Python 自动整理电脑里的文件，或者分析我们常去的购物网站的打折信息，这些都比那些纯技术的例子来得更实在，更能激发我的学习兴趣。我真心期待这本书能让我摆脱“只会用”的局限，真正理解“怎么用”和“为什么这么用”，并且能够独立运用 Python 来实现我的想法。

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哇，看到这本《学会 Python：从不懂，到玩上手！》的书名，我真的眼睛都亮了！我一直想学编程，但每次看到那些密密麻麻的代码，就觉得头疼，感觉离我好遥远。台湾这边很多朋友也跟我一样，对科技的东西很感兴趣，但就是不知道从何下手。这本中文书名听起来就好亲切，像是身边那个很懂电脑的朋友在手把手教你一样，"从不懂"到"玩上手"，这个过程太吸引人了！我想象中，这本书应该会用非常生活化、趣味的方式来讲解 Python，不会一开始就灌输一堆术语，而是从我们日常生活中可能遇到的问题出发，告诉你 Python 怎么能帮我们解决，比如自动化一些重复的工作，或者分析数据做个小报表什么的。而且，"玩上手"这个词，让我觉得学习过程应该很有趣，不会像在学校里上课那样枯燥，也许会有很多小项目、小练习，让我们真的动起手来，从错误中学习，找到编程的乐趣。我真的超期待这本书的内容，希望它能带我跨出编程的第一步，让我也能像那些大神一样，用代码创造出一些酷的东西！

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《学会 Python：从不懂，到玩上手！》这个名字，简直是为我这种“编程小白”量身定做的！我身边很多朋友都说 Python 很好用，也很容易学，但对我来说，那些看起来密密麻麻的代码，就好像一道无法逾越的高墙。这本书的“从不懂”，让我看到了希望，这意味着它会非常耐心地从最最基础的地方开始讲起，不会让我们这些新手觉得一头雾水。而“玩上手”这三个字，更是让我眼前一亮，它传递了一种轻松、有趣的学习态度，让我觉得学习编程不应该是什么高难度的事情，而是一种可以享受的创造体验。我迫切希望这本书能够用非常接地气的方式来讲解 Python 的核心概念，比如变量、数据类型、函数等等，并且能够辅以大量的实际案例，最好是能解决我们日常生活中遇到的各种小麻烦，例如自动整理照片、批量修改文件名、或者分析一下自己的消费记录。我期待这本书能成为我的编程启蒙老师，带领我一步步进入 Python 的世界，并且让我真正感受到编程带来的乐趣和成就感，最终能让我自己也能够“玩”出精彩！

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这本书名《学会 Python：从不懂，到玩上手！》太有共鸣了！我每次看到关于 Python 的教学，总觉得它离我太远了，那些代码就像外星语一样，看了就头大。但这个书名给我的感觉就是，它能把 Python 变成一件很亲切、很好玩的事情。我希望这本书不会一开始就讲一大堆复杂的理论，而是从我们最容易理解的角度切入。比如，它可能会先讲一些 Python 的基本语法，但会用很生动形象的比喻，或者结合一些我们日常生活中遇到的场景来解释。比如说，讲到“变量”，可能就会把它比作一个可以装不同东西的盒子；讲到“循环”，就可能模拟我们每天早上起床、刷牙、吃早餐的这个过程。而且，“玩上手”这个词，让我觉得这本书的重点绝对是实践。我非常期待书中会有很多跟着做的练习，甚至是小项目，让我们能够真正地把学到的知识应用起来，在实践中找到解决问题的方法，甚至创造出一些属于自己的小工具。我希望这本书能让我告别“三分钟热度”，真正培养起对编程的持久兴趣，并且能够自信地探索 Python 的更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对编程的印象就是一堆黑色屏幕配白字，还有一些我完全看不懂的符号。但《学会 Python：从不懂，到玩上手！》这个书名，简直就像一道曙光！它承诺的是一个从零开始、最终能“玩上手”的过程，这对我这种完全没有编程基础的读者来说，简直是福音。我特别期待它能讲解 Python 的基础知识，比如变量、循环、条件语句等等，但一定是用一种非常容易理解的方式。可能就像教小朋友认字一样，先认识字母，再组成单词，最后写成句子。我相信作者一定花了很多心思，把那些抽象的概念具象化，用图解、例子，甚至是小故事来阐述。另外，我猜这本书的重点应该放在“实操”上，而不是纯理论。比如，学完一个概念，就会立刻有一个小练习让你动手做，让你在实践中巩固。这种“做中学”的方式，比死记硬背要有效得多。我希望这本书能让我克服对编程的恐惧，建立起学习的信心，并且真的能开始用 Python 来解决一些生活中的小问题，甚至是一些有趣的个人项目。