Python好好玩：趣学电玩游戏程式设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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「Python好好玩－趣学电玩游戏程式设计」这本书会教您怎么利用广受欢迎的Python程式语言来开发制作电玩游戏程式，本书内容针对初学者所设计，就算没有编写过程式的读者也能轻松学习！
　　
　　本书一开始会从几个经典的游戏程式，例如猜单字的Hangman、猜数字和井字棋等范例起步，然后再教您提升到更多进阶深入的游戏程式，例如文字模式的寻宝游戏和带有音效的动画碰撞闪避游戏。沿着这条学习路径，您将学到最关键必备的程式设计知识，以及基础实用的数学概念，这些技能会带领您将游戏程式设计的能力提升到更高的层次。
　　
　　在本书中，您将学到：
　　‧把回圈、变数和流程控制陈述句等技巧整合应用到现实的程式设计工作中
　　‧正确理解和选用串列、字典和元组等资料结构
　　‧利用pygame模组把图像和动画加到游戏程式中
　　‧处理键盘和滑鼠的输入
　　‧设计简易的人工智慧(AI)，在游戏中让电脑自己对战
　　‧活用密码学把文字讯息转换成密文
　　‧程式侦错及找出一般常见的错误
　　
　　经过本书每个范例的学习和实作，您就能拥有强固的Python程式设计基础，并能理解和掌握电脑的基本运作。
　　
　　接下您会利用强大的Python制作什么新颖好玩的游戏呢？

《极速数据探险：从零开始的Python数据分析实战指南》 图书简介 在这个数据驱动的时代，理解和驾驭数据已成为一项核心竞争力。无论您是渴望从复杂数据集中挖掘洞见的金融分析师，希望优化算法的机器学习工程师，还是仅仅想让日常工作更高效的数据爱好者，本书都将是您踏入Python数据科学领域最坚实的第一步。 《极速数据探险：从零开始的Python数据分析实战指南》并非一本枯燥的理论手册，而是一场结合实践与深度理解的探险之旅。我们专注于教授如何使用Python中最强大、最流行的工具——Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn——来解决真实世界中的数据挑战。本书的结构经过精心设计，旨在引导读者平稳地从Python基础语法过渡到复杂的数据建模与可视化。 第一部分：基础奠基与环境就绪 在正式开始数据探险之前，我们需要确保探险装备齐全。第一部分将细致地指导读者如何搭建高效的Python分析环境。我们将详尽介绍Anaconda发行版的安装与配置，这是数据科学领域的事实标准环境。随后，我们将深入讲解Jupyter Notebook/JupyterLab的使用技巧，不仅仅停留在代码输入的层面，更会教授如何利用Markdown进行专业文档编写、如何嵌入公式和图像，让您的分析报告既美观又易于分享。 核心内容将聚焦于Python的基础回顾与进阶。我们假设读者对编程概念有基本了解，但会着重强调那些在数据处理中至关重要的Python特性，例如列表推导式（List Comprehensions）的高效应用、字典的灵活运用，以及面向对象编程（OOP）思想在组织大型分析项目中的初步体现。我们会通过一些小型的“数据清理游戏”来巩固这些基础知识，确保读者能快速适应数据处理的节奏。 第二部分：NumPy的数值引擎——高效计算的核心 数据分析的基石在于高效的数值计算。第二部分将全面剖析NumPy——Python科学计算的支柱。我们将不仅仅停留在讲解数组（Array）的创建和索引，而是深入探讨NumPy的核心优势：向量化操作。通过大量的对比示例，读者将直观地了解到，为什么向量化操作比传统的Python循环快上百倍。 关键章节将涵盖多维数组的广播（Broadcasting）机制，这是理解复杂数学运算的关键。我们将讲解如何利用NumPy进行线性代数运算，这对于理解后续的统计建模和机器学习算法至关重要。例如，如何用NumPy实现矩阵乘法、求解特征值与特征向量，并将其应用于基础的最小二乘法拟合中。我们还会介绍NumPy的通用函数（ufuncs）及其应用，帮助读者编写出既简洁又极速的计算代码。 第三部分：Pandas的魔力——数据清洗与重塑的艺术 数据清洗通常占据了数据分析项目80%的时间，而Pandas正是解决这一难题的瑞士军刀。本部分将是全书的重心之一。我们将从Series和DataFrame的结构介绍开始，逐步深入到数据导入与导出（涵盖CSV、Excel、JSON，乃至SQL数据库的初步连接）。 数据清洗的艺术将在本章得到充分体现。我们将系统讲解缺失值（NaN）的处理策略，包括删除、均值/中位数填充、以及更复杂的基于模型的插补方法。数据的合并与连接（Merge, Join, Concat）将通过清晰的图示案例来阐述内连接、外连接的区别与应用场景。 更重要的是，我们将深入探讨Pandas强大的分组聚合能力——`groupby()`操作。这不仅仅是简单的求和或计数，而是学习如何使用`agg()`函数进行多级聚合，以及如何使用`apply()`和`transform()`进行复杂的行级或组级计算，例如计算滚动平均值或基于窗口的标准差。数据重塑（如`pivot_table`和`melt`）也将被详尽讲解，帮助读者轻松应对不同格式的数据需求。 第四部分：洞察显现——数据可视化与探索性分析（EDA） 数据不说话，除非我们引导它开口。第四部分将聚焦于如何利用Matplotlib和Seaborn将抽象的数字转化为直观的图表。我们将从Matplotlib的基础绘图元素（如图形对象、坐标轴设置、图例管理）入手，确保读者能完全掌控图表的每一个细节。 随后，我们将过渡到更高级、更美观的Seaborn库。Seaborn的设计理念是简化统计图形的绘制。我们将详细演示如何利用Seaborn快速生成高质量的探索性数据分析（EDA）图形，包括但不限于： 1. 分布可视化： 直方图、核密度估计图（KDE），用于理解单一变量的分布特征。 2. 关系可视化： 散点图、回归图，揭示变量间的相关性。 3. 分类数据分析： 箱线图（Box Plots）、提琴图（Violin Plots），对比不同类别下的数据差异。 4. 多变量分析： 使用`pairplot`和热力图（Heatmaps）来概览数据集的全貌。 本书强调的不仅仅是“画出图”，而是“用图说话”。每一类图表都会配有明确的分析目标，指导读者在实际案例中如何选择最合适的图表类型来支持其论点。 第五部分：实战项目与高级应用衔接 最后一部分，我们将整合前述所有技能，通过两个大型的端到端实战项目来巩固学习成果。 项目一：市场销售数据复盘。我们将处理一个包含数万条交易记录的真实数据集，涵盖时间序列分析的初步概念（如按月/季度聚合销售额），地理空间数据的简单可视化（如果数据允许），以及A/B测试结果的初步统计评估。读者将学习如何构建一个完整的分析报告流程：从数据导入、清理，到特征工程的萌芽，再到最终的可视化总结。 项目二：公开数据集的回归分析。我们将引入一个中等复杂度的预测性数据集（例如房价或汽车性能数据），运用NumPy和Pandas进行必要的特征工程（如独热编码、特征缩放），并使用Scikit-learn库中的基础线性回归模型。虽然本书不是专门的机器学习书籍，但本章将展示数据准备工作如何直接影响模型性能，从而为读者未来深入学习预测建模打下坚实的数据基础。 本书的独特价值 本书的核心理念是“即学即用，注重效率”。我们坚持使用最简洁、最高效的Pandas和NumPy技巧，避免冗余的循环和不必要的代码层级。每一章末尾都包含“效率提升小贴士”，专门针对数据分析中的性能瓶颈进行优化讲解。对于希望在数据科学领域快速建立实战能力，并掌握主流工具链的读者而言，《极速数据探险》将是您最可靠的伙伴。它不教您如何创造虚拟世界的角色，而是教您如何驾驭现实世界的数字洪流。

作者简介

Al Sweigart

　　AI Sweigart 是位软体开发专家，也是技术书的作者，还教过小朋友和大人的程式设计相关课程。他的程式设计相关教学可连到https://inventwithpython.com/网站查阅。他也是畅销书「Python自动化的乐趣」和「Scratch Programming Playground」等相关书籍的作者。

第1章 互动式 Shell
第2章 编写程式
第3章 猜数字
第4章 脑筋急转弯
第5章 龙域（Dragon Realm）
第6章 使用 Debugger
第7章 使用流程图设计 Hangman 游戏
第8章 编写 Hangman 猜单字游戏的程式码
第9章 扩充 Hangman 猜单字游戏
第10章 井字棋游戏程式
第11章 Bagels 推理游戏
第12章 笛卡儿座标系统
第13章 声纳寻宝游戏
第14章 凯撒密码（Caesar Cipher）
第15章 黑白棋
第16章 黑白棋人工智慧模拟
第17章 绘制图案
第18章 动画
第19章 碰撞侦测
第20章 使用声音和影像
第21章 使用了声音和影像的 Dodger 游戏

评分☆☆☆☆☆

挖，我最近手癢，想說來學點 Python，結果無意間在書店翻到這本《Python好好玩：趣學電玩遊戲程式設計》。老實說，我對程式設計一直有點距離感，總覺得那是很學術、很枯燥的東西。但這本書的封面設計就超有吸引力，那種復古像素風的電玩風格，瞬間把我拉回小時候在遊樂場投幣的時光。翻開內頁，發現作者的文字風格很親切，不像課本那樣死板，而是用了很多遊戲裡的例子來解釋 Python 的觀念，像是用角色移動來介紹變數，用敵人攻擊來理解迴圈。這對我這種從來沒碰過程式的人來說，真的太友善了！我最怕那種一開始就講一堆名詞，聽得霧煞煞的書。這本就很不一樣，它一步一步引導你，讓你覺得程式設計好像也不是那麼遙不可及。而且，它不只教你基本的語法，還真的能讓你做出簡單的小遊戲，像是躲避球、打磚塊之類的，光是想到能自己做出遊戲，就覺得超有成就感！這本絕對是想踏入程式設計領域，又怕苦悶的你的最佳入門首選。

评分☆☆☆☆☆

我之前有試著學過幾次 Python，但每次都學得斷斷續續，最後不了了之。原因無他，就是覺得太無聊了！課本上的例子總是枯燥乏味，什麼「計算兩數之和」、「判斷奇偶數」，看了就想睡覺。直到我遇到了《Python好好玩：趣學電玩遊戲程式設計》，這本書的出現，簡直是枯燥的程式學習界的一股清流！作者真的太有才了，竟然能把 Python 的語法和電玩遊戲結合得這麼天衣無縫。從簡單的角色控制，到複雜的敵人 AI，每一個例子都讓我眼睛為之一亮。我最喜歡的部分是，書中教你如何製作一個小型的 RPG 遊戲，那種感覺就像在玩遊戲的同時，也在學習怎麼「構築」一個遊戲。你需要思考角色的屬性、技能，還有關卡的設計。這真的讓我對程式產生了前所未有的興趣。而且，書中的程式碼都很簡潔，很好理解，加上作者的講解也很到位，常常讓我有一種「原來是這樣！」的頓悟感。這本書讓我重新燃起了對程式設計的熱情。

评分☆☆☆☆☆

身為一個從小就沉迷於各種電玩遊戲的「老屁孩」，我一直覺得程式設計離我有點遙遠。但每次看到遊戲裡那些炫麗的效果和精密的設計，心裡總是忍不住好奇，這些是怎麼做出來的？直到我無意間看到了《Python好好玩：趣學電玩遊戲程式設計》這本書，眼睛瞬間亮了起來！這本書完全抓住了我的痛點，用我最愛的電玩元素來包裝 Python 程式設計。書中的範例不是那種死板的數字運算，而是讓你親手打造一個個有趣的遊戲，像是射擊遊戲、解謎遊戲等等。我特別喜歡書中關於遊戲物理引擎的講解，讓我們能夠理解如何讓遊戲中的物體有真實的互動。而且，作者在講解過程中，不會過度深入那些複雜的數學公式，而是著重於讓你理解程式碼如何實現這些效果。這讓我覺得，即使我沒有深厚的數學背景，也能夠透過這本書，一步步做出自己想要的遊戲。這絕對是為電玩迷量身打造的程式設計入門書！

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到書名《Python好好玩：趣學電玩遊戲程式設計》，我還有點猶豫。畢竟「電玩遊戲程式設計」聽起來就比較偏向某個特定領域，我怕學完 Python 後，只能做遊戲，對其他方面的應用就沒那麼有幫助。但我實在太想學 Python 了，而且最近 Python 的應用範圍越來越廣，想說不管怎樣先看看。結果，我發現我的擔心是多餘的！這本書雖然以遊戲為主題，但它講解 Python 的基礎概念，像是資料型別、條件判斷、函式等等，都非常扎實。作者很巧妙地把這些基礎知識融入到遊戲開發的過程中，讓你在實作中學習，而不是死背。而且，書中很多小技巧和範例，其實都可以融會貫通到其他 Python 的應用上。像是資料處理、網頁開發，甚至是爬蟲，很多基礎的概念都是一樣的。我甚至覺得，用遊戲來學習程式，反而更能讓你理解「邏輯」這個東西，因為遊戲的流程本身就是一連串的邏輯判斷和操作。這本書讓我覺得，程式設計不只是一門技術，更是一種思考方式。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python好好玩：趣學電玩遊戲程式設計》完全超乎我的預期。我原本以為這只是一本教你做簡單小遊戲的書，結果它在 Python 的基礎知識講解上，也是紮實到不行。作者的敘述方式非常有趣，總是能把一些比較抽象的程式概念，用遊戲中的情境來比喻，讓我一下子就豁然開朗。例如，他會用角色的生命值來解釋變數的觀念，用敵人巡邏的行為模式來介紹迴圈的應用。而且，書中有很多實用的程式碼片段，可以直接拿來修改和套用，這對初學者來說，真的省去了很多摸索的時間。我最喜歡的是，這本書不僅僅是教你怎麼寫程式，更重要的是培養你解決問題的能力。當你遇到 bug 的時候，書中會引導你如何一步步去偵錯，這是在任何領域都很重要的技能。我個人覺得，透過製作遊戲來學習程式，能夠讓你更深刻地理解程式邏輯，以及如何將想法轉化為實際的成品。這本書的內容豐富，而且循序漸進，非常適合想從遊戲入門 Python 的讀者。