Python程式设计实例入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　★适用初学者，以实作导引观念，理论与实务兼容并存
　　★将Python程式设计的基础、函式、模组、GUI介面等重点详加解说
　　★浅显文字叙述，不单有主控台应用程式，也有视窗元件，学习程式轻松上手
　　★利用每章的『重点整理』、『自我评量』，加深学习印象

　　这是一本专为初学者所设计的入门书，内容浅显易懂，先从最基本的程式概念开始说明，接着透过与Python Shell的互动交谈模式，介绍基本语法，再加上回圈、字串、集合运算、函式、模组、GUI介面和使用元件等概念，引领读者进入Python的程式设计领域。

　　如果您是正要接触Python或想要一探程式设计原理的读者，本书图解化的概念及简易的说明，可以让您循序渐进地学好程式设计。书中的所有范例程式皆可自博硕官网下载，读者可以依照学习进度作练习，除此之外，还有配合各章教学内容的练习题目，让读者测试自己的学习成果。

精通数据科学的利器：用 R 语言构建强大的统计模型与可视化分析 本书是一本面向中高级数据分析师、统计学研究者以及希望深入掌握现代数据建模技术的专业人士的深度指南。我们聚焦于 R 语言，这个在学术界和工业界被广泛认可的、功能强大的统计计算与图形环境。本书旨在超越基础的语法介绍，直接深入到如何利用 R 语言的生态系统，特别是其丰富的统计包（如 `tidyverse` 家族、`tidymodels` 框架、`ggplot2` 等），来解决复杂的、真实的商业与科研问题。 核心理念：从数据清洗到模型部署的完整流程 数据科学的价值不在于运行多少种算法，而在于能否将原始数据转化为可信赖的、可操作的商业洞察。本书将数据分析流程分解为四个关键且相互关联的阶段，并为每个阶段提供了详尽的 R 语言实践指南： 第一部分：数据准备与高效处理 (The Tidyverse Paradigm) 现代数据分析的基石是高质量、整洁的数据。我们首先深入探讨 R 语言中处理数据的最佳实践，即 Tidyverse 哲学。 数据导入与结构化： 掌握 `readr` 包处理各类数据源（CSV、Excel、JSON、数据库连接），并理解数据框（`data.frame` 和 `tibble`）的内在机制。我们将重点讲解如何处理缺失值（`NA`）的策略性填充或剔除，以及如何有效应对数据类型不匹配的问题。 数据整理与转换： 使用 `dplyr` 库进行高效的数据操作。详细介绍管道操作符 (`%>%` 或 `|>` ) 在数据流中的应用，涵盖分组聚合 (`group_by`/`summarise`)、数据筛选 (`filter`)、变量创建与修改 (`mutate`)、数据合并与连接（`join` 系列函数）的技巧。 字符串与日期时间处理： 掌握 `stringr` 包进行复杂的文本模式匹配、提取和替换，这对于非结构化文本数据（如客户评论、日志文件）的预处理至关重要。同时，深入 `lubridate`，确保日期和时间数据的准确计算和格式化。 第二部分：探索性数据分析与统计图形 (Insight Visualization) 没有有效的可视化，再复杂的模型也难以被理解。本部分完全围绕 `ggplot2` 及其扩展包构建，目标是让读者能够创建出具有学术严谨性和商业说服力的图形。 分层图形语法： 彻底掌握 `ggplot2` 的核心组件：数据、几何对象（`geom_`）、统计变换（`stat_`）、坐标系和分面（`facet_`）。 高级主题定制： 不仅限于默认样式，我们将展示如何通过主题元素（`theme()`）和标度（`scale_`）精确控制图表的每一个细节，使其符合品牌或出版要求。 多变量与交互式展示： 学习使用 `patchwork` 或 `cowplot` 进行复杂图表的组合布局。对于需要用户探索数据的场景，引入 `plotly` 和 `leaflet`，创建可交互的散点图、热力图和地理空间可视化。 第三部分：稳健的统计建模与机器学习 (The Tidymodels Framework) 这是本书的核心，我们从传统的参数模型过渡到现代的预测框架，完全基于 `tidymodels` 生态系统。 回归分析的深化： 详细讲解线性模型（`lm`）的诊断与假设检验，并扩展至广义线性模型（`glm`）处理计数数据（泊松回归）和二元响应（逻辑回归）。强调残差分析和模型选择的量化标准（AIC/BIC）。 重采样与模型评估： 彻底理解交叉验证（Cross-Validation）和自助法（Bootstrapping）在评估模型泛化能力中的作用。使用 `rsample` 包实现 k 折、留一法等策略。 预测建模流程（Tidymodels 实践）： 预处理管道（`recipes`）： 学习如何建立一个可重复的预处理流程，包括特征工程（多项式、交互项）、因子编码（One-Hot vs. Dummy）和特征缩放（标准化/归一化）。 模型拟合与调优（`parsnip` & `tune`）： 介绍主流模型（如随机森林、梯度提升机、支持向量机）在 R 中的统一接口。重点讲解如何使用网格搜索（Grid Search）和贝叶斯优化来系统地调优超参数。 模型评估与选择（`yardstick`）： 不再局限于 R-squared，我们将使用 ROC-AUC、精确率-召回率曲线、F1 分数等更适合评估预测性能的指标。 第四部分：特定场景的专业应用 为了展示 R 语言在特定领域的强大能力，本书最后通过两个深入的案例研究进行讲解： 时间序列分析与预测： 利用 `forecast` 和 `tsibble` 包，处理时间序列数据的季节性、趋势和周期性。实现 ARIMA、指数平滑法（ETS）以及基于机器学习的时间序列预测方法。 生存分析入门： 针对医学和可靠性工程领域，介绍 Cox 比例风险模型（`survival` 包），并学习如何可视化生存曲线和解释风险比。 本书的独特价值 本书的编写风格侧重于“为什么”和“如何做”，而非简单的“是什么”。我们相信，真正的掌握源于对统计假设和软件实现逻辑的理解。读者在完成本书后，将不仅能熟练运行代码，更能批判性地评估模型结果，构建出具有高度可靠性和解释性的统计解决方案，从而在数据驱动的决策过程中占据领导地位。本书假定读者对基础的统计概念有所了解，并渴望将这些理论知识转化为实际、可部署的 R 语言代码。

Chapter 01 打造Python世界
1.1 认识 Python
1.2 青春行-建置Python
1.3 逛一逛Python大观园-IDLE
1.4 第一个Python程式
1.5 新手上路

Chapter 02 Python百变箱
2.1 储存资料的变数
2.2 Python的整数型别
2.3 面对实数
2.4 认识运算式
2.5 指派运算子
2.6 逻辑、比较运算子

Chapter 03 让程式转弯
3.1 流程控制简介
3.2 决策结构
3.3 whlie回圈
3.4 for回圈
3.5 continue和break叙述

Chapter 04 字串
4.1 由字元谈起
4.2 字串的特色
4.3 切片的概念
4.4 处理字串常用函式
4.5 格式化字串

Chapter 05 组合不同的资料
5.1 认识序列型别
5.2 Tuple
5.3 List的基本操作
5.4 将资料排序与加总
5.5 当List中还有List
5.6 认识List生成式

Chapter 06 函式
6.1 认识函式
6.2 参数基本机制
6.3 巧妙的参、引数列
6.4 Lambda函式
6.5 变数的适用范围

Chapter 07 模组与函式库
7.1 汇入模组
7.2 自订模组
7.3 随机数值random模组
7.4 取得时间戳time模组
7.5 datetime模组
7.6 显示月历calendar模组

Chapter 08 GUI介面
8.1 浅谈物件导向机制
8.2 使用tkinter套件
8.3 元件与版面管理

Chapter 09 GUI其他元件
9.1 接收文字的元件
9.2 选项元件
9.3 绘制图形的Canvas元件

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計實例入門》真的讓我在程式設計的學習之路上，走得格外踏實。我之前也嘗試過其他幾本書，但總覺得它們的例子不是太過理論，就是太難以理解，很快就打消了學習的念頭。而這本書，它就像是一位耐心又專業的老師，一步一步引導我進入 Python 的世界。我特別欣賞書中那些由淺入深的實例，從最基本的「Hello, World!」到後面的資料處理、網頁爬蟲，每一個進階的應用，都是建立在前面學到的基礎之上。這讓我感覺自己的學習是有連貫性的，而不是零散的知識點。我記得有一個關於「自動化郵件發送」的實例，原本以為這需要很高深的技術，結果透過書中的指導，我竟然也能夠自己寫出來，讓電腦幫我定時發送一些提醒郵件，感覺非常方便！書中的程式碼解釋清晰明瞭，即使是新手也能看懂。它不只告訴你程式碼是什麼，還會解釋為什麼要這樣寫，以及背後的邏輯是什麼。這種「知其然，更知其所以然」的教學方式，讓我對 Python 的掌握更加牢固。而且，書中的實例都很有趣，讓我在學習過程中不會感到枯燥，反而充滿了探索的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對新科技充滿好奇心的人，一直想學習程式設計，但總覺得門檻很高。《Python程式設計實例入門》這本書，可說是為我這樣的「科技小白」量身打造的。它沒有那些讓人望而生畏的數學公式或理論推導，而是直接帶你進入 Python 的奇妙世界。書中選取的實例都非常有趣且實用，我尤其喜歡它關於「資料分析入門」的那幾章。它教我如何從網路上抓取一些公開的數據，然後利用 Python 進行簡單的處理和分析，例如找出某個熱門商品的銷售趨勢，或是分析某個新聞報導的關鍵字頻率。我從來沒想過，透過寫幾行程式碼，就能讓數據「說話」，這真是太神奇了！而且，書中的排版也很舒服，程式碼區塊用不同顏色標示，閱讀起來很輕鬆，不容易疲勞。更重要的是，作者在講解每一個實例時，都假設讀者是完全沒有經驗的，所以講解得非常詳細，從 Python 的安裝、開發環境的設定，到每一個語法的解釋，都一應俱全。這讓我在學習過程中，幾乎沒有遇到什麼障礙，可以很順暢地跟著書中的腳步前進。我現在已經可以自己寫一些簡單的腳本，來自動化一些我平常需要重複做的事情，真的省下了不少時間和精力。

评分☆☆☆☆☆

我算是個對新事物抱有高度熱情但實踐力較弱的人，看到市面上這麼多程式設計的書籍，總是被琳瑯滿目的標題嚇到。直到我遇到了《Python程式設計實例入門》，才真正讓我跨出了學習的第一步。這本書的編排方式非常獨特，它不是一味地灌輸理論，而是透過豐富的實例，讓你親手操作，從做中學。我對書中關於「製作簡易遊戲」的章節情有獨鍾，它用 Python 寫出一個簡單的猜數字遊戲，整個過程我都跟著書本一步步完成，當我成功運行出那個小遊戲時，那種成就感真的是無可比擬！這本書的優點在於，它將複雜的程式概念，轉化成易於理解的實際操作。從基本的環境架設，到如何寫出一個可以運行的程式，每一個步驟都寫得非常詳細，絲毫沒有含糊不清的地方。而且，作者並沒有假設讀者有任何程式基礎，所以對於初學者來說，這本書的友善程度非常高。我非常喜歡它在講解每個實例時，都會附帶一些「進階提示」或「額外應用」，這讓我在學會基礎後，還能有更廣泛的想像空間，去思考如何將所學應用在更多地方。這本書讓我深刻體會到，程式設計並非遙不可及，而是可以透過持續的練習和實踐，融入到我們的生活中的。

评分☆☆☆☆☆

我刚入手这本《Python程式設計實例入門》，拿到書的那一刻，就覺得它的設計很用心，封面不會過於花俏，但有種沉穩專業感，很適合我這種剛開始接觸程式設計的讀者。我一直對程式設計很有興趣，但總覺得市面上很多書都太理論，看著看著就容易打瞌睡，不然就是例子太艱澀，學了半天還是霧裡看花。這本書的開頭就直接切入實務，沒有過多鋪陳，讓人可以快速進入狀況。我特別喜歡它循序漸進的方式，從最基礎的變數、資料型態開始，慢慢引導你理解迴圈、判斷式，然後就進入實用的應用，像是處理文字檔、製作簡單的網頁爬蟲，甚至還有資料視覺化的入門。每一次的實例都講解得很清楚，不只給你程式碼，還會解釋每一行的作用，以及為什麼要這樣寫。這讓我在學習過程中，不會只是死記硬背，而是能真正理解程式背後的邏輯。而且，書裡的例子都蠻貼近生活，像是處理成績單、計算開銷等等，讓我覺得這些東西不是遙不可及，而是我可以在日常生活中實際應用到的。對於我這樣零基礎的初學者來說，這本書真的像是一盞明燈，讓我不至於在程式的海洋裡迷失方向，反而充滿了學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我本來對學 Python 沒什麼把握，總覺得自己邏輯不好，腦袋瓜轉得不夠快。但這本《Python程式設計實例入門》真的顛覆了我對程式學習的想像。它不是那種讓你埋頭苦幹、死記硬背語法的書，而是透過一個又一個精心設計的實例，讓你「做中學」。書中的案例都相當貼近生活，我記得有一個關於製作簡易資料庫的例子，讓我印象深刻。它教我如何使用 Python 來管理一些日常的瑣碎資訊，像是收據、書籍列表等等。原本以為這種東西要用很專業的軟體才能辦到，結果透過 Python 簡單的幾行程式碼，就能輕鬆實現，真的非常有成就感！更讚的是，書中對於每個實例的講解都非常細緻，從環境的準備、程式碼的撰寫，到最後的運行結果，都說得清清楚楚。就算中間卡關，書中也提供了一些除錯的小技巧，引導你去思考問題可能出在哪裡。我最喜歡的部分是，它不只告訴你「怎麼做」，更會讓你理解「為什麼要這樣做」，這對於建立正確的程式觀念非常重要。透過這些實操的練習，我發現自己對 Python 的理解越來越深，也越來越敢於去嘗試修改和擴展這些範例，甚至開始動腦筋去想，有沒有辦法利用 Python 來解決我生活中遇到的其他問題。