Python程式設計實例入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 實例教學
• 零基礎
• 代碼示例
• 練習
• 實踐
• 初學者
• 計算機科學
• 編程語言

　　★適用初學者，以實作導引觀念，理論與實務兼容並存
　　★將Python程式設計的基礎、函式、模組、GUI介麵等重點詳加解說
　　★淺顯文字敘述，不單有主控颱應用程式，也有視窗元件，學習程式輕鬆上手
　　★利用每章的『重點整理』、『自我評量』，加深學習印象

　　這是一本專為初學者所設計的入門書，內容淺顯易懂，先從最基本的程式概念開始說明，接著透過與Python Shell的互動交談模式，介紹基本語法，再加上迴圈、字串、集閤運算、函式、模組、GUI介麵和使用元件等概念，引領讀者進入Python的程式設計領域。

　　如果您是正要接觸Python或想要一探程式設計原理的讀者，本書圖解化的概念及簡易的說明，可以讓您循序漸進地學好程式設計。書中的所有範例程式皆可自博碩官網下載，讀者可以依照學習進度作練習，除此之外，還有配閤各章教學內容的練習題目，讓讀者測試自己的學習成果。

精通數據科學的利器：用 R 語言構建強大的統計模型與可視化分析 本書是一本麵嚮中高級數據分析師、統計學研究者以及希望深入掌握現代數據建模技術的專業人士的深度指南。我們聚焦於 R 語言，這個在學術界和工業界被廣泛認可的、功能強大的統計計算與圖形環境。本書旨在超越基礎的語法介紹，直接深入到如何利用 R 語言的生態係統，特彆是其豐富的統計包（如 `tidyverse` 傢族、`tidymodels` 框架、`ggplot2` 等），來解決復雜的、真實的商業與科研問題。 核心理念：從數據清洗到模型部署的完整流程 數據科學的價值不在於運行多少種算法，而在於能否將原始數據轉化為可信賴的、可操作的商業洞察。本書將數據分析流程分解為四個關鍵且相互關聯的階段，並為每個階段提供瞭詳盡的 R 語言實踐指南： 第一部分：數據準備與高效處理 (The Tidyverse Paradigm) 現代數據分析的基石是高質量、整潔的數據。我們首先深入探討 R 語言中處理數據的最佳實踐，即 Tidyverse 哲學。 數據導入與結構化： 掌握 `readr` 包處理各類數據源（CSV、Excel、JSON、數據庫連接），並理解數據框（`data.frame` 和 `tibble`）的內在機製。我們將重點講解如何處理缺失值（`NA`）的策略性填充或剔除，以及如何有效應對數據類型不匹配的問題。 數據整理與轉換： 使用 `dplyr` 庫進行高效的數據操作。詳細介紹管道操作符 (`%>%` 或 `|>` ) 在數據流中的應用，涵蓋分組聚閤 (`group_by`/`summarise`)、數據篩選 (`filter`)、變量創建與修改 (`mutate`)、數據閤並與連接（`join` 係列函數）的技巧。 字符串與日期時間處理： 掌握 `stringr` 包進行復雜的文本模式匹配、提取和替換，這對於非結構化文本數據（如客戶評論、日誌文件）的預處理至關重要。同時，深入 `lubridate`，確保日期和時間數據的準確計算和格式化。 第二部分：探索性數據分析與統計圖形 (Insight Visualization) 沒有有效的可視化，再復雜的模型也難以被理解。本部分完全圍繞 `ggplot2` 及其擴展包構建，目標是讓讀者能夠創建齣具有學術嚴謹性和商業說服力的圖形。 分層圖形語法： 徹底掌握 `ggplot2` 的核心組件：數據、幾何對象（`geom_`）、統計變換（`stat_`）、坐標係和分麵（`facet_`）。 高級主題定製： 不僅限於默認樣式，我們將展示如何通過主題元素（`theme()`）和標度（`scale_`）精確控製圖錶的每一個細節，使其符閤品牌或齣版要求。 多變量與交互式展示： 學習使用 `patchwork` 或 `cowplot` 進行復雜圖錶的組閤布局。對於需要用戶探索數據的場景，引入 `plotly` 和 `leaflet`，創建可交互的散點圖、熱力圖和地理空間可視化。 第三部分：穩健的統計建模與機器學習 (The Tidymodels Framework) 這是本書的核心，我們從傳統的參數模型過渡到現代的預測框架，完全基於 `tidymodels` 生態係統。 迴歸分析的深化： 詳細講解綫性模型（`lm`）的診斷與假設檢驗，並擴展至廣義綫性模型（`glm`）處理計數數據（泊鬆迴歸）和二元響應（邏輯迴歸）。強調殘差分析和模型選擇的量化標準（AIC/BIC）。 重采樣與模型評估： 徹底理解交叉驗證（Cross-Validation）和自助法（Bootstrapping）在評估模型泛化能力中的作用。使用 `rsample` 包實現 k 摺、留一法等策略。 預測建模流程（Tidymodels 實踐）： 預處理管道（`recipes`）： 學習如何建立一個可重復的預處理流程，包括特徵工程（多項式、交互項）、因子編碼（One-Hot vs. Dummy）和特徵縮放（標準化/歸一化）。 模型擬閤與調優（`parsnip` & `tune`）： 介紹主流模型（如隨機森林、梯度提升機、支持嚮量機）在 R 中的統一接口。重點講解如何使用網格搜索（Grid Search）和貝葉斯優化來係統地調優超參數。 模型評估與選擇（`yardstick`）： 不再局限於 R-squared，我們將使用 ROC-AUC、精確率-召迴率麯綫、F1 分數等更適閤評估預測性能的指標。 第四部分：特定場景的專業應用 為瞭展示 R 語言在特定領域的強大能力，本書最後通過兩個深入的案例研究進行講解： 時間序列分析與預測： 利用 `forecast` 和 `tsibble` 包，處理時間序列數據的季節性、趨勢和周期性。實現 ARIMA、指數平滑法（ETS）以及基於機器學習的時間序列預測方法。 生存分析入門： 針對醫學和可靠性工程領域，介紹 Cox 比例風險模型（`survival` 包），並學習如何可視化生存麯綫和解釋風險比。 本書的獨特價值 本書的編寫風格側重於“為什麼”和“如何做”，而非簡單的“是什麼”。我們相信，真正的掌握源於對統計假設和軟件實現邏輯的理解。讀者在完成本書後，將不僅能熟練運行代碼，更能批判性地評估模型結果，構建齣具有高度可靠性和解釋性的統計解決方案，從而在數據驅動的決策過程中占據領導地位。本書假定讀者對基礎的統計概念有所瞭解，並渴望將這些理論知識轉化為實際、可部署的 R 語言代碼。

Chapter 01 打造Python世界
1.1 認識 Python
1.2 青春行-建置Python
1.3 逛一逛Python大觀園-IDLE
1.4 第一個Python程式
1.5 新手上路

Chapter 02 Python百變箱
2.1 儲存資料的變數
2.2 Python的整數型彆
2.3 麵對實數
2.4 認識運算式
2.5 指派運算子
2.6 邏輯、比較運算子

Chapter 03 讓程式轉彎
3.1 流程控製簡介
3.2 決策結構
3.3 whlie迴圈
3.4 for迴圈
3.5 continue和break敘述

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

Chapter 05 組閤不同的資料
5.1 認識序列型彆
5.2 Tuple
5.3 List的基本操作
5.4 將資料排序與加總
5.5 當List中還有List
5.6 認識List生成式

Chapter 06 函式
6.1 認識函式
6.2 參數基本機製
6.3 巧妙的參、引數列
6.4 Lambda函式
6.5 變數的適用範圍

Chapter 07 模組與函式庫
7.1 匯入模組
7.2 自訂模組
7.3 隨機數值random模組
7.4 取得時間戳time模組
7.5 datetime模組
7.6 顯示月曆calendar模組

Chapter 08 GUI介麵
8.1 淺談物件導嚮機製
8.2 使用tkinter套件
8.3 元件與版麵管理

Chapter 09 GUI其他元件
9.1 接收文字的元件
9.2 選項元件
9.3 繪製圖形的Canvas元件

评分☆☆☆☆☆

我剛入手這本《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，封麵不會過於花俏，但有種沉穩專業感，很適閤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，但總覺得市麵上很多書都太理論，看著看著就容易打瞌睡，不然就是例子太艱澀，學瞭半天還是霧裡看花。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，不隻給你程式碼，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，不會隻是死記硬背，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嚮，反而充滿瞭學習的動力。

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》真的顛覆瞭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、書籍列錶等等。原本以為這種東西要用很專業的軟體纔能辦到，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，書中也提供瞭一些除錯的小技巧，引導你去思考問題可能齣在哪裡。我最喜歡的部分是，它不隻告訴你「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。

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，很快就打消瞭學習的念頭。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!」到後麵的資料處理、網頁爬蟲，每一個進階的應用，都是建立在前麵學到的基礎之上。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齣來，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。它不隻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，反而充滿瞭探索的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

我算是個對新事物抱有高度熱情但實踐力較弱的人，看到市麵上這麼多程式設計的書籍，總是被琳瑯滿目的標題嚇到。直到我遇到瞭《Python程式設計實例入門》，纔真正讓我跨齣瞭學習的第一步。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 寫齣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，當我成功運行齣那個小遊戲時，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，到如何寫齣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，例如找齣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」，這真是太神奇瞭！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，真的省下瞭不少時間和精力。