轻松学会：运算思维与Python程式设计实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　不只让你了解如何撰写Python程式，更在于让你能精实掌握Python语言的强大功能，以及如何运用Python丰富的API和工具轻松地编写与扩充模组。

　　► Python语言具备物件导向、直译、程式码简洁、跨平台、自由/开放原始码等特性，加上丰富强大的套件模组，让用途更为广泛。
　　► 结合运算思维与演算法的基本观念，并以Python语言实作；为了降低读者学习障碍，所有范例都提供完整程式码，能在Python开发环境下进行编译与执行。
　　► 以入门者角度介绍与深入探索，除了学习以Python语言撰写程式外，更能加强运算思维及演算逻辑训练。
　　► APCS（大学程式设计先修检测）成绩已成为大学、技术学院资讯科系选才必要採计或甄申参考，本书亦适合做为教学或个人学习之参用教材。

　　【精彩篇幅】
　　运算思维与Python初体验、认识资料处理
　　运算式与运算子、流程控制与选择结构、重复结构
　　复合式资料型别简介、函数、模组与套件
　　档案与例外处理、热门演算法与Python

　　※本书范例档案请至上奇资讯网站下载

本书特色

　　强力基础／重质精要／专业应用／深化技能
　　◆ 易学易懂稳扎基础，高效驾驭运算思维
　　◆ 深入概念探索，确切强化演算逻辑训练
　　◆ 充份注重内容质与量，完整范例降低学习障碍
　　◆ 资讯科系选才指向性APCS检定必备参用书
　　绝佳速成／入门精典／轻松学习／超效掌握
 

图书简介：驾驭数据洪流，洞察未来趋势 书名： 《数据驱动的决策艺术：从信息挖掘到商业洞察》 作者： 王志强, 李明远 出版社： 知识动力出版社 出版日期： 2024年5月 --- 引言：信息爆炸时代的罗盘 我们正生活在一个前所未有的数据时代。海量信息如潮水般涌来，企业和个人如果不能有效地从这些数据中提炼出有价值的见解，就如同在茫茫大海中迷失了方向。本书《数据驱动的决策艺术：从信息挖掘到商业洞察》，正是为那些渴望驾驭这股数据洪流、将原始信息转化为战略优势的专业人士、管理者和技术探索者而设计。 我们相信，数据不仅仅是冰冷的数字，更是蕴含着商业逻辑、用户行为和社会脉动的活语言。本书的目的，不是堆砌晦涩的数学公式或复杂的编程代码，而是提供一套系统、实用的方法论和工具箱，教你如何像侦探一样思考，像艺术家一样呈现，最终像战略家一样决策。 第一部分：奠定基石——数据思维与商业场景的融合 在深入技术细节之前，理解“为什么”比“怎么做”更为重要。本部分着重于构建正确的数据思维框架。 第一章：重塑认知：数据不再是附属品，而是核心资产。 探讨数据在现代商业生态中的核心地位。我们将剖析传统决策模式的局限性，强调基于证据（Evidence-Based Decision Making, EBDM）的重要性。本章将通过一系列案例分析，展示数据如何从幕后走向台前，成为企业竞争力的关键要素。 第二章：构建数据故事：从原始数据到清晰叙事。 数据本身是沉默的。如何将复杂的分析结果转化为引人入胜、易于理解的“数据故事”？我们将探讨叙事结构、视觉化表达的关键原则，以及如何针对不同的听众（从技术团队到高层管理者）调整沟通策略。重点关注如何通过故事驱动行动，而非仅仅提供信息。 第三章：定义问题：好的分析始于好的提问。 许多数据项目失败，并非因为分析能力不足，而是因为未能准确把握业务痛点。本章教授如何进行“反向工程”——从期望的商业结果出发，分解并定义出需要回答的关键数据问题。我们将介绍结构化提问技术，确保资源投入到最有价值的分析领域。 第二部分：实践精要——数据获取、清洗与探索性分析 数据驱动的旅程始于数据的接触。这一部分将聚焦于数据处理的实际操作，确保我们手中数据的质量和可靠性。 第四章：数据的生命周期管理：从源头到仓库。 涵盖数据采集、存储和治理的基础概念。我们将讨论不同类型的数据源（关系型数据库、NoSQL、API接口、日志文件）的特点和连接方法。对于中小企业和初创公司，我们特别提供了低成本、高效率的数据基础设施搭建建议，避免“数据孤岛”现象的产生。 第五章：数据清洁的艺术与科学：容忍不完美，追求准确性。 真实世界的数据往往是“脏乱差”的。本章深入探讨数据预处理的关键步骤：缺失值处理、异常值检测与平滑、数据标准化与规范化。我们采用非特定语言的方式，介绍处理这些问题的通用逻辑和评估标准，强调“垃圾进，垃圾出”的原则。 第六章：探索性数据分析（EDA）：发现隐藏的模式。 在正式建模之前，EDA是至关重要的一步。本章指导读者如何运用统计摘要、分布图、相关性矩阵等工具，快速识别数据中的结构、趋势和潜在关系。通过大量的图表示例，展示如何通过视觉化发现那些掩盖在数字之下的业务信号。 第三部分：进阶洞察——分析模型与商业应用 当数据被清洗和理解后，下一步就是利用分析工具来预测未来和优化现有流程。本部分侧重于模型构建的思路和商业落地。 第七章：预测的边界：回归与分类基础模型剖析。 本章将用直观的方式解释线性回归、逻辑回归等经典预测模型的构建逻辑。我们着重于模型的解释性（Interpretability），而非单纯追求最高的预测精度，因为在商业决策中，“为什么会发生”往往比“会发生什么”更具价值。 第八章：市场分割与用户画像：理解你的客户。 聚类分析是理解异质性市场的强大工具。本章详细讲解如何应用聚类算法（如K-Means）来发现自然形成的用户群体。随后，我们将步骤转化为可执行的商业行动——如何为每个用户画像创建定制化的营销或产品策略。 第九章：时间序列的奥秘：预测未来趋势与波动。 销售预测、库存管理、流量预估是几乎所有行业都需要面对的挑战。本章深入浅出地介绍时间序列分析的基本原理（平稳性、趋势、季节性），并提供实用的预测模型选择指南，帮助业务人员建立可靠的短期和中期预测体系。 第十章：评估与迭代：量化分析的真正价值。 分析工作并非一次性任务。本章聚焦于如何科学地评估模型的有效性（准确率、召回率、F1分数等指标的商业含义），以及如何设计A/B测试来验证分析结果是否真正带来了预期的商业改进。强调持续学习与模型再训练的重要性。 第四部分：数据治理与伦理责任 数据力量的提升伴随着更大的责任。最后一部分将目光投向数据应用的宏观层面。 第十一章：数据安全与隐私保护的红线。 在全球数据合规日益严格的背景下，理解数据安全和隐私保护（如GDPR、CCPA等通用原则）至关重要。本章不涉及复杂的加密技术，而是侧重于企业层面应建立的数据访问权限控制和匿名化处理的基本流程，确保企业在利用数据的同时，遵守法律和伦理规范。 第十二章：构建数据驱动的组织文化。 技术的引入只是第一步，真正的变革在于文化。本章探讨如何自上而下推广数据素养，打破部门壁垒，建立跨职能的数据协作机制。它为管理者提供了一份路线图，指导如何将数据思维内化为组织的核心竞争力，最终实现持续、稳健的增长。 --- 本书特色： 强调“为什么”： 深入阐释每种分析方法的商业逻辑和应用场景，而非仅仅停留在技术层面。 案例驱动： 包含来自零售、金融、制造等多个行业的真实案例分析，提供即学即用的解决方案。 思维优先： 聚焦于培养系统性的数据思维，使读者无论面对何种新工具，都能迅速掌握其应用精髓。 无代码障碍： 本书的介绍和方法论旨在独立于特定编程语言，让非技术背景的决策者也能完全理解和指导数据工作。 《数据驱动的决策艺术》是献给所有渴望在信息时代占据先机的商业领袖、市场分析师、运营专家以及未来数据科学家的必备指南。它将帮助你把数据变成你的最强盟友，驱动创新，赢得未来。

CHAPTER 01 运算思维与Python初体验
1-1 程式语言简介
1-2 我的运算思维
1-3 大话程式设计逻辑
1-4 Python程式语言的特色
1-5 Python下载与安装
1-6 第一支Python程式就上手
1-7 建置Anaconda开发环境
本章重点整理
本章课后习题

CHAPTER 02 认识资料处理
2-1 变数
2-2 资料型态简介
2-3 方便实用的输出入指令
2-4 本章综合范例–商品资料格式化输出与栏宽设定
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本章课后习题

CHAPTER 03 运算式与运算子
3-1 算术运算子
3-2 指定运算子
3-3 关系运算子
3-4 逻辑运算子
3-5 运算子优先顺序
3-6 本章综合范例–快速兑钞票钞演算法
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本章课后习题

CHAPTER 04 流程控制与选择结构
4-1 循序结构
4-2 认识选择结构
4-3 本章综合范例–闰年判断演算法
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本章课后习题

CHAPTER 05 重复结构
5-1 for廻圈
5-2 while回圈指令
5-3 回圈控制指令
5-4 本章综合范例–密码验证程式演算法
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本章课后习题

CHAPTER 06 复合式资料型别简介
6-1 串列（list）
6-2 元组（Tuple）
6-3 字典（dict）
6-4 集合
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本章课后习题

CHAPTER 07 函数
7-1 函数简介
7-2 变数有效范围
7-3 常见Python函数
7-4 本章综合范例–利用辗转相除法求最大公因数
本章重点整理
本章课后习题

CHAPTER 08 模组与套件
8-1 模组简介
8-2 常用内建模组
8-3 建立自订模组
8-4 本章综合范例–随机将数列洗牌
本章重点整理
本章课后习题

CHAPTER 09 档案与例外处理
9-1 认识档案与开启
9-2 例外处理
9-3 本章综合范例–档案的复制
本章重点整理
本章课后习题

CHAPTER 10 热门演算法与Python
10-1 分治演算法-递回法
10-2 排序演算法-气泡法
10-3 搜寻演算法
10-4 本章综合范例–快速（Quicksort）排序法
本章重点整理
本章课后习题

序

　　程式设计是一门和电脑硬体与软体息息相关相关涉猎的学科，称得上是近十几年来蓬勃兴起的一门新兴科学。连教育部都将撰写程式列入国、高中学生必修课程，让写程式不再是资讯相关科系的专业，而是全民的基本能力。

　　Python语言具备物件导向、直译、程式码简洁、跨平台、自由/开放原始码…等特性，加上丰富强大的套件模组，让Python的用途更为广泛。另外，Python不像Java强迫使用者必须用物件导向思维写程式，它是多重思维（Multi-paradigm）的程式语言，允许各位使用多种风格来写程式，程式撰写更具弹性。同时，Python提供了丰富的API（Application Programming Interface, 应用程式介面）和工具，让程式设计师能够轻松地编写扩充模组。

　　本书结合运算思维与演算法的基本观念，并以Python语言来实作，期许帮助各位具备Python语言的程式设计基本能力。为了降低读者的学习障碍，所有范例都提供完整的程式码，并已在Python开发环境下正确编译与执行。全书写作风格是以入门者的角度去介绍，除了学习以Python语言撰写程式外，更能加强运算思维及演算逻辑训练。目前许多学校开设Python语言的基础课程，因此，学生或是初学者都可以使用本书作为进入Python语言程式设计的殿堂。
 

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我本来以为这本《轻松学会：运算思维与Python程式设计实例》会是一本比较偏理论的书，毕竟“运算思维”这个词听起来就有点学术。但实际翻阅之后，我发现它的切入点非常巧妙。它不是直接丢一堆Python的语法给你，而是先花了不少篇幅在阐述“运算思维”本身，通过一些日常生活的例子，比如排队买东西、整理书架、甚至规划旅行路线，来解释如何将现实问题抽象化、逻辑化。这让我茅塞顿开，原来很多时候我们解决问题的方式，本身就是一种运算思维的体现。接着，书就顺理成章地将这些思维方式与Python的结合。它会从最简单的变量、数据类型开始，但不是干巴巴的讲解，而是会立刻带出一个小小的应用场景。比如，讲到列表的时候，会立刻用一个“管理你的购物清单”的例子，让你去添加、删除、查找商品。这种“先有需求，再学工具”的方式，比直接学语法要有效得多。而且，书里的代码片段都很简洁，注释也很清晰，即使是新手，也能在短时间内理解它在做什么，试着去修改它，看看结果会有什么变化。我特别喜欢它的一些“挑战”环节，虽然名字听起来有点吓人，但内容都很接地气，让我有机会去巩固刚刚学到的知识，并且自己去思考如何用Python去解决一个稍微复杂一点的问题。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过几本Python的入门书，说实话，很多都让我望而却步。要么是语法讲得太深太快，让人跟不上；要么就是例子太枯燥，完全提不起兴趣。所以，当我看到《轻松学会：运算思维与Python程式设计实例》时，我其实是抱着一种“试试看”的心态。结果，这本书真的给了我很大的惊喜。它最让我欣赏的一点是，它把“运算思维”和“Python程式设计”这两条线索编织得非常自然。它会先教你用运算思维去分析一个问题，怎么把它拆解成更小的、可执行的步骤，然后再告诉你，Python的哪些语法和结构，可以用来实现这些步骤。比如，在讲解循环的时候，它不会只给你看for和while，而是会先让你思考“重复执行某个动作”的情境，然后再告诉你，Python的循环语句就是为此而生的。这种教学逻辑，让我觉得非常顺畅，也更容易理解Python为什么会有这些设计。而且，书里的实例都选得很有代表性，不是那种为了讲语法而硬凑出来的例子，而是真的能解决一些实际小问题，比如自动化一些日常的重复性工作，或者做一些简单的数据分析。我尝试着跟着书里的例子敲了一遍代码，发现运行起来效果很好，而且遇到问题的时候，书里的讲解也足够详细，让我能够找到解决办法。

评分☆☆☆☆☆

我一直对程式设计抱有好感，但总是觉得入门门槛很高，很多书讲的都是直接的语法，让人觉得枯燥乏味。《轻松学会：运算思维与Python程式设计实例》这本书，恰恰补足了这个缺憾。它在开篇就花了很大的篇幅来讲解“运算思维”，而我发现，这不仅仅是编程的思维，更是解决生活中各种问题的通用方法。它用了很多很生活化的比喻，比如如何高效地打包行李、如何解决一个迷宫，来阐述分解问题、寻找规律、抽象化以及设计步骤这些核心概念。这让我在学习Python之前，就已经建立了一个非常清晰的解决问题的框架。接着，书就将这个思维框架与Python的强大功能结合起来。它不是直接堆砌代码，而是会先从一个实际的场景出发，让你感受到“为什么需要这个功能”，然后才引入相应的Python语法。例如，在讲到条件判断时，它会先让你思考“在不同情况下做出不同选择”的情境，然后才讲解if-else语句。这种“情境驱动”的学习方式，让编程变得非常生动有趣。书中的实例也都非常实用，不是那种脱离实际的演示，而是能够真正解决一些小问题，比如自动整理文件、分析简单的文本数据等等。我跟着书里的代码动手实践，发现代码的可读性很高，而且书中的讲解非常到位，即使遇到错误，也很容易找到原因并解决。

评分☆☆☆☆☆

这本《轻松学会：运算思维与Python程式设计实例》，我当初在实体书店看到的时候，就被它的封面和副标题吸引了。我平常对编程就是有那么点兴趣，但总是觉得起点太高，那些函数、类、对象之类的东西，一听就头大。这本的“轻松学会”几个字，简直像一股清流，直接击中了我的痛点。拿到书后，我迫不及待地翻了翻目录，发现它真的从最基础的概念讲起，什么叫“运算思维”，其实就是一种思考问题、解决问题的方法论，把复杂的问题拆解成一步一步的小步骤，听起来是不是很像我们小时候玩乐高，或是煮饭做菜的流程？它把这个抽象的概念用很生活化的例子解释清楚，让我觉得编程也不再是遥不可及的神秘技能，而是可以像搭积木一样，一点一点构建出来的。而且，它很注重“实例”，这一点对我这种实践派来说太重要了！光讲理论，我很容易就走神了，但如果能看到代码是怎么跑起来的，错误是怎么出现的，又怎么一步步修正，我就会觉得很有成就感，也更能理解那些概念。尤其是一些数据处理的小例子，还有一些图形的绘制，都做得很有趣，不是那种枯燥的练习题，而是真的能做出点“东西”来，这个过程真的蛮上瘾的。

评分☆☆☆☆☆

当初买《轻松学会：运算思维与Python程式设计实例》这本书，主要是因为我一直觉得自己在解决问题的时候，思路不够清晰，总是被一些细节卡住，没办法系统地去思考。所以，“运算思维”这个概念一下子就吸引了我。这本书在这方面做得真的很好，它用了很多非常贴近生活的例子，比如如何组织一场派对、如何规划一次出游，来阐述运算思维的核心要素：分解、模式识别、抽象化和算法。这些概念被解释得非常易懂，我感觉自己的思考方式好像被打开了一扇新的窗户。然后，它就把这些思维方式巧妙地转化成了Python编程的实践。它不会上来就讲晦涩的编程术语，而是从最基础的Python语法开始，并且每一个语法点都伴随着一个实际的应用场景。比如，在讲到列表和字典的时候，它会用管理联系人信息、统计词频等例子来演示，让我能立刻明白这些数据结构在实际中有什么用处。书中的代码示例都非常精炼，而且有详细的解释，即使是完全没有编程基础的人，也能跟着一步步操作，并且获得成就感。我尤其喜欢它一些进阶的章节，它会引导你用运算思维去解决一些稍微复杂一点的问题，比如数据可视化或者简单的爬虫，这种循序渐进的学习方式，让我觉得非常有信心。