身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。
從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力
大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！
★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！
★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！
★ 無縫接軌四大套件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！
★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn
本書特色
初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！
★最易學習★
沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。
★豐富範例★
本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。
★最強應用★
本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展：
◇NumPy → 資料運算
◇matplotlib → 資料視覺化
◇SciPy → 科學計算
◇pandas → 資料處理與分析
◇scikit-learn → 機器學習
具体描述
编程思维启蒙与实践：软件开发基础与逻辑构建 内容简介： 本书旨在为渴望踏入软件开发领域，但缺乏系统编程经验的初学者提供一份全面、深入且实用的入门指南。我们不将重点放在特定编程语言的语法速查，而是致力于构建坚实的编程思维框架和问题解决逻辑，这是任何成功软件工程师的核心素养。 全书共分为四大核心模块，层层递进，确保读者在掌握基础概念的同时，能够将理论知识转化为实际的编码能力。 --- 第一部分：理解计算机与程序的本质（思维基础） 本部分着重于打破“编程高不可攀”的刻板印象，从计算机科学的基础概念入手，建立对程序运行机制的宏观认知。 第一章：信息世界的基石 数字与逻辑： 深入浅出地介绍二进制、布尔代数（逻辑门）在现代计算中的核心作用。理解计算机如何用最简单的“开”与“关”构建复杂的数据结构。 硬件与软件的协同： 简述CPU、内存、存储设备的基本功能，以及操作系统作为资源管理者所扮演的角色。这有助于初学者理解代码执行的物理环境。 算法的抽象魅力： 什么是算法？它不是代码，而是一种解决问题的清晰步骤。通过日常生活中的例子（如食谱、地图导航），讲解算法的必要属性：确定性、有限性和有效性。 第二章：程序的生命周期与结构 从需求到实现： 探讨软件开发的初步阶段——需求分析和设计。强调代码的第一步是理解“要做什么”，而不是“怎么写”。 程序的三大基本结构： 详细解析顺序结构、选择结构（分支）和循环结构。这些是构建任何复杂逻辑的积木。我们将通过流程图（Flowchart）和伪代码（Pseudocode）来固化这种结构化思维，而不依赖任何特定语言的语法。 抽象的力量： 介绍模块化（Modularity）的概念。如何将一个大问题拆解成若干个易于管理的小任务。理解函数和过程是实现抽象和代码复用的关键手段。 --- 第二部分：结构化编程的实践路径（核心技能） 在理解了基础逻辑后，本部分将带领读者进入结构化编程的核心实践，重点培养严谨的代码组织能力。 第三章：数据结构——信息的组织艺术 数据类型与表示： 探索基本数据类型（整数、浮点数、字符、布尔值）在内存中的实际存储方式。 线性数据结构的深度剖析： 详细介绍数组（Array）的原理、访问机制与局限性。紧接着深入讲解链表（Linked List），对比两者在插入和删除操作上的性能差异。 堆栈与队列（Stack & Queue）： 讲解这两种重要的抽象数据类型。通过“函数调用栈”和“先进先出”的实际场景，让读者理解它们在程序控制流中的不可替代性。 第四章：效率与性能的初步考量 复杂度分析的入门： 引入大O表示法（Big O Notation），解释为什么程序的速度不仅仅取决于硬件。理解$O(1), O(log n), O(n), O(n^2)$代表的效率级别差异。 搜索算法的比较： 实践学习线性搜索与二分搜索。通过对比两者在有序数据集上的性能，直观感受算法选择对效率的决定性影响。 排序基础： 介绍几种基础排序算法（如冒泡排序、插入排序），重点在于理解它们的工作原理和时间复杂度，而非追求最高效的实现。 --- 第三部分：面向对象思维的建立（范式转换） 现代软件开发普遍采用面向对象（Object-Oriented Programming, OOP）范式。本部分旨在帮助读者从“执行指令流”的思维转向“对象交互模型”的思维。 第五章：对象与类的核心概念 从现实世界到代码世界： 解释“类”（Class）是蓝图，“对象”（Object）是实例的对应关系。 封装（Encapsulation）： 讲解如何通过访问修饰符（如公有、私有）来保护数据，保证对象内部状态的稳定性和一致性。 继承（Inheritance）： 理解代码复用的重要性。通过“is-a”的关系，构建层次化的结构，减少重复编码。 第六章：多态性与接口设计 多态（Polymorphism）： 这是OOP中最灵活的概念。通过方法重写（Overriding）和方法重载（Overloading），展示同一个接口如何响应不同的具体实现。 抽象类与接口： 区分两者的用途。强调接口（Interface）在定义契约和实现松耦合架构中的关键作用。 设计原则的萌芽： 简要介绍单一职责原则（SRP）的基础思想，引导读者在设计类时就考虑清晰的边界和目的性。 --- 第四部分：软件工程的实践要素（协作与调试） 编写出能运行的代码只是第一步，健壮、可维护的代码才是专业标准。 第七章：调试艺术与错误处理 调试工具的哲学： 不仅仅是设置断点。学习如何阅读和理解程序运行时的调用堆栈（Call Stack）。 异常处理机制： 结构化地捕获和处理错误（Try-Catch-Finally）。理解何时应该让程序崩溃（Fail Fast），何时应该优雅地恢复。 日志记录的重要性： 讲解如何通过日志（Logging）来追踪程序在不同环境中的行为，这是远程调试的生命线。 第八章：版本控制与协作基础 代码的历史： 引入版本控制系统的概念，特别是Git的基本工作流（Repository, Commit, Branch, Merge）。 分支策略入门： 学习如何安全地进行功能开发和错误修复，避免破坏主线代码。 代码审查与可读性： 强调代码是写给人看的，而非仅供机器执行。讨论命名规范、注释的艺术以及代码风格指南的重要性，为未来的团队协作打下基础。 总结： 本书的最终目标是培养自学者的能力——让你不仅能“复制代码”，更能“理解代码背后的逻辑”，从而能够自信地转向任何一门现代编程语言进行深入学习。它提供的是一套跨越语言鸿沟的“内功心法”。
著者信息
图书目录
第 1 章 開始撰寫 Python 程式
1-1 認識 Python
1-2 使用 Anaconda 開發環境
1-2-1 安裝 Anaconda
1-2-3 使用 Spyder
1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境
1-4 Python 程式碼撰寫風格
1-5 程式設計錯誤
第 2 章 型別、變數與運算子
2-1 型別
2-1-1 數值型別 (int、float、complex、bool)
2-1-2 字串型別 (str)
2-1-3 list (串列)、tuple (序對)、set (集合) 與dict (字典)
2-2 變數
2-3 常數
2-4 運算子
2-5 輸出
2-6 輸入
第 3 章 數值與字串處理
3-1 數值處理函式
3-1-1 內建數值函式
3-1-2 數學函式
3-1-3 亂數函式
3-2 字串與字元
3-2-1 ASCII 與 Unicode
3-2-2 跳脫序列
3-2-3 內建字串函式
3-2-4 連接運算子
3-2-5 重複運算子
3-2-6 比較運算子
3-2-7 in 與 not in 運算子
3-2-8 索引與切片運算子
3-3 字串處理方法
3-3-1 字串轉換方法
3-3-2 字串測試方法
3-3-3 搜尋子字串方法
3-3-4 刪除指定的字元或空白方法
3-3-5 格式化方法
3-4 數值與字串格式化
3-5 f-string 格式化字串實字
第 4 章 流程控制
4-1 認識流程控制
4-2 if 3
4-3 for 14
4-4 while
4-5 break 與 continue 敘述
第 5 章 函式
5-1 認識函式
5-2 定義函式
5-3 呼叫函式
5-4 函式的參數
5-4-1 參數傳遞方式
5-4-2 關鍵字引數
5-4-3 預設引數值
5-4-4 任意引數串列
5-5 函式的傳回值
5-6 全域變數與區域變數
5-7 遞迴函式
5-8 lambda運算式
5-9 日期時間函式
5-9-1 time 模組
5-9-2 calendar 模組
第 6 章 list、tuple、set 與 dict
6-1 list (串列)
6-1-1 建立串列
6-1-2 內建函式
6-1-3 連接運算子
6-1-4 重複運算子
6-1-5 比較運算子
6-1-6 in 與 not in 運算子
6-1-7 索引與切片運算子
6-1-8 串列處理方法
6-1-9 串列推導式
6-1-10 del 敘述
6-1-11 二維串列
6-2 tuple (序對)
6-2-1 建立序對
6-2-2 序對的運算
6-3 set (集合)
6-3-1 建立集合
6-3-2 內建函式
6-3-3 運算子
6-3-4 集合處理方法
6-4 dict (字典)
6-4-1 建立字典
6-4-2 取得、新增、變更或刪除鍵:值對
6-4-3 內建函式
6-4-4 運算子
6-4-5 字典處理方法
第 7 章 檔案存取
7-1 認識檔案路徑
7-2 寫入檔案
7-2-1 建立檔案物件
7-2-2 將資料寫入檔案
7-3 讀取檔案
7-3-1 使用 read() 方法從檔案讀取資料
7-3-2 使用 readline() 方法從檔案讀取資料
7-3-3 使用 readlines() 方法從檔案讀取資料
7-4 with 敘述
7-5 管理檔案與資料夾
第 8 章 例外處理
8-1 認識例外
8-2 try…except
第 9 章 物件導向
9-1 認識物件導向
9-2 使用類別與物件
9-2-1 定義類別
9-2-2 建立物件
9-2-3 __init__() 方法
9-2-4 匿名物件
9-2-5 私有成員 (私有屬性與私有方法)
9-3 繼承
9-3-1 定義子類別
9-3-2 覆蓋繼承自父類別的方法
9-3-3 呼叫父類別內被覆蓋的方法
9-3-4 isinstance() 與 issubclass() 函式
9-4 多型
第 10 章 模組與套件
10-1 模組
10-2 套件
10-3 第三方套件
10-3-1 透過 pip 程式安裝第三方套件
10-3-2 透過 PyPI 網站安裝第三方套件
第 11 章 使用 pillow 與 qrcode 套件
11-1 使用 pillow 處理圖片
11-1-1 顯示圖片
11-1-2 將圖片轉換成黑白或灰階
11-1-4 濾鏡效果
11-1-5 在圖片上繪製文字
11-1-6 建立空白圖片
11-1-7 變更圖片的大小
11-2 使用 qrcode 產生 QR code 圖片
第 12 章 使用 NumPy 進行資料運算
12-1 認識 NumPy
12-2 NumPy 的資料型別
12-3 一維陣列運算
12-3-1 ndarray 型別的屬性
12-3-2 建立一維陣列
12-3-3 一維陣列的基本操作
12-3-4 向量運算 (內積、叉積、外積)
12-4 二維陣列運算
12-4-1 建立二維陣列
12-4-2 二維陣列的基本操作
12-4-3 處理陣列的形狀
12-4-4 矩陣運算 (轉置、相加、相乘)
12-5 通用函式
12-6 廣播
12-7 視點 (view) 與複本 (copy)
12-8 數學函式
12-9 隨機取樣函式
12-10 統計函式
12-11 檔案資料輸入/輸出
第 13 章 使用 matplotlib 繪製圖表
13-1 認識 matplotlib
13-2 繪製線條或標記
13-2-1 設定線條或標記樣式
13-2-2 設定座標軸的範圍、標籤與刻度
13-2-3 設定標題
13-2-4 加入文字
13-2-5 放置圖例
13-2-6 建立新圖表
13-2-7 多張圖表
13-3 繪製長條圖
13-4 繪製直方圖
13-5 繪製圓形圖
13-6 繪製散佈圖
第 14 章 使用 SciPy 進行科學運算
14-1 認識 SciPy
14-2 統計子套件 scipy.stats
14-2-1 離散型均勻分佈
14-2-2 連續型常態分佈
14-3 最佳化子套件 scipy.optimize
14-4 插值子套件 scipy.interpolate
第 15 章 使用 pandas 進行資料分析
15-1 認識 pandas
15-2 pandas 的資料結構
15-2-1 Series
15-2-2 DataFrame
15-3 pandas 的基本功能
15-3-1 索引參照
15-3-2 基本運算
15-3-3 NaN 的處理
15-3-4@統計函式
15-3-5 檔案資料輸入/輸出
15-3-6 繪圖
第 16 章 使用 scikit-learn 進行機器學習
16-1 認識機器學習
16-2 線性迴歸
16-3 邏輯迴歸
16-4 K-近鄰演算法
16-5 決策樹
16-6 隨機森林
1-1 認識 Python
1-2 使用 Anaconda 開發環境
1-2-1 安裝 Anaconda
1-2-3 使用 Spyder
1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境
1-4 Python 程式碼撰寫風格
1-5 程式設計錯誤
第 2 章 型別、變數與運算子
2-1 型別
2-1-1 數值型別 (int、float、complex、bool)
2-1-2 字串型別 (str)
2-1-3 list (串列)、tuple (序對)、set (集合) 與dict (字典)
2-2 變數
2-3 常數
2-4 運算子
2-5 輸出
2-6 輸入
第 3 章 數值與字串處理
3-1 數值處理函式
3-1-1 內建數值函式
3-1-2 數學函式
3-1-3 亂數函式
3-2 字串與字元
3-2-1 ASCII 與 Unicode
3-2-2 跳脫序列
3-2-3 內建字串函式
3-2-4 連接運算子
3-2-5 重複運算子
3-2-6 比較運算子
3-2-7 in 與 not in 運算子
3-2-8 索引與切片運算子
3-3 字串處理方法
3-3-1 字串轉換方法
3-3-2 字串測試方法
3-3-3 搜尋子字串方法
3-3-4 刪除指定的字元或空白方法
3-3-5 格式化方法
3-4 數值與字串格式化
3-5 f-string 格式化字串實字
第 4 章 流程控制
4-1 認識流程控制
4-2 if 3
4-3 for 14
4-4 while
4-5 break 與 continue 敘述
第 5 章 函式
5-1 認識函式
5-2 定義函式
5-3 呼叫函式
5-4 函式的參數
5-4-1 參數傳遞方式
5-4-2 關鍵字引數
5-4-3 預設引數值
5-4-4 任意引數串列
5-5 函式的傳回值
5-6 全域變數與區域變數
5-7 遞迴函式
5-8 lambda運算式
5-9 日期時間函式
5-9-1 time 模組
5-9-2 calendar 模組
第 6 章 list、tuple、set 與 dict
6-1 list (串列)
6-1-1 建立串列
6-1-2 內建函式
6-1-3 連接運算子
6-1-4 重複運算子
6-1-5 比較運算子
6-1-6 in 與 not in 運算子
6-1-7 索引與切片運算子
6-1-8 串列處理方法
6-1-9 串列推導式
6-1-10 del 敘述
6-1-11 二維串列
6-2 tuple (序對)
6-2-1 建立序對
6-2-2 序對的運算
6-3 set (集合)
6-3-1 建立集合
6-3-2 內建函式
6-3-3 運算子
6-3-4 集合處理方法
6-4 dict (字典)
6-4-1 建立字典
6-4-2 取得、新增、變更或刪除鍵:值對
6-4-3 內建函式
6-4-4 運算子
6-4-5 字典處理方法
第 7 章 檔案存取
7-1 認識檔案路徑
7-2 寫入檔案
7-2-1 建立檔案物件
7-2-2 將資料寫入檔案
7-3 讀取檔案
7-3-1 使用 read() 方法從檔案讀取資料
7-3-2 使用 readline() 方法從檔案讀取資料
7-3-3 使用 readlines() 方法從檔案讀取資料
7-4 with 敘述
7-5 管理檔案與資料夾
第 8 章 例外處理
8-1 認識例外
8-2 try…except
第 9 章 物件導向
9-1 認識物件導向
9-2 使用類別與物件
9-2-1 定義類別
9-2-2 建立物件
9-2-3 __init__() 方法
9-2-4 匿名物件
9-2-5 私有成員 (私有屬性與私有方法)
9-3 繼承
9-3-1 定義子類別
9-3-2 覆蓋繼承自父類別的方法
9-3-3 呼叫父類別內被覆蓋的方法
9-3-4 isinstance() 與 issubclass() 函式
9-4 多型
第 10 章 模組與套件
10-1 模組
10-2 套件
10-3 第三方套件
10-3-1 透過 pip 程式安裝第三方套件
10-3-2 透過 PyPI 網站安裝第三方套件
第 11 章 使用 pillow 與 qrcode 套件
11-1 使用 pillow 處理圖片
11-1-1 顯示圖片
11-1-2 將圖片轉換成黑白或灰階
11-1-4 濾鏡效果
11-1-5 在圖片上繪製文字
11-1-6 建立空白圖片
11-1-7 變更圖片的大小
11-2 使用 qrcode 產生 QR code 圖片
第 12 章 使用 NumPy 進行資料運算
12-1 認識 NumPy
12-2 NumPy 的資料型別
12-3 一維陣列運算
12-3-1 ndarray 型別的屬性
12-3-2 建立一維陣列
12-3-3 一維陣列的基本操作
12-3-4 向量運算 (內積、叉積、外積)
12-4 二維陣列運算
12-4-1 建立二維陣列
12-4-2 二維陣列的基本操作
12-4-3 處理陣列的形狀
12-4-4 矩陣運算 (轉置、相加、相乘)
12-5 通用函式
12-6 廣播
12-7 視點 (view) 與複本 (copy)
12-8 數學函式
12-9 隨機取樣函式
12-10 統計函式
12-11 檔案資料輸入/輸出
第 13 章 使用 matplotlib 繪製圖表
13-1 認識 matplotlib
13-2 繪製線條或標記
13-2-1 設定線條或標記樣式
13-2-2 設定座標軸的範圍、標籤與刻度
13-2-3 設定標題
13-2-4 加入文字
13-2-5 放置圖例
13-2-6 建立新圖表
13-2-7 多張圖表
13-3 繪製長條圖
13-4 繪製直方圖
13-5 繪製圓形圖
13-6 繪製散佈圖
第 14 章 使用 SciPy 進行科學運算
14-1 認識 SciPy
14-2 統計子套件 scipy.stats
14-2-1 離散型均勻分佈
14-2-2 連續型常態分佈
14-3 最佳化子套件 scipy.optimize
14-4 插值子套件 scipy.interpolate
第 15 章 使用 pandas 進行資料分析
15-1 認識 pandas
15-2 pandas 的資料結構
15-2-1 Series
15-2-2 DataFrame
15-3 pandas 的基本功能
15-3-1 索引參照
15-3-2 基本運算
15-3-3 NaN 的處理
15-3-4@統計函式
15-3-5 檔案資料輸入/輸出
15-3-6 繪圖
第 16 章 使用 scikit-learn 進行機器學習
16-1 認識機器學習
16-2 線性迴歸
16-3 邏輯迴歸
16-4 K-近鄰演算法
16-5 決策樹
16-6 隨機森林
图书试读
用户评价
评分
这本新版Python教科书的封面设计真是抓人眼球，色彩搭配和字体的选择都散发出一种专业又亲切的气息，让人一看就知道里面绝对是真材实料，不是那种糊弄人的入门书。光是拿在手上翻阅几页，就能感受到作者在内容编排上的用心，从基础语法到稍进阶的应用，循序渐进的逻辑安排得非常到位，对于完全没有编程基础的“小白”来说，简直就像是拿到了一张直通高手殿堂的藏宝图。我特别欣赏它在讲解每一个概念时，都会提供清晰明了的实际案例，这比那些只堆砌理论的传统教材要实用得多。很多书读起来就像在啃枯燥的字典，但这一本却让人有读下去的动力，仿佛作者就坐在你旁边，手把手地带着你探索编程世界的奥秘。特别是对于我们这些想在职场上用Python提升效率的人来说，这种强调实操性的教学方式，无疑是最有价值的。
评分从一个纯粹的读者角度来看，这本书最大的魅力在于它建立起来的“信心工程”。很多时候，学习编程最大的障碍不是智力，而是心理上的自我怀疑。当你被一堆看不懂的错误信息轰炸时，很容易就想放弃。但这本教材通过一系列设计精妙的“小成功”来激励读者，每完成一个小练习，你都会有一种“原来我也可以”的成就感。作者的语气非常鼓励和亲切，仿佛身边有一位耐心十足的导师在陪伴。这种情感上的连接，在冰冷的编程教材中是很难得的。它不仅仅是一本工具书，更像是一本能够陪伴你度过编程初期的“战友”，让你有勇气面对后续更复杂的挑战。
评分老实说，市面上Python入门书汗牛充栋，但真正能让人“一步到位”的，我还没见过几本。这本第三版给我的感觉就是，它完全站在了读者的角度思考问题，把那些初学者最容易卡壳的地方都预先处理好了。比如，很多教材对数据结构和算法的讲解总是显得高高在上，让人望而却步，但这本书的处理方式就非常接地气，它没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过生活化的比喻和图示来解释底层原理，让抽象的概念变得具体可感。我尤其喜欢它对“为什么”的解释，很多时候，知道“怎么做”还不够，理解“为什么”才能建立起真正的编程思维，这本书在这方面做得非常出色。对于想要转行或者想给自己加点硬技能的朋友来说，这本绝对是值得投资的一本书，它不仅是教会你写代码，更是在培养你的计算思维。
评分我过去尝试过几本号称是“终极指南”的教材，结果往往是前半部分讲得还行，后半部分就草草收场，或者干脆直接跳到一些过于专业、对初学者来说完全没用的高深领域。但这本《一步到位！》的结构平衡感拿捏得恰到好处。它花了足够的篇幅来巩固核心概念，确保读者对基础有扎实的掌握，然后才逐步引入更具现代感的主题，比如Web抓取或者基础的数据分析框架。这种稳健的步伐，让我在学习过程中几乎没有感到焦虑或迷茫。而且，它的排版设计也很赞，代码块的颜色区分和注释都很清晰，长时间阅读眼睛也不会觉得很累，这种对阅读体验的关注，常常被忽略，但对学习效率影响巨大。
评分这本书的更新速度简直让人惊叹，第三版显然是紧跟Python社区的最新发展。现在的技术迭代太快了，一本旧的书可能教给你的都是些即将被淘汰的写法。我注意到里面对于一些新加入的库函数和语言特性都有详细的介绍和实战演练，这对于想要站在潮流前沿的学习者来说，无疑是一个巨大的加分项。我之前学C++的时候就吃过亏，买的书是前一年的版本，很多新特性都学不到。而这本教科书则显得非常与时俱进，它不仅教你如何“做”，更教你如何“用最新的技术做”，这对于希望未来在相关领域有所发展的读者来说，绝对是至关重要的。可以说，买了它，你的知识库就不会轻易过时。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有