從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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李馨

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Python
编程入门
Python 3
10
零基础
程式设计
书籍
计算机科学
学习
教程
第三版

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具体描述

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：

　　•Python 異想世界

　　•Python 基本語法

　　•運算子與條件選擇

　　•廻圈控制

　　•序列型別和字串

　　•Tuple 和 List

　　•字典、集合、函式

　　•模組與函式庫

　　•物件導向基礎

　　•淺談繼承機制

　　•異常處理機制

　　•資料流與檔案

　　•GUI 介面

　　•繪圖與影像

　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。

本書特色

　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行

　　每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術

　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

好的，以下是一本假设的、与《从零开始学Python编程（第三版）（适用Python 3.10以上）》内容完全不相关的图书简介： --- 图书名称：《深度学习的数学基础与实践（精装版）》作者：张伟 | 李明教授出版社：科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5180-XXX-X 装帧：精装，全彩印刷定价： 188.00 元 --- 导读：理解智能的“底层语言” 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为推动技术变革的核心驱动力。然而，许多学习者在面对复杂的神经网络模型、梯度下降、反向传播等概念时，常常感到无从下手。这并非因为计算能力不足，而是缺乏对支撑这一切的数学原理的深刻理解。《深度学习的数学基础与实践（精装版）》正是为解决这一痛点而精心打造的权威指南。本书并非简单地罗列公式，而是通过构建清晰的知识体系，将抽象的数学概念与具体的深度学习应用场景紧密结合，旨在帮助读者真正掌握“智能的底层语言”。本书是为具有一定线性代数和微积分基础，渴望深入理解深度学习理论核心的工程师、研究人员和高阶学生设计的。它聚焦于那些决定模型性能和稳定性的关键数学要素。 --- 本书核心内容深度解析本书共分为五个宏大章节，层层递进，构建起一座从基础代数到高级优化理论的坚实桥梁。第一部分：线性代数的重塑——张量与特征空间的几何意义 (约 350 页) 本部分旨在以全新的视角审视线性代数，使其与现代深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）中使用的张量操作完美对齐。 1. 张量理论的精确定义与操作语义：详细解析秩（Rank）、维数（Dimension）与轴（Axis）的概念。着重讲解批处理（Batch Processing）如何在张量运算中体现，以及维度变换（如 `reshape`、`transpose`）背后的几何意义。 2. 特征值与特征向量的深度应用：不仅停留在求解，更深入探讨其在数据降维（PCA）中的核心作用。分析如何利用特征分解理解数据的主成分，以及在高维数据可视化中的局限性与替代方案。 3. 矩阵分解的高级技术：深入剖析奇异值分解（SVD）的数学严谨性，对比其与正交分解、LU分解在数值稳定性上的差异。特别引入低秩近似在推荐系统和自然语言处理（NLP）中信息压缩的应用案例。 4. 流形学习与非线性变换的几何解释：探讨嵌入空间（Embedding Space）的拓扑结构，为后续理解自编码器和生成模型打下基础。第二部分：微积分与优化理论——梯度的解析几何 (约 300 页) 本部分是本书的“心脏”，它详细阐述了梯度在多维空间中的行为，这是所有基于梯度的学习算法的基石。 1. 多元函数求导的链式法则：详尽展示如何将复杂的复合函数求导应用于深度网络中。通过二维和三维的直观图形，解释偏导数如何引导我们找到局部最优解的方向。 2. 反向传播算法的数学推导：本章从严格的链式法则出发，推导出网络中每一层参数的梯度计算公式。我们不使用黑箱描述，而是力求让读者清晰地看到误差是如何“回流”的。 3. Hessian 矩阵与二阶导数分析：引入Hessian矩阵，解释其在判断鞍点（Saddle Point）和局部极小值中的关键作用。探讨二阶优化方法（如牛顿法）的理论优势与计算代价。 4. 凸优化与非凸优化的边界：明确指出深度学习优化问题的非凸性，并讨论这如何影响算法收敛的全局性与局部性。第三部分：概率论与信息论——模型的不确定性刻画 (约 250 页) 理解不确定性是构建鲁棒模型的前提。本部分将概率论工具箱与信息论指标引入深度学习的评估体系。 1. 随机变量与大数定律：复习高斯分布、伯努利分布等关键概率分布，并阐述它们如何作为模型输出或噪声模型的数学基础。 2. 最大似然估计（MLE）与最大后验概率（MAP）：详细对比这两种参数估计方法。重点讲解MAP中正则化项（如L2正则化）在贝叶斯框架下的自然体现。 3. 熵、交叉熵与KL散度：深入解析信息论三大核心度量。解释交叉熵作为损失函数背后的信息论意义，以及KL散度在衡量两个概率分布差异时的应用，尤其是在变分自编码器（VAE）中的作用。 4. 期望最大化（EM）算法：以EM算法为桥梁，讲解在存在隐变量（Latent Variables）时，如何进行参数估计，为混合模型和生成模型的学习提供坚实的基础。第四部分：高级优化器与收敛性分析 (约 200 页) 现代深度学习的训练效率极大地依赖于精巧设计的优化算法。本部分聚焦于这些算法的数学原理。 1. 动量（Momentum）的物理意义：将动量项视为物理学中的惯性，分析其如何帮助优化器跳出浅层局部最小值。 2. 自适应学习率方法的数学逻辑：详细剖析AdaGrad、RMSProp、Adam等算法中，学习率如何根据历史梯度信息进行动态调整。重点在于理解梯度稀疏性对算法选择的影响。 3. 批规范化（Batch Normalization）的内在机理：从统计学角度解释BN层如何稳定内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），并分析其对梯度流的影响。 4. 收敛速度的量化分析：初步探讨一阶和二阶优化方法的理论收敛界限，帮助读者在实际应用中选择最合适的迭代策略。第五部分：专题：从数学到前沿模型的桥接 (约 150 页) 本章将前述数学工具应用于当前最热门的两个领域。 1. 生成对抗网络（GAN）的博弈论基础：深入解析GANs的本质是一个纳什均衡的寻找过程。详细推导判别器和生成器的损失函数，并讨论WGAN（Wasserstein GAN）中采用Earth Mover's Distance的数学动机。 2. Transformer架构中的注意力机制：从矩阵乘法和点积的角度，解析Scaled Dot-Product Attention的效率与有效性。解释Softmax函数在此处的关键作用，以及它如何实现信息加权聚合。 --- 本书的独特价值与读者获益本书的编写严格遵循“理论先行，实践支撑”的原则，避免了直接照搬代码库的肤浅讲解。严谨的数学推导：每一项核心公式都提供了清晰、可追溯的推导过程，确保读者不仅“知道怎么做”，更“知道为什么这么做”。几何直观的辅助：穿插了大量高维几何图形的示意图，帮助读者将抽象的线性代数概念“视觉化”。丰富的案例分析：每个数学概念后都紧跟着一个或多个深度学习模型中的应用案例（如CNN中的卷积操作、RNN中的梯度消失问题），强化理论与工程的联系。适度的伪代码：在关键算法部分，我们提供了清晰的伪代码，这些代码完全是基于数学步骤的直接翻译，与具体编程语言无关，确保了数学内核的纯粹性。适合人群： 1. 希望从“调参工程师”成长为“算法架构师”的从业人员。 2. 正在攻读硕士或博士学位，需要扎实数学基础的研究生。 3. 对现有深度学习框架“黑箱”感到困惑，渴望挖掘底层原理的资深开发者。通过系统阅读本书，您将不再惧怕任何复杂的数学公式，能够以一种全新的、充满洞察力的视角去设计、分析和改进下一代人工智能模型。 ---

图书目录

第1章 Python 異想世界
1.1 一起準備 Python 吧
1.1.1 Python 有什麼魅力
1.1.2 安裝 Python
1.1.3 測試 Python 軟體
1.1.4 Python 的應用範圍
1.2 Python 的開發工具
1.2.1 有那些 IDE 軟體？
1.2.2 CPython 有什麼？
1.2.3 Python Shell
1.2.4 IDLE 的環境設定
1.3 使用 Visual Studio Code
1.3.1 下載、安裝 VS Code
1.3.2 啟動 VS Code
1.3.3 VS Code 延伸模組
1.4 Python 撰寫風格
1.4.1 Hello World! 就是這麼簡單
1.4.2 程式的縮排和註解
1.4.3 敘述的分行和合併
1.4.4 程式的輸入和輸出

第2章 Python 基本語法
2.1 變數
2.1.1 識別字的命名規則
2.1.2 保留字和關鍵字
2.1.3 指派變數值
2.2 Python 的數值型別
2.2.1 以 type() 函式回傳型別
2.2.2 整數型別
2.2.3 布林值
2.3 Python 如何處理實數
2.3.1 使用 Float 型別
2.3.2 複數型別
2.3.3 更精確的 Decimal 型別
2.3.4 番外 - 有理數
2.4 數學運算與 math 模組
2.4.1 認識 math 模組
2.4.2 算術運算子
2.4.3 做四則運算
2.4.4 指派運算子
2.5 運算子有優先順序
2.5.1 位元運算子
2.5.2 運算子誰優先？

第3章運算子與條件選擇
3.1 認識程式語言結構
3.2 單一條件
3.2.1 比較運算子
3.2.2 if 敘述
3.3 雙向選擇
3.3.1 邏輯運算子
3.3.2 if/else 敘述
3.3.3 特殊的三元運算子
3.4 更多選擇
3.4.1 巢狀if
3.4.2 if/elif/else 敘述
3.4.3 match/case 敘述

第4章廻圈控制
4.1 for 廻圈讓程式轉向
4.1.1 使用for/in 廻圈
4.1.2 range() 函式
4.1.3 巢狀廻圈
4.2 while 廻圈與 random 模組
4.2.1 while 廻圈特色
4.2.2 獲得 while 廻圈執行次數
4.2.3 使用 random 模組
4.3 特殊流程控制
4.3.1 break 敘述
4.3.2 continue 敘述

第5章序列型別和字串
5.1 序列型別概觀
5.1.1 序列和迭代器
5.1.2 建立序列資料
5.1.3 序列元素操作
5.1.4 與序列有關的函式
5.2 字串與切片
5.2.1 建立字串
5.2.2 脫逸字元
5.2.3 字串如何切片
5.3 字串常用函數
5.3.1 尋訪字串
5.3.2 統計、取代字元
5.3.3 比對字元
5.3.4 字串的分與合
5.3.5 字串的大小寫
5.4 格式化字串
5.4.1 把字串對齊
5.4.2 % 運算子
5.4.3 內建函式 format()
5.4.4 str.format() 方法

第6章 Tuple 與List
6.1 Tuple 不可變
6.1.1 建立 Tuple
6.1.2 讀取 Tuple 元素
6.1.3 Tuple 和 Unpacking
6.1.4 Tuple 做切片運算
6.2 串列
6.2.1 建立、讀取串列
6.2.2 與List 有關的方法
6.2.3 將資料排序
6.2.4 串列生成式
6.3 二維 List
6.3.1 產生矩陣
6.3.2 讀取矩陣
6.3.3 矩陣與串列生成式
6.3.4 不規則矩陣
6.4 串列的複製
6.4.1 串列與淺複製
6.4.2 copy 模組的 copy() 方法
6.4.3 deepcopy() 方法複製物件本身

第7章字典
7.1 認識映射型別
7.2 建立字典
7.2.1 認識字典
7.2.2 產生字典
7.2.3 讀取字典項目
7.2.4 類別方法 fromkeys()
7.3 字典的異動
7.3.1 新增與修改元素
7.3.2 刪除字典項目
7.3.3 合併字典
7.4 鍵、值相關操作
7.4.1 預防找不到 key
7.4.2 讀取字典
7.4.3 字典生成式
7.5 預設字典和有序字典
7.5.1 預設字典
7.5.2 有序字典

第8章集合
8.1 建立集合（Sets）
8.1.1 認識雜湊
8.1.2 建立 set 物件
8.1.3 set() 函式產生集合
8.2 集合相關操作
8.2.1 新增、移除元素
8.2.2 集合與數學計算
8.2.3 聯集、交集運算
8.2.4 差集、對等差集運算
8.3 集合相關方法
8.3.1 增強計算
8.3.2 檢測集合
8.3.3 集合生成式
8.3.4 集合frozenset

第9章函式
9.1 Python 的內建函式
9.1.1 與數值有關的函式
9.1.2 字串的 BIF
9.1.3 序列型別相關函式
9.1.4 其他的 BIF
9.2 函式基本概念
9.2.1 函式基礎
9.2.2 定義函式
9.2.3 呼叫函式
9.2.4 回傳值
9.3 參數基本機制
9.3.1 引數如何傳遞？
9.3.2 位置參數有順序性
9.3.3 預設參數值
9.3.4 關鍵字引數
9.4 可長短的參、引數列
9.4.1 形式參數的 * 星號運算式
9.4.2 ** 運算式與字典合作
9.4.3 * 運算子拆解可迭代物件
9.4.4 ** 運算子拆解字典物件
9.5 更多函式的討論
9.5.1 適用範圍
9.5.2 函式是第一等公民
9.5.3 區域函式與 Closure
9.5.4 Lambda 函式
9.5.5 遞迴

第10章模組與函式庫
10.1 匯入模組
10.1.1 import/as 敘述
10.1.2 from/import 敘述
10.1.3 名稱空間和 dir() 函式
10.2 自行定義模組
10.2.1 模組路徑
10.2.2 滙入自定模組
10.2.3 屬性__name__
10.3 取得時間戳 time 模組
10.3.1 取得目前時間
10.3.2 時間結構和格式轉換
10.4 datetime 模組
10.4.1 處理日期 date 類別
10.4.2 time 類別取得時間值
10.4.3 datetime 類別組合日期、時間
10.4.4 timedelta 類別計算時間間隔
10.5 自遠方來的「套件」
10.5.1 有趣的詞雲
10.5.2 封裝程式的Pyinstaller

第11章認識物件導向
11.1 物件導向概念
11.1.1 物件具有屬性和方法
11.1.2 類別是物件藍圖
11.1.3 抽象化是什麼？
11.2 類別與物件
11.2.1 認識類別和其成員
11.2.2 先建構再初始化物件
11.2.3 設定、檢查物件屬性
11.2.4 處理物件的特殊方法
11.3 類別與裝飾器
11.3.1 類別也有屬性
11.3.2 認識裝飾器
11.3.3 類別裝飾器
11.3.4 類別方法和靜態方法
11.4 重載運算子
11.4.1 重載算術運算子
11.4.2 對重載加法運算子更多了解
11.4.3 重載比較大小的運算子

第12章淺談繼承機制
12.1 認識繼承
12.1.1 繼承的相關名詞
12.1.2 繼承概念
12.1.3 特化和通化
12.1.4 組合
12.2 繼承機制
12.2.1 產生繼承
12.2.2 多重繼承機制
12.2.3 繼承有順序，搜尋有規則
12.3 子類別覆寫父類別
12.3.1 使用 super() 函式
12.3.2 屬性__base__
12.3.3 以特性存取屬性
12.4 抽象類別與多型
12.4.1 定義抽象類別
12.4.2 多型
12.4.3 組合

第13章異常處理機制
13.1 什麼是異常？
13.1.1 程式錯誤
13.1.2 引發異常
13.1.3 內建的 Exception 型別
13.2 異常處理情況
13.2.1 設定捕捉器
13.2.2 Try 敘述究竟是如何運作
13.2.3 try/else 敘述
13.2.4 try/finally 敘述
13.3 以程式丟出異常
13.3.1 raise 敘述引發異常
13.3.2 assert 敘述
13.3.3 使用者自訂例外處理

第14章資料流與檔案
14.1 認識檔案與目錄
14.1.1 不能不知道的檔案路徑
14.1.2 取得路徑找 os.path 模組
14.2 資料流與io 模組
14.2.1 檔案物件與io 模組
14.2.2 檔案與open() 函式
14.2.3 TextIOBase 類別與檔案處理
14.2.4 檔案指標
14.3 文字檔案的讀、寫
14.3.1 檔案和指定模式
14.3.2 with/as 敘述
14.3.3 讀取文字檔案
14.4 二進位檔案
14.4.1 認識 byte 與 bytearray
14.4.2 讀、寫二進位檔案
14.4.3 struct 模組與二進位資料
14.5 文字檔並非只有文字
14.5.1 淺談文字編碼
14.5.2 CSV 格式
14.5.3 JSON 格式

第15章 GUI 介面
15.1 Python GUI
15.1.1 GUI 相關套件
15.1.2 認識 tkinter 套件
15.1.3 撰寫一個簡單的視窗程式
15.2 版面管理員
15.2.1 Frame 為容器
15.2.2 版面配置 - pack() 方法
15.2.3 grid() 方法以欄、列定位置
15.2.4 以座標定位的place() 方法
15.3 處理文字的元件
15.3.1 Label
15.3.2 文字方塊 Entry
15.3.3 文字區塊 Text
15.3.4 Button 元件
15.4 選取元件
15.4.1 Checkbutton
15.4.2 Radiobutton
15.5 顯示訊息

第16章繪圖與影像
16.1 以 Turtle 繪圖
16.1.1 使用座標系統
16.1.2 Turtle 畫布與畫筆
16.1.3 塗鴉色彩
16.2 繪製幾何圖案
16.2.1 畫圓形
16.2.2 繪製三角形
16.2.3 繪出多邊形
16.3 認識 Pillow 套件
16.3.1 色彩與透明度
16.3.2 讀取圖片
16.4 圖像的基本操作
16.4.1 重編影像
16.4.2 產生新圖片
16.4.3 繪製圖案、秀出文字
16.6.4 影像的旋轉和翻轉
16.4.5 圖像裁切、合成

图书序言

ISBN：9786263331822
規格：平裝 / 608頁 / 17 x 23 x 2.74 cm / 普通級 / 單色印刷 / 三版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python

用户评价

评分☆☆☆☆☆

這本《從零開始學Python程式設計（第三版）》真是讓人又愛又恨啊，愛的是它對初學者的包容度極高，恨的是有些章節實在是太過深入，害我這個完全沒基礎的讀者常常需要來回翻閱好幾次才能搞懂那個鬼東西到底在幹嘛。光是第一章介紹變數跟基本資料型態那段，作者就用了好多生活化的例子，什麼是「蘋果」當字串，「數量」當整數，讓我這個對電腦科學一竅不通的人也能勉強跟上腳步。尤其當我寫出第一個 `print("Hello, World!")` 的時候，那種成就感簡直是無法言喻的，感覺自己好像真的踏入了程式設計的大門。不過，後面的迴圈跟條件判斷稍微有點挑戰性，特別是巢狀迴圈的部分，圖解雖然有畫，但總覺得少了點什麼，可能還是要自己動手寫個幾次，才會真正內化吧。總體來說，這本書的語氣非常親切，就像隔壁的工程師學長在跟你聊天一樣，沒有太多冷冰冰的術語，這點我很欣賞，畢竟市面上很多教科書都寫得跟天書沒兩樣。對於想跨領域入門的人來說，這本絕對是個不錯的起手式，只是後面的進階內容，可能還是需要搭配其他資源輔助，不然光靠這本，我擔心我會在中途就陣亡了。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這本《從零開始學Python程式設計（第三版）》的結構安排感到有點意外，原以為會是那種循序漸進、穩扎穩打的傳統教學模式，結果它在前半部火力全開，幾乎把所有基礎語法都塞進去了，搞得我像在趕火車一樣，拼命吸收各種括號、冒號跟縮排的規矩。特別是關於函式（Function）的介紹，篇幅雖然不短，但總覺得作者在講到遞迴（Recursion）那塊時，突然就拔高了難度，我花了整整一個下午，盯著螢幕上的程式碼，試圖理解那個「自己呼叫自己」的概念，最後還是得靠網路上各種動態圖解才能勉強明白一點皮毛。這本書的優點是範例程式碼都寫得非常簡潔有力，但對我這種記憶力不太好的讀者來說，光是記住各種內建函式名稱就快把我搞瘋了。而且，雖然標榜適用 Python 3.10 以上，但某些針對新版本特性的說明，篇幅卻有點輕描淡寫，感覺像是為了追趕版本號而匆匆加上去的。如果你是那種喜歡邊學邊實作、看到新東西就想馬上動手嘗試的學習者，這本書的即時回饋感可能會稍微不足，因為它更偏向於「知識傳授」而非「專案導向」的引導。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格，說實在話，還蠻「台灣味」的，就是那種滿滿的註解、密集的程式碼區塊，以及偶爾跳出來的「重點提示」框框。我個人是比較喜歡這種視覺上豐富的編排，至少在翻閱時不會覺得太過單調乏味。不過，對於習慣了極簡主義風格的讀者來說，可能會覺得內容有點擁擠。我特別想提一下它在處理「除錯（Debugging）」這個環節的態度，作者並沒有避諱這個程式設計師的日常痛點，反而花了好幾頁的篇幅，教我們如何觀察錯誤訊息，如何用 `print()` 進行簡易追蹤。這點真的非常務實，很多入門書只會告訴你「要寫出正確的程式碼」，卻很少教你「程式碼出錯時該怎麼辦」。雖然書中提供的錯誤範例都是比較基礎的 `SyntaxError` 或 `NameError`，但對於剛接觸程式語言的我來說，看到那些紅字出現時的恐懼感，確實被這本書有效地緩解了不少。它讓我明白，程式碼跑不出來不是世界末日，而是程式設計師進步的必經之路。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種習慣在深夜獨自摸索學習的人來說，一本好的參考書需要具備極高的「可查閱性」。這本《從零開始學Python程式設計（第三版）》在這方面表現中規中矩，它的索引做得還算清楚，當我忘記某個特定字串操作的方法時，還能快速定位到對應的頁碼。不過，我必須抱怨一下，它在處理資料結構的部分，特別是關於「列表（List）」和「字典（Dictionary）」的效能比較上，論述得過於簡略。例如，當數據量龐大時，使用集合（Set）查找的效率遠高於列表的線性查找，這種底層的效能差異，作者只是一筆帶過，這對於未來需要處理大數據或進行性能優化的讀者來說，可能會是一個資訊斷層。總結來說，這本書是一部非常紮實的入門磚，它讓你建立起程式設計的骨架，但若想將這副骨架打造成精密的機器，後續還需要讀者自行尋找更專精於演算法或特定應用領域的書籍來補強，它更像是一個溫馨的起點，而非終極寶典。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我翻到講述物件導向程式設計（OOP）的那幾個章節時，我真的有種「我要被淘汰了」的錯覺。儘管作者試圖用「蓋房子」的比喻來解釋「類別（Class）」和「實例（Instance）」的關係，但一涉及到繼承（Inheritance）和多型（Polymorphism）的複雜概念時，文字的描述似乎就顯得力不從心了。我花費了極大的心力去消化這些抽象的概念，總覺得如果這本書能多提供幾個跨越不同模組的綜合練習題，也許對理解 OOP 的實用性會更有幫助。現有的練習題大多集中在單一功能的實現，對於整合性的思維訓練幫助較小。另外，本書在提及標準函式庫（Standard Library）的使用時，列舉的範例相對保守，很多時候只是點到為止，並沒有深入探討如何善用這些現成的工具來提升開發效率。這讓我覺得，雖然它成功地教會我「如何寫程式」，但對於如何「更有效率地寫程式」，著墨似乎還不夠深。