Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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洪錦魁

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Python
数据科学
机器学习
编程入门
全彩
第三版
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数据分析

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具体描述

Python最強入門

邁向數據科學之路

王者歸來

第3版

　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】

　　數量：限量300包

　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧

　　研磨刻度：40刻度

　　填充刻度：10g

　　製造/有效日期，18個月

　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★

　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★

　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★

　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。

　　1：強調Python語法內涵與精神。

　　2：用精彩程式實例解說。

　　3：科學與人工智慧知識融入內容。

　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。

　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：

　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行

　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行

　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂

　　☆Python語法精神、效能發揮極致

　　★遞迴函數徹底解說

　　☆f-strings輸出徹底解說

　　★電影院訂位系統

　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表

　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理

　　☆Pandas操作CSV和Excel

　　★Sympy模組與符號運算

　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識

　　★線性迴歸

　　☆機器學習 – scikit-learn

　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機

　　☆決策樹

　　★隨機森林樹

　　☆其他修訂小細節超過100處

　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是：

　　◎Python語法講解不完整

　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例

　　◎Python語法的精神與內涵未做說明

　　◎Python進階語法未做解說

　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三

　　◎模組介紹不足，應用範圍有限

　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。

　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。

　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：

　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。

　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容

　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)

　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式

　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立

　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set)

　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度

　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率

　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。

　　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用

　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用

　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)

　　☆設計加密與解密程式

　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出

　　☆檔案壓縮與解壓縮

　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理

　　☆檔案讀寫與目錄管理

　　★剪貼簿(clipboard)處理

　　☆正則表達式(Regular Expression)

　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal)

　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念

　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計

　　☆GUI設計 - 實作小算盤

　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現)

　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製

　　★說明csv和json檔案

　　☆繪製世界地圖

　　★台灣股市資料擷取與圖表製作

　　☆Python解線性代數

　　★Python解聯立方程式

　　☆Python執行數據分析

　　★科學計算與數據分析Numpy、Pandas

　　☆網路爬蟲

　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法

　　☆機器學習 – 線性迴歸

　　★機器學習 – scikit-learn

　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機

　　★決策樹

　　☆隨機森林樹

　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

好的，这是一本关于数据科学领域不同主题的图书的详细简介，涵盖了数据科学的各个重要方面，但并非您提供的特定书籍。 --- 图书名称：数据科学全景解析：从基础理论到前沿应用内容简介：本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据科学学习路径图，内容覆盖了从统计学基础、编程实践到机器学习高级应用和数据工程实践的广阔领域。它不仅仅是一本技术手册，更是一本思维导引，旨在帮助读者建立起完整的数据科学知识体系，并掌握将理论转化为实际商业价值的能力。第一部分：数据科学的基石——统计学与概率论本部分是理解和应用数据科学技术的理论基础。我们将从最基本的统计概念入手，深入探讨描述性统计（如均值、中位数、标准差）和推断性统计（假设检验、置信区间）的核心原理。重点内容包括：概率分布的深度解析：详尽阐述正态分布、泊松分布、二项分布等在实际数据分析中的应用场景和数学推导。统计推断的艺术：探讨A/B测试的设计、执行与结果解释，确保读者能够科学地验证商业假设。回归分析的精要：从简单的线性回归到多元回归，详细讲解模型假设、残差分析以及如何判断和处理多重共线性问题，为后续的预测建模打下坚实基础。第二部分：编程工具箱——Python与R的实战精粹数据科学的实践离不开强大的编程工具。本部分将聚焦于当前业界最主流的两大语言：Python和R，并侧重于数据处理和可视化。 Python生态系统深度挖掘： NumPy与Pandas的性能优化：不仅介绍数据结构的使用，更会深入讲解向量化操作、内存管理和高效数据帧操作技巧。数据清洗与预处理的工业级流程：涵盖缺失值插补的复杂策略（如基于模型的插补）、异常值检测与处理的鲁棒方法，以及数据转换（如特征缩放与编码）的最佳实践。 R语言在统计建模中的独特优势：介绍Tidyverse生态系统（dplyr, ggplot2），强调其在快速数据探索和报告生成方面的效率。数据可视化的叙事力量：涵盖Matplotlib、Seaborn（Python）和ggplot2（R）的高级应用，教授如何通过可视化有效沟通复杂的数据洞察，而非仅仅绘制图表。第三部分：机器学习核心算法的构建与调优本部分是数据科学模型构建的心脏，从监督学习到无监督学习，全面覆盖关键算法。监督学习的全面攻略：分类模型进阶：逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升机（XGBoost/LightGBM）的原理、优势及适用场景对比。我们将详细讨论如何选择合适的损失函数和评估指标（如F1 Score、AUC-ROC）。回归模型的深入探讨：除了线性模型，还将介绍岭回归、Lasso回归的正则化机制，及其在防止过拟合中的关键作用。无监督学习的探索性应用：聚类分析： K-Means、DBSCAN、层次聚类的算法细节、参数选择和结果评估（如轮廓系数）。降维技术：主成分分析（PCA）和t-SNE在特征工程和可视化中的实际应用。模型评估与验证的严谨性：重点讲解交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确实施，超参数调优的技术（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization），以及偏差-方差权衡的实际操作。第四部分：深度学习与神经网络的实战入门随着人工智能的飞速发展，掌握深度学习的基础至关重要。本部分使用TensorFlow和PyTorch框架，侧重于核心概念的清晰解释和实际构建。神经网络基础：从神经元、激活函数到反向传播算法的数学直觉与代码实现。卷积神经网络（CNNs）：深入讲解卷积层、池化层的工作原理，并展示其在图像识别任务中的应用。循环神经网络（RNNs）与Transformer架构概览：介绍处理序列数据的基础模型，并对近年来自然语言处理领域革命性的Transformer架构进行概念性介绍。第五部分：数据工程与M LOps的工业实践真正的数据科学成果需要稳定、可扩展的基础设施来支撑。本部分关注模型从实验室走向生产环境的关键步骤。大数据处理基础：简要介绍Hadoop生态系统和Spark的核心概念，侧重于如何使用PySpark进行分布式数据处理。数据管道的构建：探讨ETL/ELT流程的设计，数据湖与数据仓库的概念区分，以及数据质量保障体系的建立。模型部署与监控（MLOps简介）：介绍如何使用容器化技术（如Docker）封装模型，并讨论模型漂移（Model Drift）的检测与再训练策略，确保模型在生产环境中的长期有效性。第六部分：数据科学的伦理、可解释性与未来趋势本部分提升读者的行业视野和责任感。模型可解释性（XAI）：介绍LIME和SHAP等工具，理解模型“为什么”做出特定预测，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。数据伦理与偏见检测：探讨算法中的公平性问题，如何识别和减轻训练数据中的系统性偏见，确保技术应用符合社会责任。本书结构清晰，理论与实践紧密结合，通过丰富的代码示例和案例分析，旨在培养读者独立解决复杂数据问题的能力，无论您是初入数据科学领域的学生，还是希望系统化现有知识的在职专业人士，都能从中获益良多。

著者信息

作者簡介

洪錦魁

　　一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。

　　● DOS 時代他的代表作品是 IBM PC 組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。

　　● Windows 時代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。

　　● Internet 時代他的代表作品是網頁設計使用 HTML。

　　● 大數據時代他的代表作品是 R 語言邁向 Big Data 之路。

　　● 人工智慧時代他的代表作品是機器學習彩色圖解 + 基礎數學與基礎微積分 + Python 實作。

　　除了作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文外，2000 年作品更被翻譯為 Mastering HTML 英文版行銷美國，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行：

　　1：C、Java、Python 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

　　2：OpenCV 影像創意邁向 AI 視覺王者歸來

　　3：Python 網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來

　　4：演算法最強彩色圖鑑 + Python 程式實作王者歸來

　　5：matplotlib 從 2D 到 3D 資料視覺化

　　7：網頁設計 HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps 王者歸來

　　6：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python 實作王者歸來

　　7：R 語言邁向 Big Data 之路王者歸來

　　8：Excel 完整學習、Excel 函數庫、Excel VBA 應用王者歸來

　　9：Python 操作 Excel 最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來

　　10：Power BI 最強入門 – 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享王者歸來

　　他的近期著作分別登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類暢銷排行榜前幾名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

图书目录

第1章：基本觀念
1-1 認識Python
1-2 Python 的起源
1-3 Python 語言發展史
1-4 Python 的應用範圍
1-5 靜態語言與動態語言
1-6 系統的安裝與執行
1-7 程式註解
1-8 Python 彩蛋

第2章：認識變數與基本數學運算
2-1 用Python 做計算
2-2 認識變數
2-3 認識程式的意義
2-4 認識註解的意義
2-5 變數的命名原則
2-6 基本數學運算
2-7 指派運算子
2-8 Python 等號的多重指定使用
2-9 Python 的斷列
2-10 專題- 複利計算/ 計算圓面積與圓周長

第3章：Python 的基本資料型態
3-1 type( ) 函數
3-2 數值資料型態
3-3 布林值資料型態
3-4 字串資料型態
3-5 字串與字元
3-6 bytes 資料
3-7 專題- 地球到月球時間計算/ 計算座標軸2 點之間距離

第4章：基本輸入與輸出
4-1 Python 的輔助說明help( )
4-2 格式化輸出資料使用print( )
4-3 輸出資料到檔案
4-4 資料輸入input( )
4-5 處理字串的數學運算eval( )
4-6 列出所有內建函數dir( )
4-7 專題- 溫度轉換/ 房貸問題/ 緯度距離/ 雞兔同籠

第5章：程式的流程控制使用 if 敘述
5-1 關係運算子
5-2 邏輯運算子
5-3 if 敘述
5-4 if ⋯ else 敘述
5-5 if ⋯ elif ⋯else 敘述
5-6 專題-BMI/ 猜數字/ 生肖/ 方程式/ 火箭升空/ 閏年

第6章：串列 (List)
6-1 認識串列(list)
6-2 Python 物件導向觀念與方法
6-3 字串內容是串列的常用方法
6-4 增加與刪除串列元素
6-5 串列的排序
6-6 進階串列操作
6-7 串列內含串列
6-8 串列的賦值與切片拷貝
6-9 再談字串
6-10 in 和not in 運算式
6-11 is 或is not 運算式
6-12 enumerate 物件
6-13 專題大型串列/ 認識凱薩密碼

第7章：迴圈設計
7-1 基本for 迴圈
7-2 range( ) 函數
7-3 進階的for 迴圈應用
7-4 while 迴圈
7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析
7-6 專題：購物車設計/ 圓周率/ 雞兔同籠/ 國王的麥粒/ 電影院劃位

第8章：元組 (Tuple)
8-1 元組的定義
8-2 讀取元組元素
8-3 遍歷所有元組元素
8-4 修改元組內容產生錯誤的實例
8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素
8-6 元組切片(tuple slices)
8-7 方法與函數
8-8 串列與元組資料互換
8-9 其它常用的元組方法
8-10 enumerate 物件使用在元組
8-11 使用zip( ) 打包多個串列
8-12 生成式(generator)
8-13 製作大型的元組資料
8-14 元組的功能
8-15 專題：認識元組/ 打包與解包/bytes 與bytearray

第9章：字典 (Dict)
9-1 字典基本操作
9-2 遍歷字典
9-3 建立字典串列
9-4 字典內鍵的值是串列
9-5 字典內鍵的值是字典
9-6 字典常用的函數和方法
9-7 製作大型的字典資料
9-8 專題：文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼/ 摩斯密碼

第10章：集合 (Set)
10-1 建立集合set( )
10-2 集合的操作
10-3 適用集合的方法
10-4 適用集合的基本函數操作
10-5 凍結集合frozenset
10-6 專題：夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 雞尾酒實例

第11章：函數設計
11-1 Python 函數基本觀念
11-2 函數的參數設計
11-3 函數傳回值
11-4 呼叫函數時參數是串列
11-5 傳遞任意數量的參數
11-6 進一步認識函數
11-7 遞迴式函數設計recursive
11-8 區域變數與全域變數
11-9 匿名函數lambda
11-10 pass 與函數
11-11 type 關鍵字應用在函數
11-12 設計自己的range( )
11-13 裝飾器(Decorator)
11-14 專題函數的應用/ 質數
11-15 專題幾里德演算法

第12章：類別 - 物件導向程式設計
12-1 類別的定義與使用
12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)
12-3 類別的繼承
12-4 多型(polymorphism)
12-5 多重繼承
12-6 type 與instance
12-7 特殊屬性
12-8 類別的特殊方法
12-9 專題：幾何資料的應用

第13章：設計與應用模組
13-1 將自建的函數儲存在模組中
13-2 應用自己建立的函數模組
13-3 將自建的類別儲存在模組內
13-4 應用自己建立的類別模組
13-5 隨機數random 模組
13-6 時間time 模組
13-7 系統sys 模組
13-8 keyword 模組
13-9 日期calendar 模組
13-10 幾個增強Python 功力的模組
13-11 專題設計：賭場遊戲騙局/ 蒙地卡羅模擬/ 文件加密

第14章：檔案輸入輸出與目錄的管理
14-1 資料夾與檔案路徑
14-2 os 模組與
14-3 os.path 模組
14-4 獲得特定工作目錄內容glob
14-5 讀取檔案
14-6 寫入檔案
14-7 讀取和寫入二進位檔案
14-8 shutil 模組
14-9 安全刪除檔案或目錄send2trash( )
14-10 檔案壓縮與解壓縮zipFile
14-11 認識編碼格式encoding
14-12 剪貼簿的應用
14-13 專題設計分析檔案/ 加密檔案

第15章：程式除錯與異常處理
15-1 程式異常
15-2 設計多組異常處理程序
15-3 丟出異常
15-4 紀錄Traceback 字串
15-5 finally
15-6 程式斷言assert
15-7 程式日誌模組logging
15-8 程式除錯的典故

第16章：正則表達式
16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字
16-2 正則表達式的基礎
16-3 更多搜尋比對模式
16-4 貪婪與非貪婪搜尋
16-5 正則表達式的特殊字元
16-6 MatchObject 物件
16-7 搶救CIA 情報員-sub( ) 方法
16-8 處理比較複雜的正則表示法

第17章：用 Python 處理影像檔案
17-1 認識Pillow 模組的RGBA
17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)
17-3 影像的基本操作
17-4 影像的編輯
17-5 裁切、複製與影像合成
17-6 影像濾鏡
17-7 在影像內繪製圖案
17-8 在影像內填寫文字
17-9 專題 – 建立QR code/ 辨識車牌與建立停車場管理系統

第18章：開發 GUI 程式使用 tkinter
18-1 建立視窗
18-2 文字標籤Label
18-3 視窗元件配置管理員Layout Management
18-4 功能鈕Button
18-5 變數類別
18-6 文字方塊Entry
18-7 文字區域Text
18-8 捲軸Scrollbar
18-9 選項鈕Radiobutton
18-10 核取方塊Checkboxes
18-11 對話方塊messagebox
18-12 圖形PhotoImage
18-13 尺度Scale 的控制
18-14 功能表Menu 設計
18-15 專題 – 設計小算盤

第19章：詞雲設計
19-1 安裝wordcloud
19-2 我的第一個詞雲程式
19-3 建立含中文字詞雲結果失敗
19-4 建立含中文字的詞雲
19-5 進一步認識jieba 模組的分詞
19-6 建立含圖片背景的詞雲

第20章：數據圖表的設計
20-1 認識matplotlib.pyplot 模組的主要函數
20-2 繪製簡單的折線圖plot( )
20-3 繪製散點圖scatter( )
20-4 Numpy 模組基礎知識
20-5 色彩映射color mapping
20-6 繪製多個圖表
20-7 建立畫布與子圖表物件
20-8 長條圖的製作bar()
20-9 圓餅圖的製作pie( )
20-10 設計2D 動畫
20-11 專題：數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解

第21章：JSON 資料與繪製世界地圖
21-1 JSON 資料格式前言
21-2 認識json 資料格式
21-3 將Python 應用在json 字串形式資料
21-4 將Python 應用在json 檔案
21-5 簡單的json 檔案應用
21-6 世界人口數據的json 檔案
21-7 繪製世界地圖

第22章：使用 Python 處理 CSV 文件
22-1 建立一個CSV 文件
22-2 用記事本開啟CSV 檔案
22-3 csv 模組
22-4 讀取CSV 檔案
22-5 寫入CSV 檔案
22-6 專題- 使用CSV 檔案繪製氣象圖表
22-7 台灣股市數據
22-8 Python 與Microsoft Excel

第23章：Numpy 模組的基礎知識
23-1 陣列ndarray
23-2 Numpy 的資料型態
23-3 建立一維或多維陣列
23-4 一維陣列的四則運算與基礎操作
23-5 用切片提取一維陣列的元素
23-6 多維陣列的索引與切片
23-7 陣列的拷貝與檢視
23-8 更改陣列外形
23-9 陣列分割
23-10 陣列合併與堆疊

第24章：基礎統計與隨機數
24-1 母體與樣本
24-2 數據加總
24-3 數據分佈
24-4 數據中心指標
24-5 數據分散指標
24-6 Sigma 符號運算規則與驗證
24-7 活用 Sigma 符號
24-8 迴歸分析
24-9 隨機函數的分佈

第25章：Numpy 的數學運算與 3D 繪圖
25-1 基礎數學函數
25-2 三角函數
25-3 指數與對數函數
25-4 陣列處理函數
25-5 陣列資料排序
25-6 向量運算
25-7 矩陣運算
25-8 簡單線性代數運算
25-9 線性插入函數
25-10 Numpy 的廣播功能
25-11 檔案的輸入與輸出
25-12 專題 – 3D 繪圖到3D 動畫
25-13 專題 – 遮罩觀念與數據分類

第26章：Pandas 入門
26-1 Series
26-2 DataFrame
26-3 基本Pandas 資料分析與處理
26-4 讀取與輸出CSV 檔案
26-5 讀取與輸出Excel 檔案

第27章：Pandas 視覺化資料與時間序列
27-1 Pandas 繪圖
27-2 時間序列(Time Series)
27-3 專題：鳶尾花

第28章：網路爬蟲
28-1 上網不再需要瀏覽器了
28-2 下載網頁資訊使用requests 模組
28-3 檢視網頁原始檔
28-4 解析網頁使用BeautifulSoup 模組
28-5 網路爬蟲實戰

第29章：用 Python 操作台灣股市
29-1 Stock( ) 建構元
29-2 Stock 物件屬性
29-3 Stock 物件方法
29-4 取得單一股票之即時資料realtime.get( )

第30章：Sympy 模組與符號運算
30-1 定義符號
30-2 解方程式
30-3 解聯立方程式
30-4 微分與Sympy
30-5 積分與Sympy
30-6 Sympy 模組的繪圖功能

第31章：人工智慧破冰之旅 - KNN演算法
31-1 將畢氏定理應用在性向測試
31-2 電影分類
31-3 選舉造勢與銷售烤香腸

第32章：機器學習使用 scikit-learn 入門
32-1 網路購物數據調查
32-2 使用scikit-learn 模組計算決定係數
32-3 預測未來值
32-4 人工智慧、機器學習、深度學習
32-5 認識scikit-learn 數據模組datasets
32-6 監督學習 – 線性迴歸
32-7 scikit-learn 產生數據
32-8 常見的監督學習分類器
32-9 無監督學習 – 群集分析

附錄指令、函數與專有名詞索引

图书序言

ISBN：9786267146453
規格：平裝 / 976頁 / 17 x 23 x 3.81 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 三版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python

图书试读

序

　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：

　　■解說在Google Colab雲端開發環境執行

　　■解說使用Anaconda Spider環境執行

　　■PEP 8，Python設計風格，易讀易懂

　　■Python語法精神、效能發揮極致

　　■遞迴函數徹底解說

　　■f-strings輸出徹底解說

　　■電影院訂位系統

　　■靜態與動態2D ~ 3D圖表

　　■Numpy數學運算與3D繪圖原理

　　■Pandas操作CSV和Excel

　　■Sympy模組與符號運算

　　■機器學習、深度學習所需的數學與統計知識

　　■線性迴歸

　　■機器學習 – scikit-learn

　　■KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機

　　■決策樹

　　■隨機森林樹

　　■其他修訂小細節超過100處

　　■Python語法講解不完整

　　■用C、C++、Java觀念撰寫實例

　　■Python語法的精神與內涵未做說明

　　■Python進階語法未做解說

　　■基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三

　　■模組介紹不足，應用範圍有限

　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。

　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。

　　Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。

　　■內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。

　　■拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　■人工智慧基礎知識融入章節內容

　　■從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)

　　■完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式

　　■從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立

　　■生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set)

　　■經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度

　　■萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率

　　■徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。

　　■基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用

　　■Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用

　　■設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)

　　■設計加密與解密程式

　　■Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出

　　■檔案壓縮與解壓縮

　　■程式除錯(debug)與異常(exception)處理

　　■檔案讀寫與目錄管理

　　■剪貼簿(clipboard)處理

　　■正則表達式(Regular Expression)

　　■遞廻式觀念與碎形(Fractal)

　　■影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念

　　■認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計

　　■GUI設計 - 實作小算盤

　　■實作動畫與遊戲(電子書呈現)

　　■Matplotlib中英文2D、3D圖表繪製

　　■設計動態的2D與3D圖表

　　■說明csv和json檔案

　　■繪製世界地圖

　　■台灣股市資料擷取與圖表製作

　　■Python解線性代數

　　■Python解聯立方程式

　　■Python執行數據分析

　　■科學計算與數據分析Numpy、Pandas

　　■網路爬蟲

　　■人工智慧破冰之旅 – KNN演算法

　　■機器學習 – 線性迴歸

　　■機器學習 – scikit-learn

　　■KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機

　　■決策樹

　　■隨機森林樹

　　■完整函數索引，未來可以隨時查閱

　　寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python設計，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

洪錦魁2022-08-01

jiinkwei@me.com

　　圖書資源說明

　　本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。

　　本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。

　　教學資源說明

　　教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。

　　本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。

　　註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。

　　讀者資源說明

　　請至本公司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者在講解複雜的統計模型或是機器學習演算法時，真的展現了極高的功力。很多書籍在介紹這些高階主題時，往往是直接丟公式，然後就叫你自己去消化，搞得讀者一頭霧水，完全不知道這個數學背後的意義是什麼。但這本非常注重「概念先行」，它會先用最直觀的方式讓你理解這個演算法「在做什麼」，它的優點和限制在哪裡，然後再逐步帶入程式碼實作。這種「先知其然，再知其所以然」的教學法，對我這種數學背景比較薄弱的人來說，簡直是救星。我感覺我終於不是在「複製貼上」別人的程式碼，而是真正理解了背後的邏輯，這對於後續要自己修改模型參數、優化演算法來說，是至關重要的能力基礎。

评分☆☆☆☆☆

我得承認，我對這次首刷附贈的那個「程式語言濾掛式咖啡包」真的有點太期待了，畢竟誰能抗拒在寫程式的深夜來上一杯提神的香醇咖啡呢？雖然這只是個贈品，但能感受到出版社在細節上的用心，讓學習過程變得有趣多了。你知道嗎，寫程式有時候真的很孤單，尤其遇到一個 Bug 卡住好幾個小時，那種挫折感是很難排解的。但看到這個小小的驚喜，就好像有人在陪你一起奮鬥一樣，心裡會覺得暖暖的。當然，書本身還是王道，但這種額外的驚喜感，確實是讓這本書在我心目中的地位更往上爬了一層樓。它讓我覺得，這不只是一本工具書，更像是一個陪伴你學習旅程的夥伴，從頭到尾都給你滿滿的能量。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版真的很講究耶，光是看到封面就覺得誠意十足，全彩印刷果然不一樣，對照著程式碼看，眼睛比較不會那麼累，特別是對於我這種剛接觸程式語言的新手來說，圖文並茂的解釋方式真的差很多。而且這版好像有針對一些比較新的觀念做更新，我之前學舊版的時候有些函式庫的用法現在都已經不太一樣了，這次能跟上最新的潮流真的很棒，感覺就像是跟著一位經驗豐富的老師在學習，他會很清楚地告訴你現在業界最常用、最推薦的方式是什麼，而不是只丟一堆過時的知識給你。書中對於基礎概念的闡述也十分到位，像是資料結構、物件導向這些聽起來很硬的詞彙，作者都能用生活化的例子來解釋，讓我這個理工白癡也能大概抓到重點。光是這些視覺上的體驗和內容的更新，就讓我覺得這本書的價值遠遠超過書本本身，對於想踏入數據科學領域的人來說，這絕對是個非常好的起點，讓人充滿信心可以一路堅持下去。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對「入門」這兩個字有點保留，因為很多入門書寫到後面都會變得有點淺嚐輒止，結果真正要實作的時候還是得跑去網路上找一堆零散的教學影片東拼西湊。但這本不一樣，它給我的感覺是一種循序漸進，由淺入深的金字塔結構。從最基礎的變數宣告、迴圈判斷開始，扎實地打好地基，接著馬上就帶你進入 NumPy, Pandas 這些數據科學的重頭戲。最讓我驚豔的是，它不是只教你語法，更重要的是它教會你「思維方式」，怎麼用 Pythonic 的方式去解決問題，而不是單純的把 C++ 或其他語言的思維搬過來套用。書裡面的實例操作都非常貼近真實的數據分析場景，像是資料清洗、視覺化報告這些，都是未來工作上絕對會碰到的環節。這種實戰導向的編排，讓我讀完一個章節，就能馬上動手做點東西出來，成就感真的爆棚！

评分☆☆☆☆☆

從另一個角度來看，這本書的「面向未來」的設計也讓我非常欣賞。現在的數據科學發展速度非常快，很多技術很快就會被淘汰。這本書雖然是第三版，但它並沒有只停留在 Python 的基礎語法上打轉，而是很早地就將目光投向了現代數據工程的趨勢，像是如何處理大型資料集的基本概念，或是與常見雲端服務接口的初步探討，都有所著墨。這讓我覺得，買這本書不只是為了應付眼前的學習任務，更像是在為我未來三到五年的職業發展做一個長遠的佈局。它提供的不只是「現在」最強的入門方法，更是一種「持續學習」和「與時俱進」的思維模式，這才是真正成為「王者」該具備的素質吧！