運算思維程式講堂
輕鬆學會 Python 的入門精華！
利用 ChatGPT 撰寫程式、開發 AI 小遊戲！
Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，具有強大的跨平台的特點，可以在大多數的主流平台上執行。更棒的是，Python 具有許多物件導向的特性，是資料解析、資料探勘（Data Mining）、資料科學工作中經常被使用的程式語言，可以廣泛應用在網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。同時，Python 擁有第三方套件及開發工具，可以幫助程式設計師輕鬆完成許多程式設計開發的工作。
本書結合運算思維與演算法的基本觀念，並以 Python 語言來一步步引導，期許幫助各位具備程式設計的基本能力。其實學習程式語言和學游泳一樣，跳下水感覺看看才是最快的方法，對一個初學者的心態來說，就是實際跑出程式最為重要，因此為了方便初學者機上實作，本書程式碼都已在 Python開發環境下正確編譯與執行。
另外，OpenAI 推出免費試用的 ChatGPT 聊天機器人，在網路上引起熱烈討論，造成不少話題。因為它不僅僅是個聊天機器人，還可以幫忙回答各種問題，例如：寫程式、寫文章、寫信等。本書加入了 ChatGPT 與 Python 雙效合一的應用，精彩 ChatGPT AI 程式範例如下：
➤使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案
➤以內建模組及模擬大樂透的開獎程式
➤建立四個主功能表的視窗應用程式
➤演算法的應用：迷宮問題的解決方案
➤海龜繪圖法（Turtle Graphics）繪製圖形
➤猜數字遊戲
➤OX 井字遊戲
➤猜拳遊戲
➤比牌面大小遊戲
具体描述
书名：Python 資料科學與機器學習實戰指南 作者：[在此處填寫作者姓名] 出版社：[在此處填寫出版社名稱] --- 內容簡介：Python 資料科學與機器學習實戰指南 一、書籍定位與目標讀者群 本書旨在為那些希望深入掌握 Python 在資料科學與機器學習領域的應用，並能夠實際解決複雜商業與技術問題的讀者，提供一套全面、實用且具備前瞻性的實戰指南。我們不著重於基礎程式語言語法的重複講解，而是將重點放在如何運用 Python 生態系統中最核心、最尖端的工具鏈，從資料的獲取、清洗、探索性分析（EDA），到建立高效能的機器學習模型，乃至於模型的部署與監控。 本書的目標讀者群主要包括： 1. 中階至進階的 Python 開發者： 希望將現有編程技能轉化為資料科學應用，快速進入機器學習領域的工程師。 2. 資料分析師與商業智慧（BI）專家： 尋求升級技能樹，利用機器學習提升數據洞察深度與預測能力的專業人士。 3. 學術研究人員與研究生： 需要強大工具集來處理大型數據集、進行複雜統計建模與學術研究的領域專家。 4. 渴望建立完整 MLOps 知識體系的技術人員： 不僅關注模型訓練，更關心模型在真實生產環境中生命週期的管理與優化。 二、核心技術棧概覽 本書的內容深度覆蓋了當今資料科學領域最不可或缺的幾大核心技術棧，確保讀者掌握的知識具有長期的實用價值： 第一部分：高效能資料處理與探索（Pandas & NumPy 深度應用） 在資料科學流程中，數據準備往往佔據了 80% 的時間。本部分將徹底超越基礎的 DataFrame 操作，深入探討： NumPy 底層機制與向量化操作優化： 如何利用 Numba 或 Cython 提升數值計算的速度，特別針對高維度稀疏矩陣的處理。 Pandas 進階功能： 掌握分組聚合（Groupby）的高級技巧、時間序列資料的高效處理（如重採樣、滯後操作），以及 `apply`、`transform`、`map` 的性能差異與最佳實踐。 資料庫與大數據連接： 講解如何使用 SQLAlchemy 與 Dask/PySpark 框架，實現對遠程資料庫（如 PostgreSQL, Snowflake）的無縫連接和分佈式計算。 第二部分：資料視覺化與敘事的力量（Matplotlib, Seaborn, Plotly 專業級應用） 視覺化不僅是呈現結果，更是發現問題的關鍵步驟。我們將專注於創造專業、可解釋的圖表： 客製化 Matplotlib 繪圖引擎： 深入理解底層物件模型，實現高度客製化的圖表風格，並教授如何創建複雜的統計圖（如半對數圖、小平面圖）。 交互式探索： 使用 Plotly 和 Bokeh 創建可供使用者深入探索的 Web 級互動式儀表板組件，特別適用於報告與即時監控。 地理空間資料視覺化： 結合 GeoPandas 處理空間資料，並使用 Folium 進行地圖熱力圖與路徑分析的視覺呈現。 第三部分：經典與深度學習模型的構建（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch 實戰） 這是本書的核心部分，聚焦於模型的選擇、訓練、優化與評估： Scikit-learn 實戰： 詳盡解析模型選擇流程（從線性模型到樹狀模型），重點講解交叉驗證策略、超參數調優的最佳實踐（如 Grid Search CV, Bayesian Optimization），以及管道（Pipeline）的建立以防止資料洩漏。 特徵工程的藝術： 涵蓋高階特徵工程技巧，包括特徵選擇方法（如 RFE, permutation importance）、特徵交叉、以及如何處理類別變數的嵌入（Embedding）。 深度學習基礎與遷移學習： 介紹使用 TensorFlow 2.x 或 PyTorch 構建卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN/LSTM）。特別強調如何利用預訓練模型（如 BERT, ResNet）進行遷移學習，以加速解決特定領域問題。 第四部分：模型解釋性、評估與生產部署（XAI & MLOps 基礎） 一個優良的模型不僅要準確，更要可靠且可解釋。本部分將引導讀者邁向生產級的資料科學實踐： 可解釋性 AI (XAI)： 運用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME 等工具，深入剖析模型決策背後的邏輯，滿足監管和業務透明度的要求。 模型效能監控： 講解如何定義和追蹤關鍵指標，識別模型漂移（Model Drift）的跡象，並使用 Prometheus 或 MLflow 進行基本監控設置。 模型服務化基礎： 介紹使用 FastAPI 構建輕量級 API 介面，將訓練好的模型封裝成可供外部系統調用的服務，為後續的微服務化打下基礎。 三、本書的獨特優勢 1. 案例導向，重實戰模擬： 書中所有範例均基於真實世界數據集或高度仿真的商業場景（如金融詐欺偵測、客戶流失預測、自然語言文本分類），確保讀者學到的知識能夠立即應用。 2. 強調性能與資源效率： 在處理大型資料集時，本書會明確指出不同 Python 函式的性能瓶頸，並提供優化方案，教導讀者如何有效利用 CPU 和記憶體資源。 3. 涵蓋資料科學生命週期： 內容結構嚴謹地遵循了資料科學專案的完整生命週期，從定義問題到最終部署，提供一站式的解決方案藍圖。 --- 總結： 《Python 資料科學與機器學習實戰指南》不僅是一本技術手冊，更是一張通往專業資料科學家職位的實踐地圖。它要求讀者具備一定的 Python 基礎，但將以最快的速度引導他們掌握從資料處理到模型部署的整套高階技能樹。
著者信息
图书目录
CHAPTER 01 程式設計與 Python 初體驗
1-1 認識程式語言
1-1-1 機器語言
1-1-2 組合語言
1-1-3 高階語言
1-1-4 第四代語言
1-1-5 第五代語言
1-2 Python 簡介與特性
1-2-1 程式簡潔與開放原始碼
1-2-2 直譯與跨平台的特性
1-2-3 物件導向的設計風格
1-2-4 豐富的第三方套件
1-3 Python 安裝與執行
1-3-1 IDLE 編輯器下載與安裝
1-3-2 在桌面上建立 IDLE 捷徑
1-4 我的第一支 Python 程式就上手
1-4-1 新建程式
1-4-2 儲存程式
1-4-3 執行程式
1-4-4 開啟程式
CHAPTER 02 變數與資料處理
2-1 認識變數
2-1-1 變數宣告與指定
2-1-2 變數命名規則
2-1-3 程式註解的重要
2-2 資料型態
2-2-1 數值型態
2-2-2 字串型態
2-2-3 資料型態轉換
2-3 輸出指令 --print
2-3-1 「%」參數格式化輸出
2-3-2 以 format 方法將輸出資料格式化
2-4 輸入指令 --input
CHAPTER 03 運算式與運算子
3-1 算術運算子
3-2 複合指定運算子
3-3 比較運算子
3-4 邏輯運算子
3-5 運算子的優先權
CHAPTER 04 結構化程式設計與條件控制指令
4-1 認識程式區塊及縮排
4-2 條件控制指令
4-2-1 if 條件指令
4-2-2 if else 條件指令
4-2-3 if...elif...else 指令
4-2-4 巢狀 if 條件指令
CHAPTER 05 迴圈結構
5-1 for 迴圈
5-1-1 認識 range 函數
5-1-2 for 迴圈語法
5-1-3 巢狀迴圈
5-2 while 迴圈
5-3 迴圈控制指令
5-3-1 break 指令
5-3-2 continue 指令
CHAPTER 06 字串、串列、元組、字典與集合
6-1 再談字串（string）
6-1-1 字串建立
6-1-2 字串輸出格式化
6-1-3 []運算子與切片運算
6-1-4 跳脫字元
6-1-5 字串相關方法
6-2 串列（list）
6-2-1 建立串列
6-2-2 多維串列
6-2-3 常用的串列函數以及方法
6-3 元組（tuple）
6-3-1 建立元組
6-3-2 常用元組函數
6-4 字典（dict）
6-4-1 建立字典
6-4-2 常用的字典函數以及方法
6-5 集合（set）
6-5-1 建立集合
6-5-2 常用集合方法
CHAPTER 07 函數與演算法
7-1 函數簡介
7-1-1 Python 函數類型
7-1-2 定義函數
7-1-3 參數預設值
7-1-4 任意引數傳遞
7-1-5 關鍵字引數
7-1-6 變數的有效範圍
7-1-7 lambda 函數
7-2 參數傳遞模式
7-2-1 傳值呼叫
7-2-2 傳址呼叫
7-3 常見 Python 內建函數
7-3-1 數值函數
7-3-2 日期與時間函數
7-4 認識演算法
7-4-1 演算法的表現方式
7-4-2 分治法與遞迴函數
7-4-3 動態規劃法
7-4-4 疊代法
7-4-5 氣泡排序法
7-4-6 淺談搜尋法
CHAPTER 08 模組與套件自訂與應用
8-1 認識模組與套件
8-1-1 模組的使用
8-2 建立自訂模組
8-2-1 建立自訂模組
8-2-2 名稱空間的功用
8-3 常用內建模組
8-3-1 os 模組
8-3-2 sys 模組
8-3-3 math 模組
8-3-4 random 模組
8-3-5 time 模組
8-3-6 calendar 模組
8-4 套件管理程式 – pip
8-4-1 第三方套件集中地 PyPI
8-4-2 pip 管理工具
CHAPTER 09 視窗程式設計
9-1 建立視窗
9-1-1 匯入 tkinter 套件
9-2 常用視窗元件介紹
9-2-1 標籤元件（Label）
9-2-2 按鈕元件（Button）
9-2-3 文字方塊元件
9-2-4 文字區塊元件
9-2-5 捲軸元件
9-2-6 訊息方塊元件
9-2-7 核取按鈕元件
9-2-8 單選按鈕元件
9-2-9 功能表元件
CHAPTER 10 檔案的輸入與輸出
10-1 檔案功能簡介
10-1-1 檔案類型
10-2 認識檔案與開啟
10-2-1 檔案開啟 – open() 函式
10-2-2 建立 / 讀取檔案
10-2-3 開啟檔案組合模式
10-2-4 常見檔案處理方法
10-2-5 使用 with...as 指令
10-3 例外處理
10-3-1 try...except...finally 用法
10-3-2 常見錯誤類型
CHAPTER 11 ChatGPT 與 Python 程式設計黃金入門課
11-1 認識聊天機器人
11-1-1 聊天機器人的種類
11-2 ChatGPT 初體驗
11-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
11-2-2 更換新的機器人
11-2-3 登出 ChatGPT
11-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式
11-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式
11-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼
11-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較
11-4 ChatGPT AI Python 程式範例集
11-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案
11-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式
11-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式
11-4-4 演算法的應用：寫一支迷宮問題的解決方案
11-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形
11-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣
11-5-1 能記錄對話內容
11-5-2 專業問題可事先設定人物背景及腳本
11-5-3 目前只回答 2021 年前
11-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具
11-5-5 熟悉重要指令
11-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
11-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲
11-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲
11-6-2 猜數字遊戲
11-6-3 OX 井字遊戲
11-6-4 猜拳遊戲
11-6-5 比牌面大小遊戲
1-1 認識程式語言
1-1-1 機器語言
1-1-2 組合語言
1-1-3 高階語言
1-1-4 第四代語言
1-1-5 第五代語言
1-2 Python 簡介與特性
1-2-1 程式簡潔與開放原始碼
1-2-2 直譯與跨平台的特性
1-2-3 物件導向的設計風格
1-2-4 豐富的第三方套件
1-3 Python 安裝與執行
1-3-1 IDLE 編輯器下載與安裝
1-3-2 在桌面上建立 IDLE 捷徑
1-4 我的第一支 Python 程式就上手
1-4-1 新建程式
1-4-2 儲存程式
1-4-3 執行程式
1-4-4 開啟程式
CHAPTER 02 變數與資料處理
2-1 認識變數
2-1-1 變數宣告與指定
2-1-2 變數命名規則
2-1-3 程式註解的重要
2-2 資料型態
2-2-1 數值型態
2-2-2 字串型態
2-2-3 資料型態轉換
2-3 輸出指令 --print
2-3-1 「%」參數格式化輸出
2-3-2 以 format 方法將輸出資料格式化
2-4 輸入指令 --input
CHAPTER 03 運算式與運算子
3-1 算術運算子
3-2 複合指定運算子
3-3 比較運算子
3-4 邏輯運算子
3-5 運算子的優先權
CHAPTER 04 結構化程式設計與條件控制指令
4-1 認識程式區塊及縮排
4-2 條件控制指令
4-2-1 if 條件指令
4-2-2 if else 條件指令
4-2-3 if...elif...else 指令
4-2-4 巢狀 if 條件指令
CHAPTER 05 迴圈結構
5-1 for 迴圈
5-1-1 認識 range 函數
5-1-2 for 迴圈語法
5-1-3 巢狀迴圈
5-2 while 迴圈
5-3 迴圈控制指令
5-3-1 break 指令
5-3-2 continue 指令
CHAPTER 06 字串、串列、元組、字典與集合
6-1 再談字串（string）
6-1-1 字串建立
6-1-2 字串輸出格式化
6-1-3 []運算子與切片運算
6-1-4 跳脫字元
6-1-5 字串相關方法
6-2 串列（list）
6-2-1 建立串列
6-2-2 多維串列
6-2-3 常用的串列函數以及方法
6-3 元組（tuple）
6-3-1 建立元組
6-3-2 常用元組函數
6-4 字典（dict）
6-4-1 建立字典
6-4-2 常用的字典函數以及方法
6-5 集合（set）
6-5-1 建立集合
6-5-2 常用集合方法
CHAPTER 07 函數與演算法
7-1 函數簡介
7-1-1 Python 函數類型
7-1-2 定義函數
7-1-3 參數預設值
7-1-4 任意引數傳遞
7-1-5 關鍵字引數
7-1-6 變數的有效範圍
7-1-7 lambda 函數
7-2 參數傳遞模式
7-2-1 傳值呼叫
7-2-2 傳址呼叫
7-3 常見 Python 內建函數
7-3-1 數值函數
7-3-2 日期與時間函數
7-4 認識演算法
7-4-1 演算法的表現方式
7-4-2 分治法與遞迴函數
7-4-3 動態規劃法
7-4-4 疊代法
7-4-5 氣泡排序法
7-4-6 淺談搜尋法
CHAPTER 08 模組與套件自訂與應用
8-1 認識模組與套件
8-1-1 模組的使用
8-2 建立自訂模組
8-2-1 建立自訂模組
8-2-2 名稱空間的功用
8-3 常用內建模組
8-3-1 os 模組
8-3-2 sys 模組
8-3-3 math 模組
8-3-4 random 模組
8-3-5 time 模組
8-3-6 calendar 模組
8-4 套件管理程式 – pip
8-4-1 第三方套件集中地 PyPI
8-4-2 pip 管理工具
CHAPTER 09 視窗程式設計
9-1 建立視窗
9-1-1 匯入 tkinter 套件
9-2 常用視窗元件介紹
9-2-1 標籤元件（Label）
9-2-2 按鈕元件（Button）
9-2-3 文字方塊元件
9-2-4 文字區塊元件
9-2-5 捲軸元件
9-2-6 訊息方塊元件
9-2-7 核取按鈕元件
9-2-8 單選按鈕元件
9-2-9 功能表元件
CHAPTER 10 檔案的輸入與輸出
10-1 檔案功能簡介
10-1-1 檔案類型
10-2 認識檔案與開啟
10-2-1 檔案開啟 – open() 函式
10-2-2 建立 / 讀取檔案
10-2-3 開啟檔案組合模式
10-2-4 常見檔案處理方法
10-2-5 使用 with...as 指令
10-3 例外處理
10-3-1 try...except...finally 用法
10-3-2 常見錯誤類型
CHAPTER 11 ChatGPT 與 Python 程式設計黃金入門課
11-1 認識聊天機器人
11-1-1 聊天機器人的種類
11-2 ChatGPT 初體驗
11-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
11-2-2 更換新的機器人
11-2-3 登出 ChatGPT
11-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式
11-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式
11-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼
11-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較
11-4 ChatGPT AI Python 程式範例集
11-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案
11-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式
11-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式
11-4-4 演算法的應用：寫一支迷宮問題的解決方案
11-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形
11-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣
11-5-1 能記錄對話內容
11-5-2 專業問題可事先設定人物背景及腳本
11-5-3 目前只回答 2021 年前
11-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具
11-5-5 熟悉重要指令
11-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
11-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲
11-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲
11-6-2 猜數字遊戲
11-6-3 OX 井字遊戲
11-6-4 猜拳遊戲
11-6-5 比牌面大小遊戲
图书序言
- ISBN：9786263334915
- 規格：平裝 / 320頁 / 17 x 23 x 1.78 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 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
用户评价
评分
这本书在处理技术更新速度快的问题上做得非常出色。它注重教授那些不易过时的核心编程思想和解决问题的底层逻辑，而不是仅仅停留在某个特定版本的功能介绍上。这使得这本书具有了长久的生命力。即使未来某些工具或库发生了变化，书中强调的基本原理和思维框架依然可以指导我们快速适应新的环境。我感觉它不是在教我“一时的招式”，而是在传授“内功心法”。这种对基础和思想的深度挖掘，让我在学习过程中获得了极大的安全感，知道自己正在建立的知识体系是坚固且可迁移的。这种对持久价值的追求，使得这本书远超同类教材的短期价值。
评分我发现这本书的结构设计非常巧妙，它不仅仅是一个知识点的罗列，更像是一张精心绘制的技能地图。从最基础的编程语言概念入手，然后逐步引入更复杂的编程范式和工具链。这种层次分明的结构，使得我可以清晰地看到自己知识体系的构建过程。更重要的是，作者在各个知识模块之间搭建了有效的桥梁，确保了知识的连贯性，避免了学习过程中的碎片化。每完成一个阶段的学习，都能明显感觉到自己的“内功”得到了提升，而不是只学会了一些零散的技巧。这种系统化的构建方式，对于想要建立扎实基础，避免未来走弯路的学习者来说，价值无可估量。它教会的不仅仅是“做什么”，更是“为什么这么做”。
评分这本书的叙述风格非常接地气，完全没有那种高高在上的技术大拿口吻。作者好像就是一个经验丰富的同行，手把手地带着你走过每一步，语气亲切且充满鼓励。我特别欣赏它在解释疑难点时的耐心和细致。很多时候，一个看似简单的概念，在其他地方可能被一带而过，但在本书中却被拆解得非常彻底，甚至会预设读者可能会在哪里产生困惑，并提前给出清晰的解释和对比。这种“知我者莫若你”的写作态度，让阅读体验变得非常流畅，几乎没有卡壳的地方。它就像一个耐心的导师，在你迷茫时及时给予指导，让你在面对编程挑战时，心里踏实很多，不再感到孤军奋战。
评分这本书的排版和设计真的让人眼前一亮，不是那种传统枯燥的技术书籍的风格。封面色彩搭配得很活泼，内页的字体选择和行间距也考虑得很周到，阅读起来非常舒服。我尤其喜欢它在内容呈现上的创新，很多复杂的概念不是直接堆砌文字，而是通过图文并茂的方式来解释，有时候甚至配有一些幽默的小插图，让学习过程变得轻松愉快。作者在内容编排上的用心程度显而易见，从基础知识的铺垫到进阶主题的深入浅出，逻辑性非常强，让人能循序渐进地跟上节奏。对于我这种对编程有点畏惧的初学者来说，这种友好的界面设计和排版，极大地降低了阅读门槛，让我更有动力去翻开和深入学习。每次翻阅，都能感受到设计者对读者的尊重，这在技术书籍中是很难得的体验。
评分这本书在知识点的组织上展现出了极高的专业水准和实战导向性。它并没有停留在理论的阐述，而是非常注重培养读者的实际操作能力。我发现书中的每一个章节都紧密结合了当下技术领域的热点和实际应用场景，这使得我学习到的知识不仅仅停留在纸面上，而是能立刻联想到如何在实际项目中运用。特别是它对于构建清晰的逻辑思维框架的强调，让我深刻体会到编程不仅仅是写代码，更重要的是解决问题的思路。很多编程书看完后依然感觉“空中楼阁”，但这本书通过大量的案例和项目驱动的学习模式，有效地将理论与实践联系起来，让我感觉每学完一个小节，就掌握了一项可以立即投入使用的技能。这种以结果为导向的教学方式，对于希望快速提升实战能力的人来说，简直是福音。
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