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一步到位！Python 程式設計：最強入門教科書 第三版
作者：
陳惠貞
分類：
電腦與網路
／
程式語言
出版社：
旗標
出版日期：2022/6/15
ISBN：9789863127192
書籍編號：kk0551195
頁數：528
定價：
630
元
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元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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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
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
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