新絲路網路書店-Python - 最強入門ChatGPT助攻AI數據科學 - 王者歸來(五版)．電腦與網路/程式語言

內容簡介
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Python - 最強入門ChatGPT助攻AI數據科學 - 王者歸來(五版)

內容簡介
Python最強入門
ChatGPT助攻
AI數據科學
王者歸來
(全彩印刷)

　　★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★
　　★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★
　　★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★
　　★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300個習題實作題】★★★★★

　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。
　　1：最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。
　　2：精彩 x 創意程式實例解說。
　　3：數學 x 統計 x 數據科學與人工智慧知識融入內容。
　　4：ChatGPT助攻。
　　5：章節習題引導讀者複習與自我練習。
　　6：機器學習 - 真實數據 – 專題實戰 。

　　這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容，相較於該版，這本更新許多Python語法和模組，整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用，因此也更新微調書籍名稱。

　　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1000個程式實例和約300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295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)
　　★深度解析Sort( )和sorted( )
　　☆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
　　☆AI破冰之旅 – 畢氏定理到餘弦相似度
　　★機器學習 – 線性迴歸
　　☆機器學習 – scikit-learn
　　★KNN演算法、邏輯迴歸、支援向量機
　　☆決策樹
　　★隨機森林
　　☆波士頓房價
　　★葡萄酒數據集
　　☆鐵達尼號
　　★糖尿病數據集
　　☆乳癌數據集
　　★手寫數字數據集
　　☆PCA主成份分析
　　★ChatGPT助攻完全解析
　　☆完整函數索引，未來可以隨時查閱

　　►本書額外附贈電子資源，內容如下：
　　第40章　動畫與遊戲-Python創意應用(電子書)
　　40-1繪圖功能
　　40-2尺度控制畫布背景顏色
　　40-3動畫設計
　　40-4反彈球遊戲設計
　　40-5專題-使用tkinter處理謝爾賓斯基三角形

　　附錄A　安裝與執行Python(電子書)
　　A-1Windows作業系統的安裝Python版
　　A-2啟動Python可執行檔案
　　A-3找尋Python可執行檔案
　　A-4在Python Shell編輯環境
　　A-5進入編輯Python程式環境

　　附錄B　Anaconda、Spider和Jupyter Notebook(電子書)
　　B-1下載安裝Anaconda
　　B-2Anaconda Prompt
　　B-3啟動Spider整合環境
　　B-4Jupyter Notebook環境

　　附錄C　使用Google Colab雲端開發環境(電子書)
　　C-1進入Google 雲端
　　C-2建立雲端資料夾
　　C-3進入Google Colab環境
　　C-4編寫程式
　　C-5儲存檔案
　　C-6認識編輯區
　　C-7新增加程式碼儲存格
　　C-8更多編輯功能

　　附錄Ｅ　安裝第三方模組(電子書)
　　E-1命令提示字元
　　E-2系統多重安裝使用pip
　　E-3導入模組安裝更新版模組
　　E-4安裝更新版模組
　　E-5列出所安裝的模組
　　E-6刪除模組
　　E-7找尋更多模組
　　E-8安裝新版pip

　　附錄F　RGB色彩表(電子書)

　　附錄G　是非、選擇與實作題-習題檔案(電子書)

　　附錄H　ASCII碼值表(電子書)

　　附錄I　ChatGPT協助學習Python(電子書)
　　I-1問ChatGPT有關Python基本觀念
　　I-2Python運算規則
　　I-3Python基本資料型態
　　I-4程式除錯
　　I-5輸出格式與內建函數說明
　　I-6條件運算式
　　I-7串列的應用
　　I-8迴圈與重構程式
　　I-9操作元組
　　I-10字典
　　I-11集合
　　I-12函數
　　I-13物件導向程式設計
　　I-14設計與應用模組
　　I-15檔案的輸入與輸出
　　I-16正則表達式
　　I-17Pillow功能
　　I-18詞雲功能
　　I-19csv檔案
　　I-20圖表設計
　　I-21網路爬蟲
　　I-22機器學習入門

作者簡介
 
洪錦魁
 
　　畢業於明志工專（現今明志科技大學），跳級留學美國University of Mississippi計算機系研究所。
 
　　2023年和2024年連續2年獲選博客來10大暢銷華文作家，多年來唯一電腦書籍作者獲選，也是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，下列是他在各時期的代表作品。
 
　　► DOS時代：「IBM PC組合語言、Basic、C、C++、Pascal、資料結構」。
　　► Windows時代：「Windows Programming 使用C、Visual Basic」。
　　► Internet時代：「網頁設計使用HTML」。
　　► 大數據時代：「R 語言邁向Big Data之路、Python王者歸來」。
　　► AI時代：「機器學習數學、微積分 + Python實作」、「AI視覺、AI之眼」。
　　► 通用AI時代：「ChatGPT、Copilot、無料AI、AI職場、AI行銷、AI影片、AI賺錢術」。
 
　　作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行。
 
　　他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，不同時期暢銷排行榜第1 名，他的著作特色是，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說明，不賣弄學問，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。

目錄
第1章　Python基礎觀念-開啟AI與數據科學的大門
1-1認識Python
1-2Python的起源
1-3Python語言發展史
1-4Python的應用範圍
1-5變數-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
1-8Python彩蛋(Easter Eggs)

第2章　變數與基本數學運算-奠定程式與分析的基礎
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
2-8Python等號的多重指定使用
2-9Python的列連接(Line Continuation)
2-10專題-複利計算/計算圓面積與圓周長
2-11認識內建函數、標準模組函數或是第3方模組函數

第3章　基礎資料型態-掌握Python內建結構與特性
3-1type()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
3-6bytes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　資料輸入與輸出-高效讀寫技巧
4-1格式化輸出資料使用print()
4-2掌握資料輸入input()
4-3字串與數學運算的橋樑-eval()的運用
4-4實戰-溫度轉換/房貸/故宮到羅浮宮/雞兔同籠/核廢水

第5章　程式流程控制精髓-決策與邏輯的藝術
5-1關係運算子-條件判斷與流程控制的基礎
5-2邏輯運算子-邏輯判斷的關鍵
5-3if敘述在程式中的運用-決策的開始
5-4if⋯else敘述-二選一的決策技巧
5-5if⋯elif⋯else敘述–多重條件判斷
5-6巢狀if結構（Nested if Statements）
5-7Python的match-case流程控制
5-8實戰-BMI/火箭升空/推薦飲料/潛在應用

第6章　串列(List)全面解析-靈活可變的資料容器
6-1認識串列(list)
6-2Python物件導向觀念與方法
6-3串列元素是字串的常用方法
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嵌套串列-串列內含串列
6-8串列的賦值與切片拷貝
6-9再談字串
6-10in和not in運算式
6-11is或is not運算式
6-12enumerate物件
6-13專題-大型串列/認識凱薩密碼/使用者帳號管理

第7章　迴圈設計-自動化流程與效能提升
7-1基本for迴圈
7-2range()函數
7-3進階的for迴圈應用
7-4while迴圈
7-5enumerate物件使用for迴圈解析
7-6專題-購物車/成績/圓周率/國王麥粒/電影院劃位

第8章　元組(Tuple)的妙用-不可變結構的高效應用
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元組切片(tuple slices)
8-6方法與函數
8-7串列與元組資料互換
8-8其它常用的元組方法
8-9enumerate物件使用在元組
8-10使用zip()打包多個物件
8-11生成式(generator)
8-12製作大型的串列資料
8-13元組的功能
8-14專題-認識元組/打包與解包/bytes與bytearray

第9章　字典(Dict)-鍵值對資料的靈活運用
9-1字典基本操作
9-2遍歷字典
9-3match-case與字典的結合
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)實戰-高效數據處理的關鍵技術
10-1建立集合
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-程式重用與維護的核心
11-1Python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
11-10pass與函數
11-11type關鍵字應用在函數
11-12裝飾器(Decorator)
11-13專題-單字次數/歐幾里德演算法/函數應用

第12章　類別與物件導向-打造模組化與可擴充程式
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
12-6type與is instance
12-7特殊屬性
12-8類別的特殊方法
12-9專題-幾何資料/類別設計的潛在應用

第13章　模組設計與應用-建構專業軟體的基石
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
13-8keyword模組
13-9日期calendar模組
13-10pprint和string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　檔案與目錄管理-資料讀寫與組織策略
14-1資料夾與檔案路徑
14-2os模組
14-3os.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
14-8shutil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再談編碼格式encoding
14-12剪貼簿的應用
14-13專題設計-分析檔案/加密檔案/潛在應用

第15章　程式除錯與異常處理-穩定度與安全性的保證
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
15-5finally
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
15-9程式除錯與異常處理的潛在應用

第16章　正則表達式-強效字串處理利器
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
16-6MatchObject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
16-9正則表達式的潛在應用

第17章　影像檔案處理-Python在多媒體的應用
17-1認識Pillow模組的RGBA
17-2Pillow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/文字辨識與建立停車場管理系統

第18章　GUI程式開發-以tkinter打造視覺化介面
18-1建立視窗
18-2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Checkbutton
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-文字可視化創意應用
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　數據圖表設-資料視覺化基礎
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()
20-4Numpy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
20-9圓餅圖的製作pie()
20-10設計2D動畫
20-11數學表達式/輸出文字/圖表註解

第21章　JSON與世界地圖-全球資料繪製實戰
21-1JSON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世界人口數據的json檔案
21-6繪製世界地圖
21-7專題-環境部空氣品質

第22章　CSV文件處理-掌握結構化資料
22-1建立一個CSV文件
22-2開啟「utf-8」格式CSV檔案
22-3csv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
22-7CSV真實案例實作

第23章　Numpy基礎-科學運算必備工具
23-1陣列ndarray
23-2Numpy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–數據科學入門
24-1機器學習視角-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–變異數與標準差
24-6符號運算規則與驗證
24-7活用符號
24-8迴歸分析
24-9Numpy隨機分佈函數

第25章　Numpy進階運算與3D繪圖-多維度資料探索
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簡單線性代數運算
25-7線性插入函數
25-8Numpy的廣播功能
25-9檔案的輸入與輸出
25-10專題–3D繪圖到3D動畫
25-11專題–遮罩觀念與數據分類

第26章　Pandas入門-高效資料操作與分析
26-1Series
26-2DataFrame
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視覺化與時間序列-趨勢洞察與預測
27-1Pandas繪圖
27-2時間序列(Time Series)
27-3專題：鳶尾花

第28章　網路爬蟲-自動化資料蒐集與整合
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–12星座圖片下載
28-6網路爬蟲的潛在應用

第29章　Python操作台股-投資分析實戰
29-1Stock()建構元
29-2Stock物件屬性
29-3Stock物件方法
29-4取得單一股票之即時資料realtime.get()

第30章　Sympy與符號運算-數學推導自動化
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
30-6Sympy模組的繪圖功能

第31章　AI破冰之旅-從畢氏定理到餘弦相似度
31-1畢氏定理–影片相似度計算
31-2向量內積/餘弦相似度–推薦系統設計
31-3人臉辨識（Face Recognition）
31-4「畢氏定理」與「餘弦相似度」的AI應用總結

第32章　scikit-learn機器學習入門-基礎與流程
32-1網路購物數據調查
32-2使用scikit-learn模組計算判定係數
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
32-7scikit-learn產生數據

第33章　機器學習演算法-原理與應用全解析
33-1KNN(K-Nearest Neighbor)
33-2邏輯斯迴歸(Logistic regression)
33-3支援向量機(Support Vector Machine)
33-4決策樹(Decision Tree)演算法
33-5無監督學習-群集分析

第34章　機器學習專題-波士頓房價預測實務
34-1從線性迴歸到多元線性迴歸
34-2簡單資料測試
34-3波士頓房價數據集

第35章　機器學習專題-葡萄酒數據分析與分類
35-1認識葡萄酒數據
35-2使用KNN演算法執行葡萄酒分類
35-3使用邏輯斯迴歸演算法執行葡萄酒分類

第36章　機器學習專題-鐵達尼號生存預測
36-1程式設計必備知識one-hot編碼
36-2認識鐵達尼號Titanic數據集
36-3鐵達尼號專題實作–邏輯斯迴歸
36-4鐵達尼號專題實作–決策樹

第37章　機器學習專題-糖尿病數據分析
37-1認識糖尿病數據集
37-2多元線性迴歸處理糖尿病數據

第38章　機器學習專題-乳癌診斷模型訓練
38-1認識乳癌數據集
38-2支援向量機處理乳癌數據

第39章　機器學習專題-手寫數字影像辨識
39-1認識手寫數字數據集
39-2隨機森林處理手寫數字數據集
39-3PCA主成份分析

附錄D　指令、函數索引表