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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
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 Anaconda1-2-3 使用 Spyder1-3 使用 Google Colab 雲端開發環境1-4 Python 程式碼撰寫風格1-5 程式設計錯誤學習評量第 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2-2-1 變數的命名規則2-2-2 設定變數的值2-3 常數2-4 運算子2-4-1 算術運算子2-4-2 移位運算子2-4-3 位元運算子2-4-4 比較運算子2-5 輸出2-6 輸入學習評量第 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 Unicode3-2-2 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 格式化字串實字學習評量第 4 章 流程控制4-1 認識流程控制4-2 if 34-3 for 144-4 while4-5 break 與 continue 敘述學習評量 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 模組學習評量 第 6 章 list、tuple、set 與 dict6-1 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 字典處理方法學習評量 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 管理檔案與資料夾學習評量 第 8 章 例外處理8-1 認識例外8-2 try…except學習評量 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 多型學習評量 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學習評量 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 圖片學習評量 第 12 章 使用 NumPy 進行資料運算12-1 認識 NumPy12-2 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/輸出學習評量 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 繪製散佈圖學習評量 第 14 章 使用 SciPy 進行科學運算14-1 認識 SciPy14-2 統計子套件 scipy.stats14-2-1 離散型均勻分佈14-2-2 連續型常態分佈14-3 最佳化l套件 scipy.optimize14-4 插值子套件 scipy.interpolate學習評量 第 15 章 使用 pandas 進行資料分析15-1 認識 pandas15-2 pandas 的資料結構15-2-1 Series15-2-2 DataFrame15-3 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 繪圖學習評量 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 隨機森林學習評量 APPENDIX A 數字系統與轉換APPENDIX B ASCII 碼對照表APPENDIX C Unicode 字元表
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