Python最強入門
ChatGPT助攻
邁向數據科學之路
王者歸來
第4版(全彩印刷)
★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★
★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★
★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★
★★★★★【420個是非題、選擇題】【295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：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 : 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
相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：
☆ 深度解析sort( )和sorted( )
★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield
☆ 波士頓房價專題
★ 葡萄酒數據集專題
☆ 鐵達尼號專題
★ 糖尿病數據集專題
☆ 乳癌數據集專題
★ 手寫數字數據集專題
☆ PCA主成份分析專題
★ 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1010個程式實例和約255一般實例，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( )
☆ 徹底研究迭代器(iterator)、yield
★ 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
★ 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
☆ 完整函數索引，未來可以隨時查閱
ChatGPT助攻
邁向數據科學之路
王者歸來
第4版(全彩印刷)
★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★
★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★
★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★
★★★★★【420個是非題、選擇題】【295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：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 : 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
相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：
☆ 深度解析sort( )和sorted( )
★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield
☆ 波士頓房價專題
★ 葡萄酒數據集專題
☆ 鐵達尼號專題
★ 糖尿病數據集專題
☆ 乳癌數據集專題
★ 手寫數字數據集專題
☆ PCA主成份分析專題
★ 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1010個程式實例和約255一般實例，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( )
☆ 徹底研究迭代器(iterator)、yield
★ 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
★ 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
☆ 完整函數索引，未來可以隨時查閱