Python

現在已經是萬物互聯的時代，從健身環到智慧家庭都是。了解如何透過網路與硬體元件互動來收集並分析使用者資料，到了今天變得更加重要了。物聯網（IoT）結合了時下最熱門的Python開放原始碼程式語言之後，就能用來製作具備直觀好用介面的智能物聯網系統。 本書包含三大篇幅，第一篇談的是物聯網的「網」。你會製作一些端對端的物聯網app來透過網路控制LED，接著學習如何使用Python來建立各種RESTful API、WebSocket API與MQTT服務。第二篇則是介紹電子電路與GPIO介接的重要觀念。到了第三篇，重點轉到物聯網的「物」，你會學到如何透過Python來連接與控制各種電子感測器與制動器，主題包含了馬達控制、超音波感測器測距與量測溫度。最後，我們還要告訴你如何用Python來實作許多進階的物聯網技術、整合各種物聯網資料視覺化與自動化平台，並完成一個相當厲害的物聯網專案。 讀完本書之後，你對物聯網開發就有相當的掌握，也會具備使用Python製作更複雜的物聯網系統所需的知識。 本書精彩內容： ．從零開始！了解如何使用Raspberry Pi來介接電子元件 ．了解如何製作感測器與致動器電路 ．使用Async IO、發佈/訂閱架構等更多方式來建構Python程式碼 ．整合各種感測器與致動器來自動化生活中的物聯網專案 ．整合電路專案與ThingSpeak、IFTTT來作到自動化應用 ．製作並運用RESTful API、WebSocket與MQTT來操作感測器與致動器 ．設定用於物聯網專題的Raspberry Pi與Python開發環境

你的Python專案開始越來越龐大了嗎？你是否因為你的源碼庫擴展了，變得更難除錯和維護而感到痛苦？Python是一種容易學習和使用的語言，但這也意味著系統可以迅速增長到無法理解的程度。值得慶幸的是，Python具備幫助開發人員克服可維護性困境的功能。在這本實用的書中，作者Patrick Viafore告訴你如何運用Python的型別系統到極致。你會看到使用者定義的型別，例如類別和列舉，以及Python的型別提示系統。你還將學習如何使Python具有可擴充性，以及如何使用全面的測試策略作為安全網。利用這些提示和技術，你將寫出更清晰、更可維護的程式碼。‧了解為什麼型別在現代開發生態系統中是不可或缺的‧了解諸如類別、字典和列舉等型別的選擇如何反映特定的意圖‧在不使軟體變得臃腫的前提下使Python在未來具有可擴充性‧使用流行的Python工具來提高你源碼庫的安全性和強健性‧評估目前的程式碼以檢測常見的可維護性問題‧使用linter和測試在你源碼庫周圍建立一個安全網

你絕對不能錯過的機器學習工具書！※揭開機器學習的神祕面紗，深入了解機器學習。※理論與實務兼具，詳細解說機器學習理論，搭配使用Python與Stata實作，架構完整。※內容與時俱進，理解當今機器學習的最新模型與技術。※隨書附贈範例資料檔光碟近年來，科技產業迅速發展，新技術不斷出現，人工智慧、機器學習、大數據、資料科學成為炙手可熱的話題。各個領域紛紛投入人工智慧與機器學習的研究及應用，但究竟什麼是人工

本書除了介紹「運算思維與程式設計」的理論基礎之外，同時搭配Python程式實作，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念。本書的內容安排分成四大部分：-第1～4章介紹運算思維與程式設計的基本概念。-第5～11章介紹Python程式設計，從基本資料型態、判斷敘述if，到分解問題的概念、遞迴等。-第12～19章主要為資料結構與演算法，包含資料結構、物件導向，以及暴力法、分而治之法等的演算法。

1. 豐富且實用的範例程式，讓學習更有趣和學以致用。2. 適時搭配流程圖，讓學習可以事半功倍。3. 本書論及物件導向程式設計，讓讀者能從中了解物件導向程式設計的優點。4. 同時亦介紹鏈結串列的主題，使讀者對資料結構其他主題可以迎刃而解。5. 最後以一專題實作將書中所談論的主題加以應用，讓讀者可以舉一反三撰寫其他應用系統。

✧✦ 初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到生成式 AI 應用，打穩 Vibe Coding的關鍵能力 ✦✧身處在 vibe coding 的時代，在當前要能順利和 AI 協作，程式能力依然是不可或缺的。同時，在大數據、人工智慧相關的領域，Python 也還是那個最強的工具。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、大數據分析與人工智慧等專業的領域。有了基本的程式能力以後，便能有效的監督 AI 產生的程式碼，又或是清楚地提出自己對程式的要求。如此一來，你將能透過 vibe coding 體會到前所未有的樂趣！☛ 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☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn☛ Requests、Beautiful Soup－網路爬蟲☛ OpenCV、YOLO－人臉辨識、物體偵測一把罩！☛ 輕鬆建立本地端 AI 助理－Ollama、Streamlit本書特色: ✯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✯本書包含下列幾個與資料科學、網路爬蟲、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、大型語言模型等應用相關的最強套件。有了這些基礎，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▪ Requests、Beautiful Soup → 網路爬蟲▪ scikit-learn → 機器學習▪ OpenCV → 人臉偵測與辨識▪ YOLO → 物體偵測與圖像分割▪ Ollama、Streamlit → 本地端 LLM 與網頁版聊天機器人

本書較為全面地講解AI智能體開發的關鍵技術，包括提示詞工程、Function Calling、MCP、RAG知識庫、語音識別、人臉識別、大模型應用等，同時結合蝸牛學苑的自研項目和教學案例，將所有技術融入項目中，以項目驅動的方式進行講解，以便讀者更好地理解AI智能體開發技術。本書第1章主要講解在Python中對接各類大模型，以及智能體開發所使用的Function Calling技術和MCP技術；第2章主要講解FastAPI開發框架；第3章主要講解基於網頁對話來實現AI問答功能；第4章主要講解每日新聞摘要功能的實現；第5章主要講解智能語音記分功能的實現；第6章主要講解智能考勤功能的實現；第7章主要講解AI智慧課堂功能的實現；第8章主要講解智能在線客服功能的實現。本書可以作為高等院校計算機應用技術、軟件技術、人工智能技術應用等相關專業的教材，也可以作為AI智能體開發愛好者的自學用書。

在Python裡，最重要的套件應該是pandas。非資訊專長的初學者要學Python，一定要學pandas，因為它容易入手，而且功能強大。pandas具有強大的資料分析、繪圖能力，甚至能做網路爬蟲。將pandas分析結果回存到Excel也是輕而易舉！本書就是著重在pandas的介紹。本書旨在引導讀者用Python來解決問題。研究發現，問題導向學習有助提升學習熱情和學習成效。藉由在實際問題中引發學習動機和熱情，並且親自操作，來尋找問題答案並解決問題！Boud（1987）就主張，學習的起點應該始於學習者想要解決的問題、疑問或困擾。因此，筆者設計的這些問題只是起點，更希望讀者能將這些知識與生活或工作遭遇的問題做連結，進一步提出屬於自己的問題，並累積解決問題的技巧。本次改版，作者新加入了生成式AI使用介紹，讓寫作Python更方便簡潔。

感謝讀者，好評回饋中！ 本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。 【重點主題】 ◆ 資料結構入門與演算法 ◆ 陣列結構 / 串列結構 ◆ 堆疊 / 佇列 ◆ 樹狀結構 / 圖形結構 ◆ 排序演算法 ◆ 搜尋演算法與雜湊函數 ◆ 資料結構專有名詞 【本書特色】 ※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 ※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 ※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 ※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。 邊做邊學，學習Python效果加倍！好評回饋中！ 本書是一本以Python程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達。書中內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，是您學習的最佳夥伴！

史上最強Python入門邁向頂尖高手王者歸來第4版(全彩印刷)【內容簡介】◎◎◎王者歸來，Python學習的最強選擇！◎◎◎☆你想學好Python，卻常常卡關、買了很多書還是不懂專家寫的程式嗎？★你需要的不只是一本入門書，更是一位能帶你邁向頂尖高手之路的導師！◎◎◎榮登各大排行榜冠軍，銷量與好評雙冠。◎◎◎全新第4版，不只收錄最新Python語法 match-case、完整導入AI戰友「VS Code x GitHub Copilot」、獨家「圖像/影音/AI」應用，並大幅修訂超過120處細節，讓內容更精緻、更專業。相較於第3版，第4版主要是更新語法與模組、同時使用更細緻的實例，增加下列知識：☆Python新語法match-case★程式設計師的AI戰友 – VS Code x GitHub Copilot☆設計mp4影片檔案★裝飾器(decorator)全新詮釋☆其他修訂小細節超過120處◎◎◎本書特色亮點◎◎◎☆最完整語法解說：從基礎到進階，超過1300個實例、530個模組，280個實作題，全方位練功不設限。★強大職場應用力：涵蓋AI、資料科學、網路爬蟲、圖表、影像、多媒體、自動化，打造你的職場競爭力。☆最新AI程式設計趨勢：獨家解析 VS Code x GitHub Copilot 實戰，從傳統語法一路接軌未來AI開發。★生活化、趣味、實用案例：無論科學運算、機器學習、資料處理還是網路自動化，每章都有貼近真實職場與生活的範例。☆強大學習資源：完整範例、電子習題書、題解下載，學習路上不孤單。◎◎◎為什麼你需要這本書？◎◎◎☆市面上許多書語法不全、範例少、沒解說精神，讓你無法「舉一反三」！★本書跳脫 C、Java 思維，完整解密 Python 的語法靈魂，融合矽谷工程師設計邏輯，助你一次學到精通。◎◎◎買這本書，就是站上 Python 學習的頂峰！◎◎◎不管你是初學者、工程師、學生、AI 夢想家，本書都能帶你突破每個瓶頸，讓你能看懂網路專家程式，自己也能寫出高品質的 Python 專案！☆立即入手《Python最強入門邁向頂尖高手 王者歸來（第4版）》。★開啟屬於你的頂尖程式之路！◎◎◎本書內容重要特色◎◎◎除了說明「VS Code x GitHub Copilot」銜接職場應用外，同時完整說明語法未來潛在應用：☆基礎語法應用：科學計算與模擬、機器學習與人工智慧、

使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南【本書特色】✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略✪透過Discord Push打造策略訊號派送機器人【內容簡介】無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。【精采內容】✪金融大數據資料的取得✪網路爬蟲的實戰演練✪ETF的詳細介紹✪建構完整的回測系統✪經典交易策略建構✪股權分散策略建構✪三大法人策略建構✪融資融券策略建構✪月營收交易策略建構✪一籃子股票回測方法✪Discord自動化策略訊號推播【目標讀者】✪想要學習Python來進行程式交易者✪想要客觀且嚴守紀律來投資者✪沒時間盯盤但想要自動化投資者✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者

本書用深入淺出的語言講解了計算機操作系統, 並行計算, 計算機網絡與物聯網, 計算機學什麼, 神奇的0與1, 程序是如何執行的, 學習Python語言, 計算思維, 信息安全, 機器學習概論, 量子計算概論。本書僅讓讀者夠清楚、完整地瞭解如何用計算機解決問題, 而且通過Python程序的巧妙演繹與動手實踐, 讓讀者切實體會到計算機科學的廣博與趣味, 帶領讀者體會計算機科學之美。

《Python數據可視化從入門到項目實踐（超值版）》詳細介紹Python數據可視化編程涉及的幾個常用庫的使用方法，並列舉了大量的數據可視化編程示例。全書共8章，內容主要包括在Python中安裝和導入軟件包、編寫代碼和打印數據、函數式編程和面向對象編程、使用Python內置對象以及NumPy和Pandas中的核心對象為圖表構建數據的方法、Matplotlib圖表的整體組成、創建圖表的基本流程和兩種編程方式、設置Matplotlib默認選項、使用Matplotlib庫創建圖形和坐標系、設置圖形外觀、設置坐標軸、為數據點添加注釋、添加圖表標題和圖例、添加網格線和參考線，以及將圖表保存為圖片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三個庫創建不同類型的圖表，以及使用它們進行數據可視化項目實戰等內容。另外，《Python數據可視化從入門到項目實踐（超值版）》附贈示例源代碼、重點內容的多媒體視頻教程和教學課件。《Python數據可視化從入門到項目實踐（超值版）》結構系統，內容細緻，概念清晰，注重技術細節的講解，使讀者可以在短時間內學會Python數據可視化編程。《Python數據可視化從入門到項目實踐（超值版）》適合所有希望學習和從事Python數據可視化編程或對其感興趣的用戶，還可作為各類院校和培訓班的Python數據可視化編程的教材。

本書是一本模式識別學習的立體教程，通過本書的學習，能夠掌握模式識別主要技術模塊的算法原理及Python實現，包括貝葉斯決策、概率密度函數的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監督模式識別、特徵選擇、特徵提取、半監督學習以及人工神經網絡等。本書配以教學課件、Python仿真程序、微課視頻和實驗指導書，便於教和學。

Python編程語言簡單易用，功能強大，非常適合作為入門編程語言。非IT專業人士也很容易掌握 Python，學完能編寫專業的複雜程序。Python語言是當前IT行業內最為流行的編程語言之一，同時Python也是全場景編程語言，在Web、大數據、人工智能和嵌入式系統等開發領域均有應用。本書共有23章，第1章，首先說明程序設計語言概念，然後介紹Python的優缺點。第2章，介紹Python安裝方法，以及Python自帶集成開發環境IDLE的使用。第3到第10章，是Python語言基本語法，需要在理解基礎上，讀懂書中例子，僅僅完成書中的習題是不夠的，還需在網上尋找習題練習，達到熟練掌握Python語言基本語法的目的。第11章，是講解如何使用tkinter庫中的組件創建應用程序的圖形界面，實現簡單功能，理解事件和事件驅動的概念，和tkinter窗體的工作機制。從第12章到第23章，每章一個完整的應用程序，共計12個實例。每章開始首先說明程序要完成的功能和實現功能的方法。如果涉及到新的知識點，用例子加以說明。這12個例子大部分採用tkinter窗體，少部分採用pygame遊戲架構，兩者都包含若干函數或類定義，用主程序將函數或類組合的一起，完成程序功能。為使讀者更容易讀懂程序，對於主程序、每個函數和類的定義，都分別詳細說明它們要完成的功能，每個函數的參數的意義，以及各個變量的意義。對於其中的難點給出詳細解釋。最後給出完整主程序、函數和類的定義，在每條語句的後邊儘量給出詳細的注釋。

"本書以醫藥數據處理為情境，依託大量醫藥數據處理的案例，向讀者介紹Python程序設計的方法和語法，以及利用Python解決醫藥領域一些實際問題的相關知識。本書共分為三篇，依次為Python入門篇、Python進階篇和Python實戰醫藥數據處理專題篇。其中，前兩篇全面、系統地介紹了Python程序設計的方法和語法，並基於一個貫通性案例——“藥品銷售數據處理”，進一步介紹了醫藥數據讀取、清理、統計分析、可視化、機器學習建模和深度學習建模的基本知識，可以有效支撐讀者通過全國計算機二級考試；第3篇從引領學生開展智能醫藥研究的角度，闡釋了7個智能醫藥研發的典型案例，為學生開展智能醫藥研究奠定基礎。本書可作為醫藥院校本科生和研究生學習Python程序設計的教材，也可作為其他綜合型大學的“程序設計語言”通識課程的教材。"

如果你對使用Python進行遊戲開發感興趣，本書將是你的理想指南。本書從第1章到第6章，詳細介紹遊戲程式設計所需的基本指令，奠定堅實的基礎。接下來在第7章至第16章，深入講解如何使用Python內建模組tkinter來設計視窗遊戲。你將學會如何運用tkinter的控件（Widget）和繪圖元件，並利用迴圈與判斷式打造遊戲。本書對tkinter的基本知識提供了大量靈活的實例，展示各種元件與事件的應用方法。這些實例不僅使學習過程變得更有趣，還能讓你快速掌握tkinter的視窗程式設計。本書依據程式語法的特性進行分類，並藉由實用的遊戲程式範例進行解說，使內容淺顯易懂。讀者可以事半功倍地學會相關程式設計技巧。無論是程式設計的新手，還是有經驗的開發者，本書都能幫助你掌握tkinter，並將實現您對遊戲的創意。

Everything is an Object！真正從零開始，為你打下扎實的基礎能力！本書將 Python 配合程式設計做一系統性說明，因此將內容分為了 4 個章節，分別是：程式設計基礎概念、 Python 基本概念及資料型態、程式敘述及模組化程式設計。第一章程式設計基礎概念，說明程式學習的重要性及相關基本概念。第二章開始，圍繞著 Python 萬物皆物件的觀念，說明 Python 的基本概念及相關的基本資料型態及操作，其中特別針對 container、iterable 及 sequence 等相關資料型態及操作做深入的探討。第三章程式敘述分別以 simple statement（簡單敘述）與 compound statement（複合敘述）對 Python 在模組化程式設計時所會使用的程式敘述做系統性的說明。在第四章中，對 Python 所提供的模組化程式架構，如 function（函數）及 module（模組）等相關文法及機制進行說明及探討。為了使讀者能夠掌握模組化設計的完整能力，本書特別就作業系統中檔案相關的概念及 Python 對於文字檔案的存取做基本的介紹及 Python 所提供的 type hint。最後提供多個實際的範例說明如何進行有效的模組化程式設計。本書特色。內文盡量以原文呈現重要專業名詞，期望提升讀者對專業知識及相關文獻的理解。。各章節中使用 Python Shell 以各種面向提供大量的操作實例，並針對同一題目提供多種設計方式及說明其優缺點，強調「做中學」的重要性。目標讀者對於初學者而言，程式設計能力的訓練應分階段逐步進行：基本邏輯設計、結構化程式設計、模組化程式設計、物件程式設計及物件導向程式設計。每一個階段，在學習過程中都扮演著承上啟下的關鍵角色。若不切實際地追求速成，最終將無法理解專業領域的核心知識，難以有所成就。因此，本書希望讓首次學習 Python 的學生和業界人士能夠掌握 Python 語言及相關的專業技能。※本書範例檔，請至博碩官網下載

Python是一門以簡潔和可讀性著稱的編程語言，它的易學性使其成為新手和專業人士的首選。Python提供了豐富的庫和框架，廣泛應用於數據科學、人工智能、Web開發等領域。無論你是初學者還是資深開發者，Python都能滿足你的需求。本書內容共6章，立足金融場景講解Python的編程應用，結合利率、匯率、債券、股票、互換、期貨等主題演示了Python在金融領域的典型應用，幫助讀者探尋一種金融大數據分析的新思路。本書由資深的金融從業者編寫，旨在引導讀者掌握金融領域的Python編程技巧，適合金融領域和金融科技領域的從業者和高校師生學習參考，也適合對Python的金融應用感興趣的其他讀者閱讀。

新版書將 AI 協作各個部分整合到章節中，從 AI 幻覺的案例開始說明提示工程，到如何利用 AI 協助除錯、產生測試案例、分析問題、推薦語法，並以通用大語言模型 ChatGPT、Claude 與哈佛大學特殊用途 CS50.ai 助教來作說明。 本書分成基礎篇和應用篇兩個部分來引發讀者學習興趣，第一部分「基礎篇」主要在介紹 Python 程式語言的基本語法與基本套件。第二部分「應用篇」分別是：「AI 協作案例」、「人臉辨識」、「物件辨識」、「視覺化文字資料」、「簡單線性迴歸」、「簡單線性分類」、「地理資訊系統應用」、「序列資料處理」、「資料的動畫呈現」、「字元辨識、翻譯與語音轉譯」。讓讀者可以用非常少的程式碼，製作出各式各樣與 AI 和「資料科學」相關的應用系統。 本書有完整的學習地圖，讀者可以依循學習地圖來學習，部分「應用篇」的章節，不會用到所有「基礎篇」的內容，所以可以安排提前學習，讀者甚至可以自行規劃學習路徑。另外，本書大部分所使用的資料集都會重複使用，讀者也可以依據資料使用的前後關係來自行規劃學習路徑。

本書是一本專為初學者設計的Python程式設計及資料科學全面教材，也可作為iPAS巨量資料分析師考試的先修教材。透過圖解與實作，循序漸進地引導讀者掌握Python程式設計及資料科學的核心技能。書中內容豐富，從Python基礎語法開始，逐步深入到資料科學的實際應用。搭配詳細的圖例和實作範例，讓學習更加直觀和實用。本書特別強調實務應用，詳細介紹了Python資料科學必學的套件，如Numpy、Matplotlib、Pandas、Seaborn、Plotly和SciPy。這些工具不僅幫助讀者進行資料運算和分析，還能輕鬆繪製各種圖表，視覺化資料結果。在學習Python程式設計的過程中，本書運用了當前最熱門的AI工具——ChatGPT，來輔助學習。ChatGPT可以提供程式設計協助、解釋程式概念，進而寫出資料收集的網路爬蟲程式，以便更好地理解Python程式設計和資料分析的關鍵概念。這種互動式學習方式，大大提升了學習效率和理解深度。此外，本書還包含多個實務導向的案例，從資料預處理、資料清理到探索性資料分析，再到機器學習與深度學習應用，幫助讀者將所學知識應用於實際問題中。這些案例不僅鞏固了讀者的學習成果，還提升了實戰技能，為未來的職場應用打下堅實的基礎。

ChatGPT帶你學會Python程式設計 運算思維×演算法×實作遊戲 精選範例、循序漸進、易懂易上手 課後習題、難易適中、強化學習效果 Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，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，更是資料解析、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地完成許多的程式設計開發工作。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在 Python 開發環境下正確編譯與執行。這些主題包括： • ChatGPT 與 Python 雙效合一 • 大話變數與資料處理 • 一看就懂的運算式與運算子 • 選擇結構一次搞定 • 迴圈結構體驗之旅 • Python 複合資料型態的完美體驗 • 模組與套件實用關鍵密技 • 檔案輸入與輸出的速學技巧 • 活學活用 2D 視覺化統計圖表 • 玩轉繪圖與影像處理的私房攻略 • 解開網路爬蟲程式的神秘面紗 • 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 • 實作動作型射擊遊戲 • 實作 Unity 3D 遊戲不求人

本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 第2版」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。隨著資訊科技的飛速發展，帶來的各種應用已經成為我們生活和工作中不可或缺的一部分，而如何和電腦對話也逐漸成為現代人必備的技能之一，政府也積極向下扎根，將程式語言納入國高中課程。現代學生的成長歷程與網路、智慧型手機及平板電腦等科技產品緊緊相依，雖然能熟練地運用新科技處理事情，但不代表能夠使用新科技進行創作、表達自己的想法。然而，在學習程式設計的過程中，學生會被要求運用邏輯思考、運算思維來分析、拆解與解決問題，不僅能培養創意、思考以及解決問題的核心素養，也能透過程式將創意轉化為現實。在琳瑯滿目的程式語言中，Python除了開源、免費、跨平台等特色外，它簡潔的語法、成熟的社群支持以及豐富應用都深受大家喜愛，也大幅地降低非本科系學生、白領工作者的學習門檻。本書是筆者擷取Python課程教材的一部分，再擴充編撰而成，書中也融入筆者在教與學、實務過程所得的經驗與技巧，並點出實作上容易忽略的盲點。同時，搭配每章最後的綜合範例與習題能更熟練各章節的知識與技巧，將重點放在培養創造力和問題解決能力。

內容簡介:廣受讀者好評、第二版登場！紮實地學會資料分析工程師所需要的基本技能書中會對資料分析工程師所需要的基本技巧進行詳盡解說。‧取得資料、處理資料‧資料視覺處理‧編寫程式碼‧基礎數學知識‧機器學習的流程與執行方法第2版的重點‧支援Python 3.10版本‧用更深入淺出的方式進行講解在書中可以學到‧Python基本語法‧講解資料格式‧資料的預處理技巧‧資料視覺處理技巧‧運用現成的演算法來執行機器學習適合對象想成為資料分析工程師的讀者

🚀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

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

進入 AI 應用時代，查詢語法和函式功能就交給 AI 吧！用這本書來學『寫程式的直覺』！★知名教學網站『Real Python』人氣站長帶你學 Python！★★擺脫理論教條，從寫程式的過程體會怎麼寫程式！★Python 毫無疑問是現在最熱門的入門程式語言，而程式語言是現在最熱門的學科。許多人都想學習 Python，但看到複雜的語法和難懂的程式碼，又打退了堂鼓。其實寫程式不該像個『考試學科』，什麼都要死記硬背！Real Python 站長憑著多年的教學經驗，秉持 80 / 20 法則，讓你在精心安排的實作範例中，掌握少數的關鍵概念，就能學會寫程式的必要知識。比起『埋頭苦讀』，這本書會讓你『心領神會』：(X)每章開頭都講 2、3 頁道理，也不懂該用在哪裡(O)總之先寫程式，直接解釋執行結果(X)提供完美範例，看著都明白，自己寫卻一團亂(O)從程式雛型開始示範，試錯、除錯、完成步驟全收錄(X)相關功能一次教一大串，書一闔上就全忘(O)打鐵趁熱，每教一個功能就立刻操作跟著站長精心設計的實作流程、輕鬆詼諧的詳細解說，搭配有趣又豐富的練習題，讓我們『先寫程式』，然後自然而然『會寫程式』！本書特色: ●美國 Amazon 書店 4.6 顆星高評價●內容取自知名教學網站 Real Python，2012 年來超過百萬追隨●12 篇基礎操作，針對新手常見困擾解說，零基礎也絕對上手●8 篇進階應用，不只是寫寫習題，更能迎戰各種實際難題●PDF、資料庫、網路爬蟲、資料圖表、圖形介面程式...生活中實際運用●擺脫傳統上課、說教風格，從實作中自己體會程式思維●豐富的練習題和挑戰題，充分掌握內容

內容簡介:*作者以超過30年的豐富教學經驗，以及深知初學Python程式語言的盲點與障礙，精心規劃本書，讓你不論是教學或自修都可以得心應手。*內容涵蓋：輸入輸出、運算子、迴圈、函式、串列、類別、繼承、檔案與例外處理...等基礎且重要的主題，不僅可以增強你的邏輯思維能力，更穩固你的程式設計基本功。*範例貼近生活，如：猜猜你的生日、猜猜1～100的數字、大樂透電腦選號...等，並搭配程式重點解說。*提供練習題與習題測試，讓你做中學，並測試了解程度。附有參考解答，讓你學習沒有盲點，同時驗證你的答案。

內容介紹: 別再傻傻只選一個模型訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，打造最強大的模型。 本書特色: ● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識● 本書 Python 範例程式免費下載

本書是演算法入門指南，以Python程式實作應用廣泛的演算法，內容主題包含多種現代演算法，用於搜尋、排序及最佳化；以人為本的演算法，協助人們接球運動的判斷；高等演算法，用於機器學習與人工智慧領域；以及古文明演算法，用於算數值相乘、求最大公因數、產生幻方。 本書將帶領您學習： ‧產生幾何用途廣泛的Voronoi圖 ‧以演算法建置簡單聊天機器人、贏得棋賽、玩數獨遊戲 ‧實作梯度上升(下降)演算法程式，求出函數最大值(最小值)、極值 ‧使用模擬退火進行全域最佳化 ‧憑個人特徵建立快樂感預測決策樹 ‧以演算法執行程式除錯、實施稅收最大化、產生亂數 ‧衡量演算法效率與速度 此外探討純數學領域實用的演算法，了解數學概念改進演算法的方式。 跟著本書邊做邊學，您將理解當今許多超強演算法的重要細節，其中包含演算法的Python 3程式實作，以及針對衡量演算法效能與最佳化的方法。

幫助沒有任何Python基礎的使用者，學會自動化Excel工作，在Excel中，輕鬆借助Python的資料分析和科學計算工具完成任務在微軟的相關論壇中，使用者期望Excel支援Python的呼聲不斷，為什麼這個組合如此受人矚目？在這本實用的手冊當中，xlswings開發者Felix Zumstein，將現身說法，告訴您如何使用Python來達成Excel的自動化作業。雖然Excel在過去幾年加入許多新功能，但其內建的腳本語言VBA已經停滯多年，許多Excel高手都已經開始運用Python來達成自動化作業，本書可以幫助您：．無需進階程式設計知識即可運用Python．使用現代化工具，包括Jupyter Notebook和Visual Studio Code．使用Pandas取得、清理與分析資料，並取代傳統的Excel計算．將繁瑣的工作自動化，如彙整工作簿與產出報表．透過xlswings建立使用Python作為運算引擎的Excel互動式工具．透過Python程式協助Excel自資料庫、CSV檔與網路取得資料．使用Python取代VBA與樞紐分析表＂本書告訴你如何整合Excel和Python，將你從不可避免的龐大活頁簿、數以千計的公式，以及狼狽不堪的VBA 程式碼中解放出來。這是我看過最有用的Excel工具書，也是Excel進階使用者必讀的一本佳作。＂－Andreas F. Clenow, Acies資產管理資訊長暨暢銷財經書作家

用輕鬆愉快的心情學習程式設計與演算法！．從零開始了解Python的程式設計與演算法．邊開發遊戲，邊了解程式設計與演算法的基礎．一邊解謎，一邊累積寫出實用程式的功力．可以利用雲端上的Google Colaboratory開發環境立刻開始學習．謎題的解答除了Python，還有JavaScript與Ruby版的程式碼

體貼的互動式學習體驗, 幫你打好程式基礎、補正觀念, 避開語法地雷；搭配上百個 Python 程式範例, 帶你掌握 50 種以上的熱門套件和新技術, 從初學到精通, 輕鬆跨過初學的門檻, 讓你的程式力有感升級！全新修訂最熱門的實戰應用, 快速晉升精通 Python 的技術者們！學 Python 就是要做得到、用出來, 本書帶你一步一腳印用科學方法解決複雜的問題, 快速有效切入實作, 完成各種有趣的

適讀年齡：國小4~6年級 FUN心讀雙語叢書全套共6冊，20cm*20cm，附中英雙語CD 針對國內小朋友需求而全新創作的圖畫書，故事生動活潑，每本書後都附有非洲動物的介紹。 小象潔西卡一家有了新朋友—小老鼠塔貝莎。貝貝是隻勇敢又機智的小老鼠，總是在遇到危急情況的時候，想出辦法幫大家解圍。究竟小老鼠貝貝跟小象潔西卡遇到了什麼情況，會有什麼結果呢？…… 貝貝與小潔的相遇 Tabitha Meets

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這是一本面向初學者的 Python 編程實用指南，用“講故事 + 做項目”的方式帶你走進Python 世界。本書的前半部分(第 1～8 章)用淺顯易懂的語言將 Python 基礎知識、語法、數據結構等串起來，後半部分(第 9～24 章)則把這些概念直接投入真實場景，讓 Python 程序替你批量整理文件夾、填報電子表格、抓取網頁數據、生成 PDF 報告、定時發送郵件，甚至讓計算機“開口說話”。本書的案例聚焦日常痛點，會先講思路，再給代碼，並在實踐項目中分步驟拆解和演示編程實踐，非常有助於讀者邊學邊上手。值得一提的是，本書還結合大語言模型(LLM)給出了一些更加巧妙的實踐技巧。無論你是想要輕鬆學習編程的入門級讀者，還是想借助程序自動化處理事務的非專業人士，這本久經考驗的 Python 教程都將是你不容錯過的選擇。

Python 運算思維Google Colab x Gemini AI零基礎 + 高效率 學「程式設計」內容簡介★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★本書特色如下：☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：★ 科技與人工智慧知識融入內容☆ 完整Python語法★ 串列、元組、字典、集合☆ 經緯度計算城市間的距離★ 數學方法計算圓週率☆ 生成式generator★ 函數與類別設計☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫☆ 程式除錯與異常處理★ 正則表達式☆ 影像處理★ Numpy☆ CSV文件★ 2D ～ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製☆ 網路爬蟲★ 人工智慧破冰之旅☆ 迴歸分析★ 機器學習使用scikit-learn入門☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」讀者最值得閱讀本書的十大理由①從零開始的運算思維訓練第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。②完整且紮實的 Python 語法入門到進階從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：◎產生程式碼◎除錯◎重構程式◎解釋程式邏輯本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python

本書通過案例講述有關的概念和方法，不僅介紹了ARMA 模型、狀態空間模型、Kalman 濾波、單位根檢驗和GARCH 模型等一元時間序列方法，還介紹了很多多元時間序列方法，如線性協整、門限協整、VAR 模型、Granger 因果檢驗、神經網絡模型、可加AR 模型和譜估計等，並且增加了全新的一章講述如何用深度學習進行時間序列分析. 書中強調對真實的時間序列數據進行分析，全程使用R 和Python軟件分析了各個科學領域的實際數據，還分析了金融和經濟數據的例子.本書通俗易懂，理論與應用並重，可作為高等院校統計學和經濟管理等專業“時間序列分析”相關課程的教材，對金融和互聯網等領域的相關從業者也極具參考價值.

＃以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。＃理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。＃附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。內容循序漸進，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。