Effective Python

本書是中國科學技術大學計算機學院核心通識課教材，介紹Python語言的語法、語義和標準庫，以及程序設計的基本概念(算法的時間複雜度)和技術(設斷點調試、程序測試和時間性能的測量)；如何使用科學計算擴展庫(NumPy、SciPy和SymPy等)解決科學計算問題，包括矩陣計算、插值和數值積分、統計計算、代數方程求解、最優化方法和常微分方程求解等。提供了重要的數學結論和程序實例，並使用圖示顯示計算結果，使得數學理論和算法更加具體和直觀，提升讀者的學習興趣。

本教材從編程的角度“解剖”了深度學習的底層技術，通過介紹使用Python庫實現經典的深度學習框架的過程，逐步向讀者呈現深度學習的本質；用典型示例深入剖析深度學習在計算機視覺和自然語言處理方面的應用，同時介紹這些示例的TensorFlow實現，並在配套代碼中給出相應的飛槳實現，以便讀者深刻理解深度學習框架的技術細節；通過目標檢測、中文文本分類、超越文本分類和視頻動作識別等，為讀者呈現最前沿的深度學習技術。本教材可作為高職院校人工智能相關專業學生的教材，也可作為相關培訓機構的培訓資料。對於廣大的Python深度學習愛好者來說，本教材也是很好的參考用書。

本書圍繞Python編程、人工智能和機器人, 學習Python語言編程、人工智能基礎、機器人控制等內容。在Python編程方面, 學習變量與數據類型、三大程序結構、列表、函數、面向對象、文件操作、網絡編程等; 在人工智能方面, 學習顏色識別、標簽識別、圖像識別等基礎的圖像識別內容; 在機器人方面, 教材中使用EP機器人與TT無人機, 學習機器人的基礎移動控制, 雲台控制、目標追蹤、避障控制等內容。

本書共分4章、11個項目、28個情境, 內容包括大數據認知體驗、Python基礎應用、數據預處理實戰、大數據技術在財務分析中的應用。

本書主要講解量化投資的基礎知識，並借助Python 工具進行金融案例實戰。本書一共分為4部分，第1部分是量化投資策略概述，第2部分是python語言介紹，第3部分是量化投資之金融計量應用，第4部分是量化投資之機器學習應用。本書首先對量化投資概念、量化選股、量化擇時、投資組合、統計套利、期權套利等內容進行介紹，其次，對Python編程語言進行簡要介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python語言處理金融數據的方法，並靈活運用Python解決實際金融問題；再次，向讀者介紹金融計量方法在量化投資中的應用；最後介紹機器學習方法如何構建量化投資策略。

感謝讀者，暢銷回饋中！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。【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。【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

本書是針對高等職業教育人工智能技術應用專業培養目標，對接“Python程序開發”1+X職業技能等級標準，基於工作過程開發完成的活頁式教材，依據“任務導向”“目標先行”“興趣誘發”來組織教材內容，主要設置爬取靜態網頁的數據並解析、爬取動態網頁的數據並解析、利用Scrapy框架進行爬取、爬蟲代理、模擬登錄、爬取App數據等項目，培養學生開發爬蟲系統並運維、數據研究和加工處理、爬蟲系統的架構設計與開發，構建抓蟲服務平臺、設計算法，提升網頁爬取的效率和質量的能力。本書適合作為高職人工智能技術應用、計算機應用技術、移動應用開發等專業的教材，也適合IT互聯網企業、各企事業單位、政府部門等的信息化、數字化部門從事Python程序開發、爬蟲開發與維護、數據采集清洗和存儲等工作崗位的人員參考。

AI再進化！ 使用ChatGPT 高效率生成 Python程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用Python語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用Python程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，Chat GPT生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用Python語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象 ◇特別提供◇ ―――――――――――――――――― ChatGPT 生成程式碼 ―――――――――――――――――― 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！ ｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜

本書以Python為基礎，逐步帶領讀者熟悉並掌握機器學習的經典算法。本書共12章，包括Python概述，Python語言基礎，基礎數據結構，函數與模塊，面向對象程序設計，Numpy數據分析，數據可視化，基礎算法分析與實現，機器學習概述，回歸分析，分類算法，聚類算法。 本書內容精練，文字簡潔，結構合理，案例經典且實用，綜合性強，面向機器學習入門讀者，側重提高。本書適合作為高等院校相關專業機器學習入門課程教材或教學參考書，也可以供從事機器學習應用開發的技術人員參考。

本書按照數字圖像處理的知識體系，對OpenCV-Python的基本功能進行介紹。全書共18章，分為OpenCV-Python的基本操作、圖像處理的基本方法、圖像處理的高級方法和計算機視覺四部分，介紹常用的OpenCV函數，並講解例程代碼。

本書由七個單元組成，分別是國產桌面操作系統基礎、數據處理、圖像處理、音頻處理、視頻處理、Python開發環境搭建、物聯網與人工智能應用開發。

▍市場第一本 Python ✕ Excel 自動化應用加上 ChatGPT 的中文書！▍自動化招式最多！讓資料彙整、轉換、報表製作、數據分析...等辦公室重複作業全方位 Auto！▍ChatGPT 神威助力！呼叫 ChatGPT 做為程式萬能顧問：提供想法生成範例、詢問關鍵功能如何撰寫、生成程式註解、解釋程式內容、糾出錯誤直接更正...樣樣通！因應數位轉型 (DX，Digital Transformation) 的浪潮，許多數位化工具 － 尤其是如今已經向下紮根、從小就要學的程式語言，已不再是 IT 人員的專利。再加上當紅的 ChatGPT 可以擔任萬能的程式顧問，更大大降低了撰寫程式的門檻。如果你已經在碰或打算學點程式設計，一定要試試【辦公室自動化 (Office Automation)】這個對廣大上班族最有直接幫助、最有感的程式應用！只要你感覺很多動作總是日復一日一再重複地做，就很適合用程式來幫忙一鍵完成。【用最紅的 Python ✕ ChatGPT 幫忙做 Excel 自動化，快又有彈性！】Python 的語法簡潔、擴充性強，是打造辦公室作業自動化的最佳助手，只要用對套件，短短幾行程式就可執行自動化工作，在開發時還可以呼叫最熱門的 ChatGPT 來幫忙，包括提供想法生成範例、詢問關鍵功能如何撰寫、請 ChatGPT 幫忙生成程式註解、解釋程式內容、糾出錯誤直接更正...等，讓撰寫程式的效率再加倍！如果以下是你的日常：．數十個 Excel 檔等著你逐一開啟，複製資料後貼到總表 ．逐一從多個 Excel 檔複製資料，還得彙總成老闆要的分析報表．有上百個檔案名稱要列表整理，逐一將檔名複製下來 ．逐一開啟文件搜尋是否有某關鍵字，並彙整存在的頁面、位置．Excel 工作表已整理好各區報表，逐一切換工作表轉檔成 PDF．Word 當中存在多個表格，逐一選取並貼到 Excel．每天固定時段到網路上抓資料貼到 Excel，日復一日天天做...諸如此類的機械性重複工作，一兩次還沒什麼，但只要資料量很大、或次數很多時就會成了苦差事，本書會教你如何改用 Python ✕ ChatGPT 通通一鍵完成！讓你少做很多苦工！【540 個程式實例帶你徹底掌握辦公室作業自動化！】自動化雖然很美好，但依小編經驗，網路上或坊間書籍所示範的 Python ✕ Excel 自動化教學程式不見得可以

《管理建模與仿真――基於Python語言》基於開源的Python語言編寫，《管理建模與仿真――基於Python語言》共五篇17章，在介紹建模理論、仿真方法與技術、Python語言基礎及其常用庫的基礎上，系統梳理預測、評價、最優化等管理科學問題的原理、方法，詳細分析解決這些管理問題的多種建模方法及其仿真技術。《管理建模與仿真――基於Python語言》的特色是突出建模方法與仿真技術在管理領域的應用，強化案例與管理實際問題的融合，講解問題描述與分析過程，解讀仿真程序，使讀者能夠在學習建模方法與仿真技術的同時，做到觸類旁通，反復練習，從而掌握解決管理問題的建模方法與仿真技術，提高實踐操作能力。

本書主體內容包括機器學習概念與特徵工程、機器學習技術、模型關係管理，其中，模型關係管理部分主要介紹了弱集成學習、強集成學習和混合專家模型。本書以案例分析為主線介紹不同的集成學習方法，首先闡述弱集成學習如何解決項目痛點問題，然後以痛點為起點，集中討論強集成學習如何解構子項目問題，最後通過深度學習分析非結構化數據。在每個案例中，歸因問題是分析的核心，提供了解析歸因問題的一系列方法，以作者多年的項目經驗為基礎，展示Python數據分析的強大之處。

本書共10個項目。項目1-項目7主要內容有認識人工智能、Python基礎、機器學習基礎、特徵工程及應用、經典算法的實現、神經網絡的構建和訓練、手寫數字識別；項目8-項目10主要內容是綜合案例的實施，包括人臉識別、商品情感分析、車牌識別。

本書共14章：第1-3章側重介紹自然語言處理所必需的理論基礎知識，包括自然語言處理基礎、Python基礎、語料庫基礎等內容；第4-10章主要講解詞法分析、詞向量與關鍵詞提取、句法分析、語義分析、情感分析等自然語言處理核心技術的原理及實現方法，以及自然語言處理中常用的機器學習和深度學習技術；第11-14章主要介紹自然語言處理比較典型的應用場景，包括機器翻譯與寫作、智能問答與對話及個性化推薦，以及自然語言處理技術在醫療、司法和金融領域的應用情況。

本教材擬在《應用統計學》(陝西人民教育出版社，2006年，西安交通大學研究生核心教材建設項目)基礎上修訂，旨在培養研究生的數據分析技術及能力。本教材注重講述統計方法的思想、原理，擬結合學科發展趨勢，加入前沿統計學及機器學習數據分析的內容，每章有方法的應用案例，並給出python語言的實現過程。

第4版根據需要對第3版做了一些修正、改動及增補。在複雜數據分析方法上增加了無監督學習內容。同時隨著貝葉斯統計在實踐中應用的越來越多，本版特意增加了貝葉斯計算和貝葉斯網絡的深度應用等內容。增加了Python的實現形式。

全書包含5章內容，第1章主要講解了在Windows系統下，Python集成開發環境的搭建。第2章集中講解了數據采集的流程，即網絡爬蟲程序的設計與實現。第3章講解數據的清洗問題。第4章首先講解探索性數據分析的應用，並且簡單介紹了機器學習基本知識。第5章是綜合性學習的章節。

本書根據生物學研究者最常見的需求或問題，設計了10個基礎實驗，目的是加深初學者對理論知識的理解，包括分子序列數據庫、數據庫序列搜索、多序列聯配、系統發生樹構建、序列拼接與基因預測、基因組可視化、蛋白質功能域及結構預測、非編碼microRNA鑒定及其靶標預測、轉錄組分析、Python基礎及利用Python提取序列。

本書注重零基礎商科類專業讀者實現Python數據分析的學習，加強讀者基於數據分析而非常用的編程基礎，本書是Python數據分析與應用配套的實驗指導與習題解析。全書分為2篇，第一篇為實驗指導，實驗指導與主教材章節對應，提供符合商科院校實際教學需要的課堂實驗；第二篇為習題解析，與主教材章節對應，提供知識提要與習題答案解析的內容。本書可作為高等院校電子商務、信息管理與信息系統、大數據管理與應用等專業相關課程的教材，也可作為從事數據諮詢、研究或分析等人士的參考書。

內容介紹: Python 語法大概都會了，認證或 Leetcode 的題目也刷過一輪了，程式功力怎麼還是停滯不前!?只刷程式題還不夠，職場上不會要你去找特定的字母組合、也不會要你去找質數或數列中遺失的數字等，這些是大家應該要會的程式和演算法基礎；Github 若只有放課堂上教的九九乘法表、簡易計算機範例，也不可能會受到企業青睞。要累積實戰能力，你需要刷各種不同領域的專題，懂得運用各種程式技巧和跨領域的知識，才足以解決現實世界可能會遇到的人臉特徵比對、文章抄襲、加解密處理...等實務問題。本書提供豐富的專案實作，可以挑戰到超過 60 項的 Python 專案，也可以學習人臉偵測、身份辨識、即時影像處理、自然語言處理、統計分析、資料視覺化、網路爬蟲、...等各種熱門技術，作者也巧妙安排解決各種天文、地理、海巡、文學、哲學領域會遇到的問題，甚至連科幻片、殭屍片才會遭遇的困境，也都可以用 Python 來應付，跟上本書的節奏，原來 Python 真的無所不能。【本書適用對象】● 老是在跟基礎語法打混戰，不知道要拿 Python 做什麼。● 即將畢業的資電科系學生，需要快速累積作品專案、擦亮履歷。● 有程式基礎、期待轉職，但不知從何開始下手。● 過往沒接手過完整專案，缺乏整合不同技術的經驗。● 閒暇時想進行興趣專案開發，卻想不到任何主題。【第三方支援套件】資料分析基礎工具：Pandas、NumPy影像辨識：OpenCV圖表與視覺化呈現：matplotlib、bokeh、holoviews、wordcloud自然語言處理：NLTK網路爬蟲：requests、BeautifulSoup4圖形化 GUI：tkinter影像處理與繪製：pillow、turtle語音套件：playsound、pyttsx3其他基礎必備套件：os、re、pathlib、sys、random、math、itertools、collections、time、DateTime、statistics、webbrowser【跨領域專案主題】● 幫影集《陰屍路》畫出最佳的逃生地圖● 運用統計分析制定海上搜救計畫● 結合人臉辨識和自動反擊抵禦變種人入侵● 用 NLP 幫福爾摩斯作者平反抄襲疑雲● 掃描火星地表找出最平坦的登陸地點● 離開地球表面也能安全返航的路線模擬● 偵測天體亮度找出疑似外星建築物...

本書系統講授數據挖掘的原理、主要方法及其Python實現，共分三部分：第一部分包含第1～2章，介紹數據挖掘的基本概念、流程和數據預處理；第二部分包含第3～11章，介紹經典的分類算法(包括樸素貝葉斯分類器、決策樹、k-近鄰、支持向量機等)、經典的聚類分析、關聯分析、人工神經網絡和Web挖掘等方法；第三部包含第12～14章，共有3個綜合案例，包括泰坦尼克號生存數據分析、心臟病預測分析和旅遊評論傾向性分

本教材在國內高校廣泛接觸並關注數據處理與Python語言教學的大背景下進行編寫，從語法理論基礎到案例應用構建全書的課程體系。同時，本教材將結合全國高等學校計算機水平考試(二級)大綱，本著理論與實踐並重的原則，組織一線教學經驗豐富的教師編寫。在教學的編寫過程中，充分考慮國內教、學、考一體化的需要，力求做到知識性、實用性、可操作性的有機結合，讓教師易教，學生易學，書中配有相應的習題和實驗供教學使用。本

在數據時代，掌握數據可視化技能不僅是對統計學、計算機相關專業學生的要求，也是對財經、金融等需要處理大量數據專業學生提出的要求。本書作為數據可視化的入門級教程，選取基於Python的Jupyter Notebook作為運行環境，循序漸進地講解了數據可視化的三個工具庫：Matplotlib、Seaborn和Plotly,並通過案例的形式幫助學生學習如何運用工具庫。同時，書中插入了一些Python的基本

用 Raspberry Pi Pico × Python 玩創客近幾年創客(Maker)風潮盛行, 越來越多人開始『動手製作』自己想要的東西, 而在這風潮下,『控制板』更是創客們的寵兒, 因為只要使用控制板和程式語言, 就可以簡易控制電子元件, 以此實現更多功能。本套件就要使用其中一種控制板–Raspberry Pi Pico。樹莓派 (Raspberry Pi) 是一個由【樹莓派基金會】開發的

搶進名校資訊類學系的最佳武器！ ◎以Python的運算思維與演算邏輯解析APCS公告試題 ◎針對各種程式追蹤、填空、除錯題型，模擬演算過程及變數值追蹤 ◎詳細說明【觀念題】的相關知識，並列出各選項對╱錯之理由 ◎完整架構解析【實作題】：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明 多元邏輯思考訓練 手腦並用強化程式語言運用 APCS(Advanced Placement Computer Sci

本書是根據高職高專的人才培養目標，從初學者的角度出發，深入淺出地講解了人工智能的相關技術，並利用當前的Python 3進行應用實戰。全書共分9個教學模塊：人工智能緒論、Python的安裝、Python語言基礎、Python序列、流程控制、函數、文件、面向對象程序設計與庫的應用。本書採用最新標準，注重在理論知識、素質、能力、技能等方面對學生進行全面的培養；注重文字敘述精煉，通俗易懂，總結歸納提綱挈領；本書在講解必要的理論知識的同時，安排了若干操作題目，注重對學生實際應用能力的培養；每篇末均配有複習思考題，以便讀者鞏固所學知識。本書可作為高等職業院校非計算機專業學生使用的計算機類公共課程，也可作為廣大自學者的自學用書及工程技術人員的參考書。

從創意發想到雲端部署「能看到Yves Hilpisch完成他的大作，真令人感到興奮；他的著作整合了Python與雲端計算的全套做法，運用統計學與機器學習的技術，在金融市場中取得正向的報酬。」—McKlayne Marshall演算法交易專業工作者演算法交易在過去曾是各大投資機構獨佔優勢的領域，但如今就算是小型投資機構或甚至散戶交易者，也都有能力透過線上平台從事這類的交易。如今許多交易者都選擇Pyt

本書是利用Python參加機器學習競賽「kaggle」的入門書。一開始先以適合初學者學習的「Titanic：Machine Learning from Disater」競賽學習Kaggle的基礎。從中除了可學習實踐Titanic的方法，還能掌握自行參加競賽所需的知識。本書具有以下特色：．為了kaggle撰寫的習作教學書籍．每一章或每一節都有具體的主題，可讓讀者按部就班地掌握需要的知識．解說各種表單

．進階封包分析技巧，掌握數據來源熟悉度。 ．逐步說明的實戰範例，輕鬆學會網站爬蟲技巧。 ．清楚分類網站類型，系統性了解網站全貌。 ．多語言開發技巧，快速提升程式開發能力。 ．多元開發技巧，節省自行搜尋與研究時間。 本書著重多語言操作應用（Excel VBA、Python、JavaScript）與多解法開發爬蟲程式、網路封包側錄分析、網站資料尋找分析，有別於坊間爬蟲書籍僅以Python作為爬蟲操作語

全書分7大部分：內容包括python語言實現機器學習算法的關鍵工具包和程序框架、分類(Classification)、回歸(Regression)、非監督分類數據(Clustering)、降維(Dimensionality reduction)、模型選擇(Model Selection)、數據預處理(Preprocessing) 六類算法的基本原理、程序實現框架、參數調整方法、案例實現。本書通過通俗易懂的語言、解釋機器學習核心算法的數學原理和應用方法。本書作為高等學校計算機、人工智能等專業教材。

本書共9章，主要介紹了人工智能在監督學習、非監督學習、強化學習3個領域的10種常見算法，包括kNN、貝葉斯、決策樹、支持向量機、集成學習、K-means、線性回歸、神經網絡、卷積網絡、Q-learning等。全書採用Python作為實現語言，通過大量原創圖表及實用案例讓讀者參與和體驗人工智能的“決策過程”，希望讀者能夠瞭解並掌握人工智能的常用算法。 本書配套的數字課程將在“智慧職教”(www.i

本書分為八章，主要內容包括：計算機與信息社會、計算機系統知識、操作系統基礎、辦公軟件及其應用、計算機網絡基礎、Python語言基礎等。

學 AI 就要用出來！首創 Keras 實作生醫/聲控物聯網裝置。AI 是現在許多人想學習的技術, 但多數人在學習的過程中都只是按照書本或電腦上的例題做實驗, 得到的結果就像是別人設計好的, 完全沒有實際感, 更不知道怎麼運用到生活中。本套件就帶你使用目前最熱門的 Python 程式語言和非常火熱的 Keras 機器學習框架, 除了教你 AI 基礎, 更結合硬體控制, 讓你可以將 AI 運用於生活

圖像識別與數據處理分析是人工智能與數據挖掘領域的重要內容之一，是多種技術交：叉融合的產物。本書對圖像識別與數據處理分析的基本內容、基本概念、基本原理與算法進行了介紹從Python語言實現的角度對SIFT圖像特徵提取、BOW算法、聚類算法、神經網絡算法、支持向量機算法並結合具體問題進行了具體實現，清晰地說明瞭原理與算法的具體應用，過程介紹得詳細具體，同時給出了部分關鍵的Python實現程序。本書適用於對圖像識別與數據處理分析感興趣的本科生、研究生與科研人員，以及對從事圖像識別與數據處理分析的工程技術人員閱讀參考。

已經有越來越多的公司採用資料科學與機器學習來輔助行銷活動的進行。本書將告訴您，如何有效地運用數據，制定更有效率的行銷策略。 本書可以幫助您了解： ．如何使用Python或R計算KPI並產生視覺化圖表 ．如何利用資料科學找出行銷活動的成功因素 ．如何使用機器學習預測客戶行為 ．如何提供客戶成交率最高的產品建議 ．如何使用A/B Test來制定更好的行銷策略 ．如何藉由機器學習來了解目標客群 來自讀者

瞭解圖像處理算法以及如何使用Python應用這些算法； 探索使用OpenCV進行圖像處理； 使用scikit-leam、NumPy和其他程序庫； 把機器學習和深度學習算法運用到圖像處理中； 把圖像處理技術應用到五個實時項目中。

本書主要研究Web大數據的數據預處理和數據分析技術，採用Python語言實現。全書貫穿各種算法與案例進行講解，內容包括基礎知識、Python數據預處理和Python數據分析三部分，涉及數據挖掘概念、關係型數據庫、語料知識庫、正則表達式、中文分詞、數據清洗、詞性標注、特徵提取、權重計算、聚類分析、分類分析、主題模型、神經網絡等知識。

語法解析->範例說明 ->程式設計 ->MTA詳解+APCS觀念題．微軟最有價值專家(MVP)與資深教師共同執筆由MVP與科技大學教授程式設計教師共同編著，針對初學習程式設計所編寫的入門教材，適合無程式基礎以及想要學習Python的初學者，同時也是適合教師教授程式設計與訓練學生運算思維的好教材。．循序漸進，無痛上手內容兼具理論與實務，由書中範例說明，問題分析、程式架構，訓練初學者