Python

輕鬆使用Python程式，有效簡化處理Excel繁瑣數據，提高日常工作效率 ➟徹底了解Python × Excel整合應用技巧 ➟大幅提升資料分析工作效率 ➟輕鬆製作圖表及報表的商業需求 ➟快速自動化實作樞紐分析、圖表、列印 本書係針對Python × Excel各種資料分析應用的需求，以主題分類的方式，提供大量實用技巧的程式範例，全書完整且詳實介紹如何結合Python語法實作Excel資料運算、格式化、自動化、篩選、排序、彙總、分組、樞紐分析、視覺化圖表…等整合性應用，絕對是學習Python及Excel整合應用的關鍵必修課程，藉助書中所提供的194個實戰例，必能充份滿足以Python語言實作Excel來進行高效率資料分析的工作。 【你將學會】 ✔工作表、儲存格欄(列)自動化 ✔資料運算與篩選排序 ✔彙總分組和樞紐分析 ✔圖表、報表列印 ✔工作表串接、合併與拆分

☆★☆ ChatGPT / Copilot超強助力 ☆★☆ 「圖解」≠「簡單」，物聯網初學者真正零基礎學習的入門書籍 使用ESP8266開發板，輕鬆實作MicroPython，快速進入STEAM世界 從ESP8266到Raspberry Pi Pico，搭配ChatGPT/Copilot輔助寫程式，輕鬆學會程式設計、運算思維與物聯網應用！ 本書內容相當適合對Python或運算思維有興趣的初學者，可作為Python程式設計入門，或 MicroPython 物聯網相關課程教材。架構上亦循序漸進地從 Python 基礎開始，透過Copilot 生成式 AI 學習程式語法，接著進入 MicroPython 物聯網應用的各種領域，並搭配 ChatGPT 來加深 / 加廣程式的撰寫，輕鬆使用 MicroPython 整合 Web 服務，建立出所需的物聯網應用與專案開發。 【內容重點】 ✣ 使用「初學者」的Thonny Python IDE來輕鬆入門Python + MicroPython程式設計到Raspberry Pi Pico開發板。 ✣ 本書提供獨家ESP8266Toolkit工具箱，支援Blockly for MicroPython積木程式，讓你使用積木拼出你的MicroPython程式。 ✣ 使用ESP8266高性價比的入門「機智雲」開發板，不需麵包板；不用硬體接線，讓你輕鬆實作軟硬體整合的MicroPython程式設計，快速進入STEAM世界（Science 、Technology、Engineering、Arts和Math）。 你將學會以下專案： ✔ 建立三色 LED 的跑馬燈 ✔ Google圖書查詢的 Web API ✔ OpenWeatherMap 天氣資訊指示燈 ✔ 使用 LINE Notify 送出天氣通知 ✔ 上傳 OpenWeatherMap 目前氣溫 ✔ 使用MQTT上傳資料至物聯網平台 ✔ 使用Timer計時器建立跑馬燈 ✔ 使用HTML網頁遠端控制 LED ✔ 使用空手彈奏的 Pico電子琴 ✔ 溫溼度OLED監控IoT裝置+NodeRED儀表板 【適合讀者】 已經有其他程式語言基礎，或對運算思維有興趣。 適合用於自學 Python 程式語言。 適合想體驗自造精神或軟硬體結合。 可以作為 Python 程式設計課程的教學教材。

Python語言是一種功能強大的高級程式設計語言，廣泛應用於資料分析、Web開發、雲計算、自動化運維等多個工程領域，特別是隨著人工智慧技術的飛速發展，Python作為該領域內的首選開發語言，受到越來越多科研工作者的青睞。本書內容精煉、文字簡潔、結構合理、實訓題目經典實用、綜合性強，明確定位面向初、中級讀者，由「入門」起步，側重「提高」。適合作為高職、大專院校相關專業Python程式設計的教材或教學參考書，也可以供從事電腦應用開發的各類技術人員應用參考和培訓資料。

內容簡介:集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～【Python系列書在台累計銷量近12萬冊】國內眾多讀者與程式人選書第一指名，學業界指定Python講師、榮登暢銷榜最多Python圖書的作者團隊代表作八大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術、軟硬整合與AI實戰應用。一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，全面跨入Python程式開發殿堂！ 給需要本書的人：★不知道如何開始才能自學好Python的人★有接觸過但又不想打掉重練的人★老是寫不好Python程式的人★想運用Python開發專案的人掌握系統化的學習途徑才能真正駕馭PythonPython廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！■完整詳實的程式入門：從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。■晉級專業的進階心法：包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。■應用廣泛的資料科學：涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。■無所不在的網路應用：囊括Flask網站開發、建立Web API與Vercel部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。■邁向未來的AI人工智慧：具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及NLP自然語言處理等能力。■玩轉創意的多媒體互動：包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。■提升效率的開發加值：介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。■萬

資料結構必備好書，暢銷回饋中！ 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，ChatGPT 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。 ◇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 ☑ 增加「ChatGPT 解決觀點」欄位，幫助理解提高學習效率 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ 本書以簡潔有力、邏輯清晰、圖例豐富的方式詮釋資料結構理論，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，ChatGPT 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。

新增 40 道觀念題，讓你準備更加充分！ 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 Science)是指「大學程式設計先修檢測」，其目的是提供學生自我評量程式設計能力，及評量大學程式設計先修課程學習成效。APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。 程式設計觀念題採單選題測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念為主。測驗題型包含：程式運行追蹤、填空、除錯、效能分析及基礎觀念理解等。觀念題如果需提供程式片段，會以C語言命題。重點包括：資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列、結構，及基礎資料結構，以撰寫完整程式或副程式為主。 由於 Python 語言具備簡潔、易懂易學的特性，應用範圍亦廣及網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、人工智慧、大數據…等領域，著實擁有入門程式語言的多項優點，因此本書採用 Python 語言來進行實作問題分析及程式碼撰寫。 本書提供 APCS 歷年公告試題的完整解答與分析。觀念題不僅清楚說明題意，並詳解各選項的對錯理由。另外對於需要程式執行過程追蹤、填空、除錯等程式片段的觀念題，書中一併提供完整程式碼及執行結果。而實作題方面則以解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明等架構完整解析。深信本書能指引應考者具備檢測 APCS 的經驗與強化解讀程式的實戰力。 為了因應新制的「程式識讀」，本次改版新增了 40 題的「Python 程式語言觀念題題庫」。筆者希望本書能引導各位讀者具備應試 APCS 的經驗與實戰能力的養成，並學會如何解析程式的程式實作的能力，進行有能力根據自己的創意思維，開發出各式各樣功能的軟體，而這也正是本書努力達成的目標。 新增 40 道觀念題，讓你準備更加充分！ 本書提供 APCS 歷年公告試題的完整解答與分析。觀念題不僅清楚說明題意，並詳解各選項的對錯理由。另外對於需要程式執行過程追蹤、填空、除錯等程式片段的觀念題，書中一

AI獨家解密－DALL•E、Midjourney、Stable Diffusion Python打開圖片生成原理潘朵拉盒子https://youtu.be/CnuH71v4qXc✴︎AIGC 核心概念：快速掌握 AI 生成內容的關鍵技術。✴︎影像生成技術：解密 GAN、擴散模型、VAE 的運作原理。✴︎Stable Diffusion：深入解析 VAE、CLIP、交叉注意力等技術。✴︎頂尖 AI 模型：比較 DALL•E 2、Imagen、DeepFloyd 的特色。✴︎熱門工具剖析：Midjourney、SDXL、DALL•E 3 詳細解讀。✴︎多模態 AI：探索 AI 如何融合文本、影像與聲音。✴︎影像變形技術：解讀 unCLIP、Stable Diffusion 的影像加工能力。✴︎完整實作指南：手把手帶你訓練 Stable Diffusion。✴︎低成本 AI 訓練：用 LoRA 技術輕鬆微調 AI 模型。✴︎開源生態與應用：進入 AI 創作與技術社群。✴︎產業應用解析：AIGC 在藝術、廣告、遊戲等領域的發展。✴︎適合所有讀者：AI 新手、創作者、技術專家都適用。

★國內金控現職量化交易研究人員傳授從量化分析到真實交易系統建置，一本書全學會 ☆量化統計專家 + 程式交易員共同帶你使用 Python 攻略台股量化分析及自動交易 ★問 ChatGPT 也無法得知的秘辛！量化交易研究人員帶你少走冤枉的量化交易研究之路投資是一門藝術，有時候做正確的事情不一定會賺錢，做錯誤的事情也未必會賠錢，只有長期投資績效才見的到真章，但如果等到長期交易最終賠錢才發現自己在做錯誤的事情，那就失去了時間又賠了金錢，得不償失。 剛入量化投資這一行的人，很容易被高績效迷惑了，而忽略了自己的交易策略是否合理。我們作為相對的未來人，使用歷史數據來建構策略，很容易有意無意窺探到了未來資料，或者是過度擬合數據以及未盡詳盡的統計分析，導致我們誤以為尋找到了長期穩定可以產生超額報酬的交易策略。綜合上面所述，本書在技術上說明如何做量化分析、建構策略、AI 訓練市場數據及將一個策略架設排程每天去真實自動交易，另一大重點是，我們會在統計分析及建構策略的過程中，不斷向讀者說明如何避開建構出回測一條龍，上線一條蟲的策略。結合我們多年的量化研究及真實交易的經驗，透過一些特徵，我們可以避開錯誤的方式去建構策略，期待讀者在研究交易的路可以少走一點彎路。 我們在學習量化分析及真實交易的過程中，很有可能在前面幾年處處碰壁，甚至難以贏過大盤，但是我們深信有金融知識以及數學量化的基礎支持，不斷的學習，小心控制風險，終究有一天會研究有成，在長期績效中贏過大盤，我們透過本書，期望可以與讀者共同成長，並且我們留下了可以供讀者發問的地方，隨時可以共同探討量化及投資相關的議題。

★求職/轉職必看！Coding 面試的衝刺總複習★★57 大重點 × 74 道面試題 × 160 個例題，紮實打好基本功★要在程式開發這條路走得夠長、夠遠，資料結構和演算法是公認必修的基本功，透過觀摩、思考各種程式設計的經典問題，不斷演練、改進自己的程式，是提升程式設計功力的不二法門。也許你聽過在 IT 業界打滾多年的老手說：實際 Coding 都沒在管資料結構、演算法，只要功能寫得出來、符合規格，誰管你用甚麼方法，太冷門的寫法反而沒人看得懂。有些 Coding 的工作也許真是如此，先求有再求好，但老手前輩們沒跟你說的是…，在獲得工作前，求職面試這關就要先考考你對資料結構或演算法的理解程度，好評斷你的程式功力。有不少網站大量蒐集各種程式設計的考題，供使用者反覆演練、自我挑戰，俗稱為「刷題」。這些題目往往是從經典的資料結構或演算法問題衍生而來，若沒有對相關的邏輯推導細節有足夠的了解，只是一昧的刷刷刷，恐怕效果有限、事倍功半。作者在資訊科系任教超過30年，資料結構衍生著作累積銷量超過10萬冊，擁有非常豐富程式設計的教學和寫作經驗，也在業界當過開發工程師與資訊主管，深知業界求才的需求與標準。因此本書在規劃之初，除了務求透過豐富實作和圖解，來傳達資料結構與演算法的基礎，更嘗試將時下工程師求職必備的刷題需求，也融入各章節主題之中，系統化的打好程式設計的基礎與實力，也能同時掌握未來求職要面對的考題型式，及早準備、做好因應，才不會臨到關頭，沒發揮實力被刷掉。本書收錄了陣列、串列、樹狀結構、圖、搜尋樹等常見的資料結構，解題過程也介紹了動態規劃、貪婪法等必要的演算法概念，除了觀念解說，同時會搭配圖表、日常生活案例，以及範例、面試題、延伸題型、練習題等總計 234 個題目，盡可能增進讀者實際演練的經驗，絕對比自己在網路上摸索、東拼西湊、盲刷題目來得更有效率，是一本兼顧理論與實作，與時俱進、不可多得的入門教材。本書特色: 刷題前必備的基本功！幫你打好基礎，高效提升程式設計功力○ 涵蓋最主要的資料結構與常見演算法，包括：- 遞迴設計/迴圈設計- 時間複雜度與漸進符號- 陣列和動態規劃法- 鏈結串列- 堆疊與佇列- 圖形結構/最短路徑/工作網路- 前序/中序/後序走訪- 展開樹/二元樹/AVL樹/B 樹- 氣泡/選擇/插入等基本排序法- 快速/合併/基數/堆積等進階排序法- 循序

《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》是一本醫學人工智能的入門書，涵蓋了對機器學習的介紹，對疾病診斷、疾病治療及疾病管理過程等醫療健康領域相關知識的介紹。《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》篩選了高發且有重大影響的九種疾病：乳腺癌、冠心病、卒中、糖尿病、肥胖、高血壓、乙肝、不孕不育症、阿爾茨海默病，並以這九種疾病為例，介紹了人工智能技術的具體應用。《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》還介紹了Python語言，以及使用Python語言解決五個醫學問題的實現方法，包括機器學習算法、自然語言處理、數據分析等技術。

第一本結合管理數學和Python、R應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！管理的問題，就用數學來解決吧！令人驚呼的超強特色：1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！3.用Python、R簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！管理數學為一門重要的基礎，不只是為了商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為了跟上世界的腳步，都必須學習程式語言，如果能在學習管理數學時搭配Python、R做使用，不只符合世界潮流，也等同開啓資料分析的大門。本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深地介紹微分、積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python、R教學單元，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python與R的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！

本書首先引領你開啟樹莓派的大門，進入充滿神奇、瑰麗、希望的多彩世界。同時，也敞開探索Arduino資源的視窗，指引你善用俯拾皆是的各式珍貴資源。你將一步一步從基本程式設計、簡單電路組裝到測試的紮實演練，最後建立一個實用的物聯網。 本書分成三大部分 ➤ 樹莓派：從開箱設定到GPIO應用 ➤ Arduino：從LED閃爍的控制到Wi-Fi模組的開發 ➤ 樹莓派與Arduino：運用Node-RED融合兩者，輕易開發物聯網 閱讀本書後，你將學到 ✔ 樹莓派GPIO應用 ✔ Python程式設計 ✔ Arduino程式設計 ✔ 樹莓派與Arduino整合應用 ✔ ESP8266 NodeMCU應用 ✔ Node-RED程式設計 本書適用於 ☛ 大專院校「機電整合」、「專題製作」、「網際網路程式設計」等課程 ☛ 高中、高職「微電腦應用實習」相關課程 ☛ 各級學校開辦的正規或短期「物聯網」探索課程 ☛ 創客玩家DIY物聯網

數據分析的價值，不在於數字，而在於決策 過去十年，「數據分析」已從少數大型企業的專業能力，逐漸成為各行各業的基本競爭力。無論是零售、電商、金融、製造、遊戲、醫療，甚至是政府部門，都在談論數據驅動決策（Data-Driven Decision Making）。然而，當我們真正走進企業現場，卻經常看到一個有趣的現象：企業擁有大量資料，也建立了許多報表，但真正能夠透過數據改善決策的人，並不多。原因在於，多數人學會了工具，卻沒有學會分析。 許多人會使用 Excel、SQL、Python 或 BI 工具，也能產出各種精美圖表，但當主管提出：「為什麼營收下降？」「這次促銷真的有效嗎？」「哪些客戶最有價值？」「我們該把資源投入在哪裡？」時，卻不知道該如何透過數據找到答案。因為數據分析從來不是工具競賽，而是一種思考方式。真正優秀的分析師，不只是會寫程式的人，而是能夠將商業問題轉譯成分析問題，再把分析結果轉譯回商業決策的人。本書正是以這樣的理念出發。 在第一部分中，我們將建立數據分析最重要的基礎能力，包括商業思維、資料清理、資料視覺化、探索式資料分析（EDA）以及統計思維。這些內容看似基礎，卻是所有分析工作的根基。沒有可信的資料，再複雜的模型都沒有價值；沒有正確的分析框架，再漂亮的圖表也只是裝飾。 第二部分則進一步進入企業實際最常使用的分析方法，包括趨勢分析、交叉分析、根因診斷、客戶分析、分群分析與漏斗分析。我們將學習如何從現象中發現問題，從數據中找出原因，並建立可執行的改善方向。 第三部分則聚焦於實戰專案。我們將透過完整案例，帶領讀者學習 A/B 測試、流失預測、回歸分析、時間序列預測、促銷效益分析、服務補救分析以及潛客評分系統等主題。這些案例不只是模型練習，更著重於如何將分析結果轉化為企業可以採取的行動。 你將學會： 🎯 從商業問題出發，而不是從程式碼出發 用最容易理解的方式建立數據分析思維，從資料清理、視覺化、EDA 到統計推論，理解每個分析方法背後的商業意義。 🎯 從描述到診斷：學會企業最常使用的分析框架 趨勢分析、同比環比、交叉分析、貢獻度分析、根因分析、漏斗分析與客戶分析，建立完整的商業診斷能力。 🎯 從客戶到營收：掌握企業成長的核心分析工具 RFM 分析、客戶分群、留存分析、客戶生命週期價值（CLV）、K-Means 分群，深入理解客戶行為與經營策

Become more fluent in Python—learn strategies and techniques for smart and high-performance Python programmingAbout This BookWrite smarter, bug-free, high performance code with minimal effortUncover t

Learn to code like a professional with Python – an open source, versatile and powerful programming languageAbout This BookLearn the fundamentals of programming with Python – one of the best languages

The Python programming language can be used on any operating system. Readers will learn how it is used to process text, images, numbers, and more! A digital Page Plus feature invites readers to experi

Coding Club is a unique new series of coding books that will guide young programmers to create their own versions of familiar games and apps.

Learn Python programming today and begin your path towards Python programming mastery!For a limited time only, get to own this Amazon top seller for just $19.95! Regularly priced at $29.99.In this Def

Have you learned the basics of Python and want to go further? Not sure what to do, where to go or what topics you should be studying? You have come to the right place; this book, ‘Python: Advanced Gu

This book introduces Python scripting for geographic information science (GIS) workflow optimization using ArcGIS. It builds essential programming skills for automating GIS analysis. Over 200 sample P