Python

本書系統闡述Python編程基礎及其相關知識的應用，基於網頁版缺陷檢測數據統計分析與可視化項目，構建完整的知識體系和能力培養框架。本書遵循學科邏輯性和學習者的認知規律，以項目化方式統領全文，共8個項目，各項目既相對獨立又相互關聯，難易程度遞進，形成有機整體。項目1介紹Python相關知識以及Python開發環境的搭建(含VS Code配置與虛擬環境管理)；項目2～項目5涵蓋Python基礎語法，包括數據類型、控制結構及異常處理、組合數據類型(列表、字典、元組、集合、字符串)、函數定義與調用；項目6深入講解文件基本操作與面向對象程序設計，以及JSON數據序列化；項目7、項目8通過pandas庫與Matplotlib庫等實現工業缺陷數據統計分析及可視化，最終構建Flask+ECharts動態數據看板。每個項目均包含項目實現、拓展知識與課後練習，強調“學練結合”。本書適用於職業院校計算機類、自動化類、智能製造類等相關專業學生，以及工業數據分析等相關領域從業人員。通過對本書的學習，讀者將能夠系統掌握Python在工業數據處理與分析中的應用，提升解決實際問題的能力，為未來的職業發展奠定堅實基礎。

本活頁式教材(以下稱為本教材或《Python程序設計(微課版)》)依託國家級職業教育現場工程師專項培養計劃項目，充分吸收湖北省教育科學“十三五”規劃課題——“面向高職院校 O2O 混合式教學模式的研究(編號：2019GB150)”成果，聯合中國電子系統技術有限公司、湖北職業技術學院、武漢城市職業學院，組建校企合編教材開發團隊，採用“思政引領，崗課賽證融通”五位一體的育人理念，以任務為驅動，按照任務劃分組織學習內容，由淺入深地講解 Python 的相關知識點和技能點。《Python程序設計(微課版)》內容分為基礎篇、高級篇和拓展篇。基礎篇包括學習任務 1 至學習任務 5，介紹 Python 基礎語法；高級篇包括學習任務 6 至學習任務 10，介紹 Python 高級語法及操作；拓展篇包括學習任務 11 和學習任務12，介紹 Python 的實際應用。《Python程序設計(微課版)》結構清晰、內容翔實、案例貼切，實踐性強、圖文並茂，集知識性與實踐性於一體，強化知識和技能，符合高等職業教育對技能型人才的培養要求。為方便教學，《Python程序設計(微課版)》配有微課視頻、源代碼、素材、題庫、習題答案等學習資源，讀者可掃描書中或前言末尾左側二維碼觀看或下載；針對教師，《Python程序設計(微課版)》另贈教學 PPT、教學大綱等資源，教師可掃描前言末尾右側二維碼獲取。《Python程序設計(微課版)》可作為高職高專院校、職業本科院校計算機類相關專業教材，也可作為職業技能等級培訓的培訓教材，還可作為 Python 愛好者的自學用書。

本書全面介紹人工智能領域所需的數學基礎知識，涵蓋線性代數、概率統計、微積分、優化理論、圖論、信息論及信號分析等核心內容。書中不僅詳細講解了線性方程組、矩陣運算、特徵值分解、隨機變量及其分佈等基本概念，還深入探討了梯度下降、Adam優化器、凸優化、時間序列分析(如ARIMA模型)以及深度學習中的反向傳播算法和正則化方法。每章通過豐富的Python編程實例，將理論知識與實際應用緊密結合，幫助讀者掌握如何利用這些數學工具解決複雜的現實問題。本書適合希望深入理解AI背後數學原理的大學生、工程師及研究人員閱讀。

從資料探索到商業洞察，打造行銷與電商的數據決策力 🎯 以最直白的語言講解數據，把複雜概念講到人人都聽得懂 從資料型別、分布、視覺化，到差異檢定、相關分析、迴歸模型，讓你真正理解「為什麼這樣分析」。 🎯 從基礎到企業級專案：RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會 涵蓋行銷與電商中最常用、最能直接帶來業績與成效的核心分析方法。 🎯 每堂課都是完整案例 × Python 實作 × 商業應用 不只教語法，更帶你理解分析流程、解讀圖表、找出洞察、產出建議。 🎯 專案級能力養成：ARIMA 銷售預測、智慧客服文字分析、顧客行為分析報告 每個專案都能直接成為你的作品集，提高求職與轉職的競爭力。 🎯 教你做分析，也教你說分析：讓你的報告能被主管採用 提供分析框架、報告結構、圖表呈現方法，讓你做出「有洞察、能決策」的結果。 🎯 行銷、電商、資料分析、商業企劃、求職轉職必備的一本 Python 實戰書 職場常用技能一次打包，適合新手、跨領域與在職者快速提升分析力。 本書分成三大部分，循序漸進地帶你掌握從「看懂資料」、到「建立模型」、再到「產出商業洞察」的完整能力。 在 Part 1，你會建立數據分析的邏輯與語感，理解什麼是比較、關聯與預測，並知道面對不同問題該選用哪種方法。你會在這裡打好基礎——資料型別、缺失值、離群點、視覺化、差異檢定、相關分析、迴歸模型⋯這些都是商業數據分析最常用，也最能立刻創造價值的核心技能。 進入 Part 2，你會看到數據真正的力量。你會學會 RFM、KMeans、購物籃分析、顧客旅程、漏斗分析、再購預測模型等完整的企業級分析方法。這些技術不只是課堂範例，而是企業日常會使用的分析流程，你可以立即帶到工作中，用來提升轉換率、優化行銷預算、找出關鍵客群，甚至設計更精準的推播與廣告策略。 最後的 Part 3 將帶你學會如何用專案「說話」。從 ARIMA 銷售預測，到智慧客服的文字分析，再到求職時最常被問到的顧客行為分析專案，你會逐步累積成為求職者或專案負責人的「作品集能量」。因為懂技術固然重要，但能把結果講給人聽、讓決策者願意採用，才是數據分析最核心的價值。 本書用 Python 帶你快速建立行銷與電商數據決策力！從零基礎到企業實戰，學會資料整理、視覺化、模型運用與分析流程，並透過 RFM、KMeans、購物籃分析、銷售預

全新第三版，以更流暢的方式帶你掌握語法基礎、現代工具與AI模型，讓你在真實開發情境運用 Python更快、更精準。 • 更直覺的現代化Python語法與套件 • 新增AI模型與效能最佳化主題 • 網頁、資料庫、網路應用一次整合 • 掌握清晰易懂、好維護的高品質程式風格 • 強化套件活用力，加速開發效率 ---------------------------------------- 「Bill Lubanovic在這本精采絕倫的作品中，先為你奠定深厚穩健的程式設計基礎，再教你如何以豐富強大的Python工具箱解決真實世界的問題。透過本書，你一定能學會運用Python來解決問題。」 ――Loïc Pefferkorn，開放原始碼系統工程師 「本書涵蓋大量實用的Python程式和第三方套件，以慧黠的對話風格來呈現有趣、充實的內容。」 ――Nathan Stocks，Agile Perception 「本書的可貴之處在於，Python如何在當今飛速變動的世界中，與AI、資料庫、網頁伺服器等關鍵技術領域接軌及互動。」 ――Patrick Viafore，《Robust Python》作者(O’Reilly, 2021) 程式設計有時非常複雜，甚至令人彷彿陷入五里迷霧一般。這就是Python特別流行的原因――它是最易學、易懂，也最容易撰寫出成果的程式語言之一。 《精通Python》已經是初學者與中階開發者的重要資源了。全新的第三版加入AI模型操作、效能最佳化等新主題，帶你以現代開發者的視角探索Python，從語言細節、運算工具到專案實作都完整涵蓋。內容清晰、引人入勝，並以專案導向搭配大量實用範例，讓你能立即拓展技術版圖，從網頁開發、資料庫到網路應用全面提升實力。 • 瞭解Python資料結構與操作 • 寫出正確且易讀的Python程式碼 • 閱讀別人的Python程式碼，因為開發者經常這麼做 • 接手網頁開發或資料庫開發等主力工作 • 動手體驗最新AI模型與新興技術

《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》共分為12章，內容從基礎到進階，涵蓋Seaborn與Matplotlib的核心應用與技術。《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》首先幫助讀者搭建Python繪圖環境，並詳細講解如何利用Seaborn和Matplotlib繪製各種常見類型的圖表，包括條形圖、散點圖、直方圖、回歸圖、熱圖等，覆蓋單變量、雙變量以及多變量數據可視化。然後深入探討如何定制圖表樣式、選擇合適的配色方案、優化圖表設計，以及處理複雜數據集的可視化任務，確保讀者能夠應對各種可視化挑戰。《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》內容不僅覆蓋了繪圖所需的基礎技術，還通過豐富的實際案例和技巧，幫助讀者提升數據可視化的能力。《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》既適合剛剛接觸數據分析的新手，也適合從事數據分析、機器學習、科學研究的專業人士。

【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project――FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰?使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，?並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署?單月約 5 美金 即可運行完整系統，?一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程?從單元測試、CI/CD 到 API 上線，?建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化?建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

「這本書正是我當年提出『資料科學家』這個職稱時，所希望能擁有的一本書。如果您希望投身資料科學╱工程、人工智慧，或機器學習領域，就該從這裡開始。」 ── DJ Patil 博士，美國首任首席資料科學家 身為一位有志成為資料科學家的讀者，能夠理解各類組織為何仰賴資料來做出關鍵決策──無論是公司在設計網站、還是市政府在改善公共服務，或者是科學家在致力於阻止疾病擴散。而您也希望具備將雜亂資料整理為可行洞見的能力。我們將這整個過程稱為「資料科學生命週期」：也就是從資料的收集、整理、分析，到導出結論的完整流程。 本書是第一本涵蓋程式設計與統計兩大基礎技能、並貫穿整個資料科學生命週期的書籍。本書的對象包括希望成為資料科學家的人、與資料科學家共事的專業人士，以及希望跨越「技術╱非技術」界線的資料分析師。只要具備基本的 Python 程式設計知識，便可學習如何透過業界標準工具（如 pandas）來處理資料： ．將感興趣的問題精煉為可透過資料探究的研究問題 ．執行資料蒐集，其中可能涉及文字處理、網頁爬蟲等技術 ．透過資料清理、探索與視覺化，萃取出有價值的洞見 ．學會使用建模來描述資料特性 ．推廣研究結果，進行超出資料本身的推論

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。