Python

主要內容● 用數學和程序設計思維快速掌握實用的深度學習概念● 利用Keras框架設計、開發、訓練、驗證和部署深度神經網絡● 呈現調試和驗證深度學習模型的最佳實踐● 將深度學習作為服務部署並集成到大型軟件服務或產品中● 將深度學習基本原理擴展到其他主流框架

《Python程序設計――基礎入門、數據分析及網絡爬蟲(微課視頻版)》基於Python 3.10全面介紹Python語言程序設計方法，全書共10章。首先，基於Visual Studio和PyCharm集成開發環境介紹設計Python語言程序的方法，討論Python語言的常用數據結構的定義與用法，闡述分支與循環控制語句設計方法；然後，在討論Python語言中的常用數據類型及其用法的基礎上，重點論述函數、模塊和包的概念與設計方法；接著，深入介紹Python語言中類的定義與應用方法，介紹文件操作與異常處理方法，闡述圖形用戶界面程序設計方法；最後，介紹數據分析與可視化技術和網絡爬蟲。全書內容豐富，實例翔實，配套實例講解視頻和教學資源。 《Python程序設計――基礎入門、數據分析及網絡爬蟲(微課視頻版)》可作為高等院校計算機科學與技術、軟件與網絡工程、電子信息工程和自動控制工程等工學相關專業的本科生學習Python語言的教材，也可作為程序設計愛好者學習Python語言的參考書。

Get started with Python for data analysis and numerical computing in the Jupyter notebookAbout This BookLearn the basics of Python in the Jupyter NotebookAnalyze and visualize data with pandas, NumPy,

本書是為高校師生學習Python編程語言而設計編著的教材。全書分為20章，其中包括緒論，搭建開發環境，第一個Python程序，Python語法基礎，數據類型，運算符，控制語句，數據結構，函數，面向對象編程，異常處理，常用模塊，正則表達式，文件操作與管理，數據庫編程，網絡編程，wxPython圖形用戶界面編程，Python多線程編程，以及最後給出的兩個實戰項目――“項目實戰1： 網絡爬蟲與爬取股票數

全書涵蓋Python、NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、SymPy 等六大主題內容，打造完整學習Python環境。 *由基礎、進階至延伸學習，提供使用者循序漸進階段式學習之最佳入門指南。 *全面提供Python資料處理、視覺表達、工程分析、專案開發之整合技術。 *引介學習向量式運算、框架式資料讀寫、平面與空間繪圖、引用科學函式庫、符號運算等之強大功能。 *完整之GUI元件使用說明與示例。 *豐富之2D、3D繪圖功能解說與導引。 *專業之Python程式專案開發方式教學與示範。 *本書奠定後續人工智慧、深度學習、大數據、網頁應用、電腦繪圖、遊戲設計等應用之紮實Python基礎。

Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw

《Python科學計算和數據科學應用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介紹Python在數值計算和數學領域的模塊、標準庫以及多個開源Python庫，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基礎上，本書做了全面修訂，更新了每個包的更新細節以及Jupyter項目的變化，演示了數值計算和數學建模在大數據、雲計算、金融工程、商業管理等領域的應用。本書提供了Python在數據科學和統計分析中很多新的應用示例，對上一版中的示例進行了擴展，每個示例都充分展示了Python的簡潔語法及其數據分析方法在快速開發和探索性計算方面的強大功能。通過閱讀本書，讀者將熟悉很多計算技術，包括基於數組的計算和符號計算、數據可視化和數值文件讀寫、方程求解、優化、插值和積分以及特定領域的計算問題，如微分方程求解、數據分析、統計建模和機器學習等。

【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】 Python開外掛，開發實戰超進化！ 橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！ 給需要本書的人： ★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人 ★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人 ★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人 ★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人 善用Python的智慧結晶 站在巨人的肩膀快速掌握開發應用 Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。 本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。 【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主題的開發應用。 【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。 【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。 【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單! 【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器人等應用，都能逐步完成。 【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。 【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在

本书系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，第1章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘

All three Wee Beasties board books from New York Times bestselling author Ame Dyckman are now available in a hilarious boxed set!Huggy the Python loves to hug.Roary the Lion loves to roar.Touchy the O

本書是一本講解如何使用Python來快速處理的視頻的案例型圖書。全書共包含12個章節的內容。第1～2章主要講解Python編程環境的搭建、Python的基礎語法知識。第3～4章主要講解素材收集基礎――爬蟲技術基礎和素材自動收集實戰。第5章為moviepy視頻剪輯基礎，主要介紹moviepy工作與安裝方式等。第6～11章通過大量典型案例，從視頻的導入導出開始，詳細講解剪輯技巧、視頻色彩調整、標題和字幕效果、音頻的處理等多個方面的內容，讓讀者瞭解視頻自動化處理的流程。第12章為moviepy實戰應用，選用幾個具有代表性的案例展示如何調用Python中的moviepy模塊來快速自動處理視頻的。 本書內容全面、條理清晰，講解通俗易懂，除了必要的代碼講解，還對代碼中使用到的相關函數進行了深入剖析，帶領讀者深入學習視頻自動化剪輯的操作技巧。本書適合想要學習視頻剪輯，提高視頻剪輯效率的讀者閱讀。

本書參考高等學校理工科“高等數學”“線性代數”“概率論與數理統計”“運籌學”等課程教學大綱，使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解，內容包含Python編程語言入門、極限的運算、函數的求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特徵、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網絡計劃及排隊論等。本書內容翔實，文字精練，例題豐富，注重本科數學理論與科學計算的密切結合。 本書可以作為高等學校理工科在校本科生的學習實驗用書，也可以作為對Python科學計算感興趣的人員的參考用書。

本書的主要內容包括兩個部分：(1)提出“三實三嚴”教學管理理論(三個實時+三個嚴格)並實證落地，以《Python人工智能與大數據經典算法》知識體系為例，嘗試解決當前創新創業、新工科與網絡教學中存在的凸顯問題。(2) 零基礎Python編程基礎、人工智能與大數據經典算法：分類(SVM、決策樹等)、聚類(K近鄰等)、回歸(多元擬合)、降維(主成分分析等)、集成算法(隨機森林、GBDT、XGBoost等

本書系統介紹了使用Python語言進行數據處理、分析和科研繪圖的相關知識和技能。全書共11章，第1章講解Python基礎，第2章講解數據處理與分析，第3章講解科研繪圖與學術圖表繪製庫，第4章講解繪製單變量圖形，第5章講解繪製雙變量圖形，第6章講解繪製多變量圖形，第7章講解繪製其他2D圖形，第8章講解繪製3D圖形，第9章講解地理信息可視化，第10章講解數據學術報告、論文和出版，第11章講解實戰訓練營。本書包含大量實例，內容由淺入深，循序漸進，既可作為Python與數據科學相關技能的教材，也可作為研究人員的實用手冊，尤其適合需要繪製高質量科研圖表的研究人員和在讀研究生。

《Python機器學習實戰：基於Scikit-learn與PyTorch的神經網絡解決方案》基於作者多年的積累，通過概念及其解釋、Python代碼示例及其解釋和代碼輸出，特別針對零基礎讀者精心設計了這本機器學習進階指南。全書包含3部分16章的內容，在介紹完編程和數據處理基礎之後，探討了監督學習(如線性回歸、邏輯回歸及決策樹、樸素貝葉斯和支持向量機)、集成學習以及無監督學習(如降維和聚類等)。值得一提的是，書的最後講到了神經網絡和深度學習的基本思想，探討了人工神經網絡、卷積神經網絡和遞歸神經網絡。 《Python機器學習實戰：基於Scikit-learn與PyTorch的神經網絡解決方案》適合零基礎且希望瞭解和掌握機器學習的讀者閱讀與參考。

主要內容 ● 理解ANN和CNN的工作機制 ● 使用Python從頭創建計算機視覺應用和CNN ● 使用TensorFlow從概念到生產學習深度學習項目 ● 與Kivy配合使用NumPy構建跨平臺的數據科學應用

本書面向市場行銷特定領域中的大量典型問題，如產品設計、需求預測、價格研究、客戶選擇、推薦系統等，通過理論和實際的R/Python實現，深入淺出地給出了詳細的資料科學解決方案。本書適合作為高等院校預測分析學等相關專業的教材，也適用於準備探索資料科學的人。

本書是面向第4代樹莓派(Raspberry Pi4B)的全新實戰指南。樹莓派(Raspberry Pi)是一款價格低廉、只有一張信用卡大小的計算機。然而麻雀雖小，卻五臟俱全，樹莓派是一款基於Linux操作系統的，能激發用戶探索和實踐計算機專業知識的實用工具。 本書生動有趣、圖文並茂、內容翔實、深入淺出，包括100個樹莓派最典型的應用案例，詳細地剖析了樹莓派的工作原理、網絡應用、Python編程、遊

全書分為5章，通過介紹完整的神經網絡模型(包括循環神經網絡、長短期記憶網絡以及序列到序列模型)實例，向讀者闡釋用於自然語言處理(NLP)的深度學習概念。前三章介紹NLP和深度學習的基礎知識、詞向量表示和高級算法，後兩章集中介紹實現過程，並使用Python工具TensorFlow和Keras來處理複雜的架構，比如RNN、LSTM和seq2seq。本書遵循循序漸進的方法，*後集合全部知識構建一個問答式

本書以一個應用開發貫穿始終，從雲原生和微服務的概念原理講起，使用Python構建雲原生應用，並使用React構建Web視圖。為了應對大規模的互聯網流量，使用了Flux構建UI和事件溯源及CQRS模式。考慮到Web應用的安全性，本書對此也給出了解決方案。書中對於關鍵步驟進行了詳細講解並給出運行結果。讀者可以利用Docker容器、CI/CD工具，敏捷構建和發佈本書示例中的應用到AWS、Azure這樣的

本教材系統闡述了汽車試驗信號處理的理論與工程實踐方法。本教材以 Python為核心工具，基於信號分析理論框架，強化開源編程與汽車工程的深度融合，核心理論均配套基於真實試驗數據的可複現代碼示例，覆蓋車輛的振動分析、動力性能計算和續駛里程仿真等典型場景，實現了 “即學即用”。本教材從信號的基本概念和Python入門知識出發，涵蓋數字信號的時域分析(濾波、卷積、微積分)、頻域分析(傅裡葉變換、正弦掃描分析)、譜分析(能量譜、功率譜)，並延伸至數據建模(插值、擬合)與系統仿真(車輛性能仿真、新能源汽車荷電狀態估算等)，兼顧傳統與智能汽車技術需求。本教材以工程問題為導向，通過“問題→數據→算法→解決方案”的閉環案例，將算法理論嵌入汽車試驗場景，形成“數據處理→信號分析→模型構建→性能仿真”的完整技術閉環，從而為讀者提供兼具理論深度與實踐創新性的分析方法。本教材可作為高等院校車輛工程及相關專業本科生的教學用書，也可供相關專業研究生及工程技術人員參考。

作為一本面向物聯網和人工智能方向的實踐應用書，本書從《義務教育信息科技課程標準(2022年版)》的內容要求出發，圍繞“物聯網實踐與探索”和“人工智能與智能社會”模塊，設計了智能家居、智能交通、智能遊戲等方向的趣味實踐項目共計50餘個。本書強調項目式學習和知識點相結合，提供了從簡單到複雜的項目案例，通過趣味主題引起讀者興趣，每個主題包括若干項目，同時在每個項目中嵌入不同的知識點，讓讀者能夠快速上手實踐物聯網和人工智能應用，同時也能輕鬆獲取軟硬件知識，在動手製作中發現樂趣，學習知識。本書可作為信息科技、科創教育和STEM/STEAM課程項目參考書，讀者可通過實踐項目學習物聯網和人工智能技術原理、Python編程和開源硬件基礎。

本書是一本旨在通過並置比較多門編程語言，並借助AI幫助讀者學習掌握多門編程語言的書籍。書中結合 Python、C、C++ 和 C# 四種語言的特點，探討了它們在不同領域中的應用，以對比學習的方式，幫助讀者迅速掌握這些編程語言的基礎和進階技能。本書的主要內容包括：對四門編程語言的基本語法、數據類型、數據結構、控制結構、函數方法、面向對象編程，以及指針等基礎知識的詳細介紹；通過實際應用開發示例，幫助讀者理解如何將編程語言的知識應用到現實項目中。本書強調通過實際編程練習加深理解，並借助AI工具(如ChatGPT和DeepSeek)的輔助，進一步提高學習的效率，從而使編程變得更加高效和便捷。書中還討論了學習多門編程語言的優勢，特別是在跨學科領域中的重要性，強調了AI技術能夠使學習過程更加直觀和便捷，但同時也指出，只有打好編程語言的基礎，才能更有效地利用 AI 完成複雜的任務。本書適合初學者和想技能提升的讀者，尤其是那些希望掌握多種編程語言並將其應用到實踐中的專業人士，且更加適合已經掌握了一門編程語言，想學習其他語言的學習者。

本書主要從數學規劃的視角出發，系統地介紹了數學優化問題建模和求解的相關理論、方法、實際案例，以及基於 Python 和數學規劃求解器（COPT 和 Gurobi）的編程實戰。全書共分為四部分。第一部分為基本理論和建模方法，重點介紹了數學規劃模型分類和建模方法（包括邏輯約束與大 M 建模方法、線性化方法）以及計算複雜性理論。第二部分為建模案例詳解，通過理論、案例和實戰相結合的方式，詳細介紹了如何利用各種建模方法和數學規劃求解器對實際生產活動中的優化問題進行建模和求解。這部分內容豐富，案例翔實，代碼完整，旨在提高讀者的實戰能力。第三部分和第四部分聚焦於編程實戰，主要講解如何使用 COPT 和 Gurobi 求解器進行數學規劃模型的編程求解。這兩部分內容涵蓋了調用數學規劃求解器的各種高級用法，可以滿足讀者實現定制化求解的需求。本書適合用作運籌學、數學建模、最優化理論、離散優化等相關課程的高年級本科生、研究生的參考教材，也可供從事數學規劃、運籌學、物流與供應鏈等領域的科研人員、算法開發人員，以及各類數學建模競賽的參賽者閱讀。

在大數據和智能社會不斷發展的大背景下，如何培養人工智能應用型技術人才，日益成為社會各界關注的焦點。本書應此需求而作，系統分析了基於Python語言的自然語言處理相關基礎理論、常用算法、基礎技術以及實戰實例應用。本書內容緊密圍繞自然語言處理，共可分為3篇(共12章)： 基礎篇(第1～5章)，重點介紹自然語言處理的基本概念、基本理論、常用算法以及基本技術，包括詞處理、句法分析、文本向量化以及輿情分析和預測分析等； 過渡篇(第6章)，重點分析深度學習的基本知識與基本理論，以及與自然語言處理的關係，同時通過實戰實例介紹深度學習在自然語言處理領域的實際應用； 綜合應用篇(第7～12章)，基於各種智能應用開發技術和開發平臺，介紹其在自然語言處理方面的實例，並具體討論智能應用的部署方法和部署後的驗證方法。全書各章提供了與本章主要內容配套的應用實例，每章後均附有複習習題。讀者可以結合思維導圖掌握教材的整體知識體系結構，參考附錄的上機操作手冊獲得運行實例代碼所需要的環境準備和環境設置相關知識。本書可作為高等學校計算機類、人工智能類、商務類以及管理類專業的學生教材，也可供從事相關領域的專業技術開發人員和軟件技術人員參考。