Python

書籍特色這是一本Python完全入門的書籍，高中生、文科生通通看得懂，整本書從Python環境、資料結構開始，使用完整流程圖與大量程式實例講解程式設計基礎觀念，為進入人工智慧、機器學習、大數據時代奠定基礎。全書內容包含263個程式實例，完整解說程式設計、邏輯思維相關知識，這本書同時有139個是非題習題(電子書)、103個選擇題習題(電子書)、98個實作題習題供讀者自我複習與練習，全書包含下列主要內

「TQC+ 程式語言Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。 本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 2.採由淺入深之安排，適合相關科

進行測試驅動開發、領域驅動設計及製作事件驅動微服務「這是一本社群期待已久的書籍，讓大家看到現代app架構的核心在Python裡面究竟長怎樣！Harry與Bob展示了依賴反轉原則在這種時尚、動態的語言中有多麼優雅。」—Brandon RhodesPython-patterns.guide作者「截至目前為止，坊間幾乎沒有介紹使用Python編寫可維護大型系統的Python原生教材。本書展示Python

Vibe CodingPython超級入門ChatGPT x Codex(全彩印刷)本書內容★★★★★【Vibe Coding】★★★★★★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典

https://youtu.be/ATMznfbmwD0Python最強入門ChatGPT助攻AI數據科學王者歸來(全彩印刷)【內容簡介】★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300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：最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。2：精彩 x 創意程式實例解說。3：數學 x 統計 x 數據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 。這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容，相較於該版，這本更新許多Python語法和模組，整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用，因此也更新微調書籍名稱。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，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。本書以約1000個程式實例和約300

AI時代Math元年 - 用Python全精通機器學習 ?? 迴歸分析：深度挖掘資料中變數間的關聯性與規律 ?? 線性迴歸：透過直線模型解讀簡單資料的趨勢與變化 ?? 多元線性迴歸：建構高維資料模型，分析多重影響因素 ?? 非線性迴歸：處理複雜資料模式，探索非線性關係的應用 ?? 正規化迴歸：透過嶺回歸與套索迴歸有效抑制模型過擬合 ?? 貝氏迴歸：結合先驗知識與數據，實現貝氏統計推斷 ?? 高斯過程：深入了解從理論到應用的高斯模型方法 ?? k最近鄰分類：運用鄰近資料進行分類與迴歸的經典算法 ?? 決策樹：以層次結構實現資料分類與回歸的靈活應用 ?? 支援向量機：應對高維資料，實現精確分類與回歸分析 ?? 主成分分析：透過降維技術提取資料中的核心特徵與模式 ?? K平均值聚類：快速分群分析，尋找資料內部結構與規律 ?? 高斯混合模型：運用軟聚類技術實現精細的資料分群 ?? 最大期望演算法：優化模型參數，提升聚類與估計效能

依據勞動部勞動力發展署技能檢定中心114年啟用之最新學術科試題，使用Python解題。術科篇■114年啟用最新術科題目：術科第一站：語言基本指令操作1060301~1060305五題術科第二站：語言應用程式設計1060306~1060308三題學科篇■最新公告學科試題單選題509題。■114年修訂之共同科目：90006職業安全衛生/90007工作倫理與職業道德/90008環境保護/90009節能減碳400題；90011資訊相關職類共用工作項目119題。本書特色■術科題目詳盡解說、結構化與精簡的程式，讓讀者輕鬆撰寫Python程式。■術科內容撰寫循序漸進，帶領讀者從認識Python、表單設計到程式撰寫，初學者也能輕鬆解題，學會Python的操作和程式語法。■學科試題電腦概論、程式設計、資訊職類共用工作項目，附有難題解析。■詳讀章節內容，熟悉指令、語法、資料結構及邏輯，反覆練習即能通過考試取得證照。

學習如何利用Python來充分發揮建模和模擬的潛力，建立逼真的模型，輕鬆解決複雜而重要的問題。 釋放預測的力量，本書揭開了宇宙的秘密並掌握預測的藝術！從帝國大廈投擲一分錢到一杯咖啡的溫度變化，您將學習如何建立模型、編寫Python程式來類比它們、並使用這些模型來預測和解釋系統的行為。利用迭代建模、分析、符號計算等方法，實作從共享自行車系統到人口模型等各種模型。 本書非常適合希望提高對模型和模擬理解能力的各領域學生和專業人士。讀者無需具備程式設計、科學或工程方面的知識。每章都有一個可下載的Jupyter筆記本，您可以輕鬆使用程式碼進行實驗，並學以致用。 透過本書您將可以： *建立世界人口模型、預測增長極限並進行未來預測 *模擬傳染病的傳播和廣泛接種疫苗的影響 *分析葡萄糖和胰島素在濃度隨時間變化時的交互作用 *探索棒球等投擲物和溜溜球等旋轉物體的物理學原理 *使用優化方法來確定在芬威球場擊出全壘打所需的力度

Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ 【18 個一定要會的資料分析技巧！】 【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 ▍你將學會 ◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 ◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 ◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 ◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 ◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 ◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 ▍本書應用範例 ◆ 自動統計各個通路的業績總和 ◆ 顯示業績達標狀況通知 ◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 ◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 ◆ 批次命名和移動檔案 ◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 ◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 ◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 ▍適合讀者 ◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 ◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 ◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人

風險建模演算法 「Abdullah Karasan成功展現了在金融風險管理領域中使用機器學習的能力，這是對任何金融機構都攸關重要的功能。」 ―Yves J. Hilpisch博士 The Python Quants與The AI Machine創辦人及總裁 「如果您需要將統計和機器學習方法應用在金融風險分析的入門指南，那麼這是一個很好的起點。」 ―Graham L. Giller 《Adventures in Financial Data Science》作者 金融風險管理在人工智慧的幫助下發展迅速。透過這本實用指南，開發人員、程式設計師、工程師、金融分析師、風險分析師及定量和演算法分析師，將可以機器學習和深度學習模型進行金融風險評估。建立基於人工智慧的財務建模實務技能後，您將學習要如何運用機器學習模型來取代傳統的金融風險模型。 作者Abdullah Karasan幫助您探索金融風險建模背後的理論，再深入研究使用Python運用機器學習模型以對金融風險進行建模的實際方法。 有了這本書，您將可以： ‧回顧經典的時間序列應用並將其與深度學習模型進行比較 ‧使用支撐向量迴歸、神經網路和深度學習來探索波動率模型以衡量風險程度 ‧使用機器學習技術來改善市場風險模型(VaR和ES)，並包括了流動性維度 ‧使用分群和貝氏方法來進行信用風險分析 ‧使用高斯混合模型和關聯結構模型來捕捉流動性風險的不同面向 ‧使用機器學習模型來進行詐欺偵測 ‧使用機器學習模型來預測股價崩盤並識別其決定因素

完全解析Python在量化資料統計分析上的應用⊙量化分析最佳實用手冊，淺顯易懂的理論說明＋實際範例操作。⊙章節以學位論文中調查與實驗研究法的撰寫流程安排，並附有題目可練習，教學循序漸進，易於上手。⊙本書範例資料檔可至五南圖書網頁：https://www.wunan.com.tw，輸入書號1H3L，即可找到下載處。透過Python程式設計與統計科學相關知能的學習，培養邏輯思考、系統化思考等運算思維能力。本書介紹免費軟體Python語言的pandas與相關套件在量化資料分析上的應用，共分為七章，分別是Python語言簡介、量表題目分析、量表信度與效度分析、平均數差異考驗、共變數分析、相關與迴歸以及卡方考驗。各章節均用淺顯易懂的文字與範例來說明量化資料的統計分析策略，可增進讀者的應用能力。

內容簡介:利用遊戲程式設計學習解決問題所需的基礎知識與步驟！豐富的範例實作！‧猜拳‧打地鼠‧井字遊戲‧翻牌配對遊戲‧黑白棋‧電子冰上曲棍球玩遊戲的同時，快樂地學習程式設計與演算法本書是使用Python製作遊戲與學習演算法的入門書。由帶領初學者入門的程式設計基礎開始，一步步從簡單的演算法學到高階演算法，讓每位讀者都能讀懂本書的內容。本書提及的演算法是解決問題的步驟或手段。學會演算法之後，就能具備解決各類問題的能力。

資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。 資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。 這本實用指南可以幫助你： ．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析 ．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 ．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 ________________________________________ 專家推薦 「本書精確地說明如何運用Excel進行資料科學與分析的工作」--Jordan Goldmeier, 微軟Excel MVP 「這本書不僅可以作為商業和資料分析的參考資料，也可以作為入門教材」--Aiden Johnson, 資料科學家

「搭配進階的課程，對Python提供極佳的介紹。透過這個課程了解如何應用Python到對現今軟體發展具有重要性的所有技術領域之中。」—Jeremy YabrowDirector of Engineering, BeyondView, Inc.「你將遠離如尋寶般的探索，獲得能協助你改善DevOps實踐的新知和技術。」—Wes NovackSystems Architect, Pluralsight在

Are you keen to add Python to your programming skills? Learn quickly and have some fun at the same time withHead First Python. This updated book takes you beyond typical how-to manuals with engaging i

⊙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。⊙內容包含以簡單線性迴歸（SLR）模型說明OLS與Python操作、比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定、介紹MLR模型／NLRM基本假定、說明變異數異質結果以及使用穩健的標準誤、檢視模型設定問題等。⊙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，從第1章介紹基礎理論、檔案數據資料，手把手教學。第2章利用簡單線性迴歸（SLR）模型說明計量經濟學的主要方法：OLS，以及如何於Python下操作。第3章比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定。第4章介紹MLR模型。第5章介紹NLRM的基本假定。第6章進一步說明迴歸模型的大樣本推論以及OLS估計式之漸近有效性。第7章討論MLR模型的特殊函數型態（如對數函數、二次式以及交互變數型態），以及估計迴歸模型的預測部分。第8章檢視迴歸模型下的質性變數。第9章說明變異數異質的結果、使用穩健的標準誤，以及如何使用WLS方法與應用。第10章檢視模型設定問題，其中包括代理變數、因變數與自變數之衡量誤差、離群值與最小絕對誤差等。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，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

⛧⛦ 最「酷」的 Python 入門書 aka Python 輕小說 ⛦⛧►▻ 看小說，學 Python，改變你對程式學習的想像 ◅◄還在為看不完又厚又乏味的 Python 教學書感到頭痛嗎？萬事起頭難，想入門卻不知該如何踏出第一步？或是學了幾次，每次都無法堅持下去？那麼我想，你會需要這本 Python 輕小說！無論是國高中生、大學生、文科生，還是任何想認識 Python 的人——本書以有趣的故事取代枯燥的教學，讓你沉浸在地府生活圈，不知不覺跟著角色們一起學會 Python！為什麼要選這本？▸ 薄薄一本，告別看不完的沉重負擔，迅速建立成就感▸ 角色間的搞笑互動，以及配合劇情的程式設計，讓你學得輕鬆愉快▸ 精選範圍：輸入輸出、變數、資料型別、條件判斷、迴圈、函式、檔案讀寫、例外處理與套件使用，直擊 Python 的基礎核心如果這是你……▸ 想學 Python，卻總是沒時間、沒動力，或是一板一眼的教材讓你提不起興趣▸ 想嘗試新的學習方式，或者藉由生成式 AI 工具輔助學習與編寫程式▸ 從沒接觸過程式，只是想對程式運行方式有個基本概念那麼，是時候入手這本 Python 輕小說了——張弓長，剛當完兵出來、正在家鄉補習班找工作的 23 歲外文系畢業生。卻在前往面試的途中，被紅燈左轉、逆向騎上人行道又煞車失靈的阿桑撞昏，醒來後「魂」就在地府了。本以為已經沒有機會回到人間的他，被閻王姐姐告知學完 Python 的基礎，領取證書後，就能重返陽間。「那我還不學爆！」張弓長熱血沸騰，握緊拳頭，眼中燃著希望的火焰，立志——►▻ Python 不通，誓不還魂！◅◄本書特色：☾⛦ 有趣又接地氣的故事情節，帶你無痛入門 Python ⛧隨著地府的故事推展，依序帶入 Python 的語法觀念和運行邏輯，以及根據劇情設計的範例程式，搭配角色間的程式碼討論。☾⛦ 你不是一個人，小說角色陪你一起學 Python ⛧角色們已在地府村民交流魍的程設板上，留下多篇 Python 筆記與教學文，幫助大家（包括他們自己）快速複習或查閱。☾⛦ 程式小白的最愛，新手友善的程式編輯介面 ⛧所有程式碼都在 Colab 或 Jupyter Notebook 上完成，並且在書中以不同樣式區分程式碼的輸入和輸出，使內容更加清晰易懂。☾⛦ 善用生成式 AI 及語法索引，提升學習效率 ⛧透過與 Colab AI 和 ChatGP

數位影像處理技術相關應用涵蓋甚廣，例如工業視覺檢測、醫療影像診斷、遠端感測與地理資訊、衛星影像和航空影像的處理與分析、智慧型交通系統、安防與監控、行動裝置應用等。 本書編撰著重「實用」與「教學」的定位。為求讀者能實際運用書中知識，全書大量使用 Matlab 與 C++ / Python 語言的原始程式碼，且儘可能不倚賴工具箱來實現。

AI時代Math元年 - 用Python全精通程式設計本書旨在幫助零基礎的讀者學習Python程式設計。涵蓋了Anaconda和JupyterLab的安裝與使用，並深入介紹Python的基本語法、資料型態、常見運算、控制結構、函式以及物件導向程式設計，讓讀者能夠掌握Python的核心概念。在資料視覺化方面，本書探討了二維和三維視覺化技術，並使用Seaborn進行資料視覺化，幫助讀者將資料轉化為可視化的圖形。此外，書中詳細介紹了NumPy的使用，包括索引和切片、常見運算、陣列規整、線性代數以及愛因斯坦求和約定，這些都是進行資料分析的重要工具。Pandas部分則著重於快速視覺化、索引和切片、時間序列資料的處理及資料規整，讓讀者能夠有效管理和分析資料。在進階視覺化和運算方面，本書介紹了Plotly的統計視覺化、SymPy的符號運算、SciPy的數學運算及Statsmodels的統計模型，這些工具能夠幫助讀者進行更複雜的資料分析。在機器學習的部分，書中探討了Scikit-Learn的應用，包括資料預處理、回歸、降維、分類和聚類等技術，讓讀者了解如何利用機器學習解決實際問題。最後，本書還介紹了如何使用Streamlit來架設應用程式，特別是機器學習相關的Apps。整體而言，本書以實作為主，搭配Jupyter Notebook，引導讀者在動手練習中學習Python程式設計、資料分析和機器學習的基礎知識，並以圖形和口語化的方式解釋背後的數學思想。

⊙以Python解決數學概念問題，掌握衍生性商品（如選擇權商品）模型化。⊙理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。⊙介紹CRR的二項式定價模型、隨機微積分、等值平賭測度方法，以及資產價格跳動的Lévy過程等觀念。⊙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。【透過Python，走入學習衍生性商品的捷徑】本書以熱門程式語言Python，帶領讀者順利踏入財金領域。內容分10章，第1、2章說明完全市場與不完全市場的特色與差異。第3章介紹CRR的二項式定價模型，並從該模型內取得一些基本的觀念。第4、5章說明隨機微積分的意思，包括平賭、維納過程、隨機積分等略為抽象的觀念。第6章說明偏微分方程式於選擇權定價內所扮演的角色。第7章介紹目前廣泛使用的等值平賭測度方法，其中包括Radon-Nikodym微分與Girsanov定理的闡述。第8章說明資產價格跳動的Lévy過程，包括著名的跳動－擴散、VG或NIG等過程。第9章介紹用於選擇權定價之較為簡易的COS方法。第10章則介紹隨機波動模型，包括Heston模型與Bates模型。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，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

本書詳細介紹DSP技術、理論與應用，且有豐富的範例、習題以及解答，強調理論與技術是不可或缺的，並用Python程式設計，進行DSP技術實作，藉此培養實務研發能力。

本書精心設計近60個多樣化的實用範例，提供擬真繪製的電路圖，按圖施工、保證成功。初學者容易上手，能輕鬆建構有趣又好玩的互動作品。本書所使用的ESP32開發板，內建雙核心晶片，最高時脈可達 240MHz，與同級晶片相比，價格相對實惠。ESP32整合Wi-Fi、低功耗藍牙BLE與傳統藍牙功能，內建UART、SPI、I2C、PWM、ADC、DAC、電容觸控等多種主流通訊介面與周邊，深受創客者喜愛。本書以從未學習過電子、資訊相關知識的初學者角度，來設計多元化的實習單元，並且詳細解說。讀者能真正動手做，建立基礎、提升學習樂趣，並且能快速開發物聯網相關應用專題。■ 學習最容易：下載MicroPython 韌體到ESP32硬體，即能支援Python / MicroPython語言相較於C/C++，Python語法簡單、易學易懂。■ 資源最豐富：Python / MicroPython官網提供大量且用途廣泛的標準函式庫，網路上也提供相當豐富的第三方套件庫（Package）共享資源。■ 內容多樣化：使用常用元件及模組，包含發光二極體、矩陣型LED模組、七段顯示模組、液晶顯示模組、蜂鳴器、指撥開關、按鍵開關、矩陣鍵盤、直流馬達、伺服馬達、步進馬達、RFID模組，以及各類型感測器，精心設計近60個豐富多樣化的實用範例。■ 應用生活化：生活化的單元教學設計，除了提高學生學習興趣之外、也能培養學生創意設計的素養能力。專題實作涵蓋廣告燈、自行車燈、調光燈、電子輪盤、電子時鐘、電子琴、音樂盒、數位電壓表、小夜燈、測距儀、地震儀、停車場自動計數器、字幕機、觸控調光燈、自動窗簾、智慧農場、Wi-Fi智能插座、RFID防盜感應門鎖等實用的生活化應用。

▍把 ChatGPT 超完美融入 Python 學習的《最強程式入門書》，教你將 ChatGPT 用在對的地方！▍內文隨時呼叫 ChatGPT 當助教！找 bug、寫關鍵內容、上註解、改造程式、增強功能...完美融入範例，各種用法讓你「WOW」不斷！Python 的語法簡潔、擴充性強，是當今最熱門、也最適合新手學習的程式語言。市場上眾多的 Python 入門書雖然標榜人人可上手，但解說的手法、所用的範例還是偏生硬，對於非資訊背景的人來說，閱讀起來彷彿無字天書，看沒幾頁就棄械投降...【★世界第一簡單！100% 針對「零基礎」、「學習受挫者」貼心設計！】在 Python 的學習上，為了幫助零基礎的新手學習，本書精心設計以下特點：□用一點就通的【生活實例 + 全彩插圖】解說抽象的程式觀念，包括：三心二意的購物者 (條件判斷)／熱狗製作機器人 (迴圈)／全自動洗衣烘乾機 (函式)／萬用工具箱 (函式庫、模組、套件)／量販店員工管理系統 (物件)...，讓你讀得下去，腦筋不卡卡！□【仔細到很有感！】一行一行解說程式，反覆演練永不嫌煩，就是怕你看不懂！□【語法、效果即時呈現】，隨時都能掌握語法用途、了解修改差異【★教你最火熱的 ChatGPT 輔助寫程式技巧！】在本書中，小編會在適當時機教你召喚 ChatGPT 做為學習 Python 的幫手。更重要的是，【ChatGPT 要用在對的地方】，我們會先帶你紮穩基礎再用 ChatGPT，而不是一味跟它「瞎聊」、「瞎問」，否則 ChatGPT 給的程式錯了而你看不出來，用比不用更糟。請記住，【閱讀本書的你不是孤單的！】以往自學時可能出現的千奇百怪問題，或者其他書可能拋給你的「若遇到錯誤可自行上網查看看」、「XXX 就留待讀者挑戰看看囉！」... 等需要自立自強的狀況題，本書會以一個個 【ChatGPT 萬能程式顧問 TIPS】教你用 ChatGPT 輕鬆化解。跟著本書學會用 ChatGPT 來學 Python 就等於有個助教在旁貼身指導，再也不用擔心遇到問題時求助無門！有了本書，無論是曾經學到一半放棄或是迫不及待學習的你，都可以將學習挫折拋到腦後，輕鬆學會 Python ✕ ChatGPT！本書特色：★ 內文隨時出現【ChatGPT 萬能程式顧問 TIPS】，教你正確用 ChatGPT 輔助寫程式。★ 【全彩圖解 + 生活實例解說】

▶▶▶ Excel VBA及Python基礎 ▶▶▶Excel VBA及Python的資料型態、運算式、流程控制、字串，數字處理 ▶▶▶Python、Excel物件模型、陣列、字典、集合、函數 ▶▶▶Excel VBA及Python偵錯，異常處理 ▶▶▶Excel VBA特殊物件模型、控制項、增益集 ▶▶▶Excel VBA及Python檔案操作 ▶▶▶Excel VBA及Python工作表函式、圖形設計、圖表設計 ▶▶▶Excel VBA樞紐分析表、正規表示法、統計分析 ▶▶▶Excel VBA及Python混合程式設計 本書希望能讓讀者以最快的速度，系統性地從Excel VBA程式設計轉入Python程式設計，或者從Python程式設計轉入Excel VBA程式設計，尤有甚者，能同時學會兩種程式設計方法。 全書的架構使用Excel VBA和Python雙語言對照的方式，幫助Excel VBA使用者快速掌握Python程式設計，並使用雙語言實現Excel程式設計和資料處理自動化。 全書的內容包括物件模型、介面設計、檔案操作、Excel函數、Excel圖形、Excel圖表、Excel樞紐分析表、正規表示法、統計分析和混合程式設計等內容。 關於Python方面，本書則詳細地介紹了xlwings、numpy、Pandas等套件的使用方法，適合對Excel VBA及Python開發感興趣的讀者閱讀，如職場辦公人員、資料分析人員、大學生、科研人員和程式設計師等。 【本書主要的特點】 ✪全書的架構使用Excel VBA和Python雙語言對照的方式。 ✪幫助Excel VBA使用者快速掌握Python程式設計。 ✪使用雙語言實現Excel程式設計和資料處理自動化。 ✪全書的內容包括物件模型、介面設計、檔案操作、Excel函數、Excel圖形、Excel圖表、Excel樞紐分析表、正規表示法、統計分析和混合程式設計等內容。 ✪關於Python方面，本書則詳細地介紹了xlwings、numpy、Pandas等套件的使用方法。 【本書目標讀者】 ☛ 適合對Excel VBA及Python開發感興趣的讀者閱讀。 ☛ 職場辦公人員、資料分析人員、大學生、科研人員和程式設計師等。

全球最暢銷的Python學習教材發行銷售超過150萬本本書是全球最暢銷的Python程式設計學習參考書，也是一本節奏明快的Python輕鬆入門與應用的程式設計課程，讓讀者學會編寫程式、解決問題，並讓程式的應用立竿見影。在本書前半部分，讀者將學到關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出整潔易懂的程式碼。讀者也能學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。在本書後半部分，讀者會把學到的知識技能應用到三個大型專題中，第一個專題實作是類似小蜜蜂電玩的「外星人入侵」遊戲；再來是活用Python超強好用的程式庫來進行資料視覺化處理；第三個專題則是活用Django來建置和部署一套Web應用程式。如果您跟隨著本書好好學習，您將學會下列這些技能：‧活用強大的Python程式庫和工具，例如pytest、Pygame、Matplotlib、Plotly和Django等‧製作出2D電玩遊戲，了解怎麼控制鍵盤和滑鼠的操作，並作出隨關卡愈高而遊戲就愈來愈難的技巧‧運用各種資料集來建置生成具有互動性的資料視覺化呈現‧開發Web應用程式讓使用者建立帳號和管理自己的資料，隨後安裝部署到網路上讓大家使用‧懂得怎麼處置錯誤例外的發生，讓您知道如何解決自己在程式設計上的問題本書第三版新增修訂了Python最新版的程式碼。新增和更新的內容包括活用VS Code編輯器、檔案處理的pathlib模組、測試程式碼的pytest，以及加入Matplotlib、Plotly和Django的最新功能。如果您真的想要邁進「程式設計」的領域，這本書能幫您提升學習的速度，並讓您更快編寫出實際能用的程式。別猶豫了，馬上發動引擎開始進入本書的程式設計課程吧！本書適用Python 3.X版

本書是一本學習Python程式設計的入門教材，也是一本Python+Excel辦公室自動化程式設計的基礎教材，可以讓初學者輕鬆建立日常所需的自動化操作。除了Excel外，還輔以Word文件、PowerPoint簡報與PDF檔案自動化，完美整合相關應用程式來自動化處理辦公室、工作上和生活上的各種日常事務。本書以詳細的圖解及程式實作，實實在在地訓練讀者學會運算思維與程式邏輯的基礎「程式力」，讓初學者運用Python來簡化日常的繁瑣和重複工作，輕鬆建立Python+Excel辦公室自動化。【Python辦公室自動化】自動化批次檔案和圖檔處理、JSON和CSV檔案下載、資料轉換、Excel活頁簿編輯、Excel資料分析、Excel圖表繪製與資料視覺化【辦公室自動化整合應用】Word+PowerPoint辦公室自動化、整合Excel+Word模版自動化輸出PDF報表

★★★★★【20個主題】+【312個程式實例】★★★★★ ★★★★★【基礎操作】+【程式範例】+【專題實戰】★★★★★ ★★★★★【靈活運用tkinter設計GUI】★★★★★ 這是國內第一本使用Python內建模組tkinter，設計GUI程式中文書籍的第4版。全書超過312個程式實例，一步一步講解tkinter 控件(Widget)的基礎知識，同時也將應用範圍擴充至小算盤、碎形(Fractal)設計、文書編輯、走馬燈、模擬海龜繪圖、球類競賽、風扇設計、單個或多個反彈球設計、鐘擺、長條圖動態排序、動畫與遊戲設計、mp3音樂播放器。Python是一門可以很靈活使用的程式語言，本書特色在於對tkinter最基礎的知識使用了大量靈活的實例說明各種環境的應用方法，讀者可以由這些程式實例事半功倍完成學會tkinter設計跨平台的視窗程式。 本書主要內容如下： ◆ 20個主題 ◆ 312個程式實例 ◆ tkinter與tkinter.ttk Widget解說 ◆ Widget共通屬性與方法 ◆ 變數類別Variable Classed ◆ 事件綁定Events and Binds ◆ 文書編輯程式 ◆ 小算盤程式 ◆ 動畫遊戲 ◆ 模擬海龜繪圖 ◆ 靜態與動態繪圖 ◆ 球類競賽 ◆ 單個或多個反彈球設計 ◆ 動態長條圖排序 ◆ 鐘擺程式設計 ◆ 科赫雪花碎形(Fractal)設計 ◆ mp3音樂播放器

本書可以幫助你奠定基礎，培養走出Python新手村的功力 本書與其他Python入門書最大的不同，就是在解說語法的單元後面設計了「mission（任務）」頁面，幫助你在學習的過程學會「立刻瞭解程式的反應能力」。 跟著本書練習，您將可以學到： ．如何一眼判斷計算順序 ．如何預測條件式的結果 ．如何掌握條件式與重複處理的流程 ．如何處理資料 ．深入瞭解推導式 ．理解函數的執行順序 ．如何解讀官方文件 ．如何尋找錯誤原因

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。

輕鬆愉快的程式語言課開跑囉～～ 你是否還在擔心程式設計跟天書一樣難，也是否還在擔心程式設計這門必修課會修不過？還是說，你還在為閱讀傳統的Python教科書而燒腦中？別擔心，讓我們的秋聲老師來幫助你學習Python這門程式語言。 本書中沒有艱澀的語法，也沒有困難的演算法，只有搞笑片段，然後藉由這些搞笑片段當中你可以一步一步地來學習Python這門程式語言，重點是，這本書不但不填鴨你，而且還可以讓你學

從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用您已經具備Python或R語言基礎程式設計能力，卻不曉得該如何應用所學來撰寫網頁爬蟲、連結資料庫、清理資料、資料視覺化或者機器學習嗎？這是為您量身打造的一本進階應用書，您將在本書找到用Python和R語言實踐前述這些迷人資料科學應用場景的實作範例！●用語平易近人、淺顯易讀●有效提升就學、研究與求職的即戰力●適合閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用

精通 Python 3 的訣竅祕技 如果你撰寫 Python 3 程式時需要協助，或是想要更新舊的 Python 2 程式碼，這本書都能派上用場。滿載以 Python 3.3 所撰寫並經過測試的實用訣竅，這本獨特的錦囊妙計適合想要聚焦於現代工具與慣用手法的資深 Python 程式設計師。 在書中你會找到關於十幾個不同主題的完整訣竅，涵蓋 Python 程式語言以及各種應用領域共通的任務。每個訣竅

✧✦ 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

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、