Python

本書以Python為工具，教你如何結合數學與物理的實作案例，打造令人驚豔的學習歷程檔案。不論你是初次接觸程式設計的學生，還是尋求突破學科藩籬的學者，本書將帶你： ‧掌握Python基礎與模組應用，從零到一。 ‧跨學科解決問題，展示程式設計的無限可能。 ‧撰寫具競爭力的課程學習成果，脫穎而出。

從資料處理到圖論實踐─用Python及AI最強工具預測分析編寫特色‧數學 + 藝術——全圖解，極致視覺化，讓數學思想躍然紙上、生動有趣、一看就懂，同時提高大家的資料思維、幾何想像力、藝術感。‧零基礎——從零開始學習 Python 程式設計，從寫第一行程式到架設資料科學和機器學習應用，儘量將陡峭學習曲線拉平。‧知識網路——打破數學板塊之間的門檻，讓大家看到數學代數、幾何、線性代數、微積分、機率統計等板塊之間的聯繫，編織一張綿密的數學知識網路。‧動手——授人以魚不如授人以漁，和大家一起寫程式、創作數學動畫、互動 App。‧學習生態——構造自主探究式學習生態環境「紙質圖書 + 程式檔案 + 視覺化工具 + 思維導圖」，提供各種優質學習資源。‧理論 + 實踐——從加減乘除到機器學習，叢書內容安排由淺入深、螺旋上升，兼顧理論和實踐；在程式設計中學習數學，學習數學時解決實際問題。六大板塊資料處理、時間資料、圖論基礎、圖的分析、圖與矩陣、圖論實踐。這六大板塊都緊緊圍繞一個主題—資料！核心內容‧遺漏值視覺化與插補方法：提升金融與醫療資料的完整性與可用性 ‧離群值偵測與圖形分析技巧：應用直方圖與散布圖，提升資料的穩健性 ‧距離計算與相似度評估：聚類、分類與資料比對的核心運算 ‧從矩陣運算到特徵工程：建構資料分析的數學基礎與特徵空間 ‧時間序列資料建模與分解：提取趨勢與週期變化，進行銷售與市場預測 ‧高斯過程與回歸建模：以核函數掌握資料變化，實現時間與空間預測 ‧圖論與關聯性矩陣分析：掌握社群網路連接性與影響力的核心結構

★ Google面試官、OPPO高級研究總監　聯手打造 融合頂尖科技企業的面試實戰經驗，精選矽谷與國際科技巨頭的典型題型，助你掌握Python技術面試的制勝關鍵。 ★ 美國喬治亞大學教授、Google專家　領銜推薦 全面涵蓋Python技術精要，特別強化常被忽略的系統設計題型，透過實戰範例與解題策略，打造通往矽谷的面試秘笈。 本書透過系統性理論與豐富案例，展現Python解決實務問題的強大能力，是一本兼具深度與廣度的技術與面試全書。內容不僅涵蓋資料結構與演算法的核心觀念，更突顯系統設計在面試中的關鍵角色。對於準備進入科技公司、精進Python實力的讀者而言，都是不可或缺的參考指南。 —— 劉天明　美國喬治亞大學電腦系教授 本書不僅是Python工程師的面試實戰指南，更是解決實務問題的高效工具書。透過清晰易懂的講解風格、豐富實例與模擬題設計，讓理論與實踐緊密結合。無論是準備面試、提升程式設計能力，或深化對系統設計的理解，本書皆為理想之選。 —— 陳瑛　Google Pixel相機部門經理 在科技人才輩出的矽谷職場中，如何於面試中脫穎而出？本書作者透過親身經歷並富有生命般的文字闡述，讓讀者有如親臨面試現場，從理論知識到案例研究，保證讓讀者詳細掌握Python最核心的問題解決能力。 —— 徐長愷　鴻海科技集團E事業群人工智能技術處資深處長 本書重點內容： ■　掌握面試策略：深入了解矽谷及國際科技大廠的面試流程與重點 ■　熟悉資料結構：從基礎到進階，透過實例掌握常用資料結構 ■　深入解析演算法：涵蓋核心演算法，結合實例解析實際應用技巧 ■　系統設計基礎：學習可擴展、高效系統架構的設計方法 ■　實戰案例解析：包括快取、爬蟲、自動補全等多元實例設計 ■　拓展進階知識：涵蓋並行處理、機器學習與推薦系統設計 ■　鞏固面試實力：藉由模擬題演練，強化應試技能 ■　提升職涯競爭力：為科技大廠面試做好萬全準備，爭取最佳待遇

★「APCS大學程式設計先修檢測」培養運算思維能力，為學習歷程加分!★依據坐7級望8級的考試策略編寫的APCS專書，運用APCS申請國立大學。★觀念題C+實作題Python：學習C加強程式設計、資料結構及演算法的知識；以Python實作磨練程式設計功力。本書特色★目標定位清晰：為預備挑戰APCS學科4級與術科3級而設計，協助學生以7級以上的成績，順利進入理想大學的資訊科系。★策略性學習：根據「坐7級望8級」的考試策略精心編寫，提供從基礎到進階的全面學習指南。學科+術科的系統訓練★學科策略：•深入淺出，系統性地介紹學科概念，使學習和練習更加有效率。•積極準備不僅可達成4級目標，同時開啟邁向5級的可能。★術科攻略：•基礎篇：從基本題目開始，確保清楚理解重點題型，確實實作，3級目標輕鬆達成。•進階篇：將複雜題目拆解為易懂的子問題，逐步建立解題技巧和自信，為挑戰4級及5級做好充分準備。•實戰演練：通過反覆練習，使學生在考場上能夠鎮定自若，有效應對各種題型，高分通過考試。

【新書簡介】◆ 集結10多年豐富的實戰經驗，涵蓋量化交易的各種面向，快速上手Python期貨量化交易！ ◆本書以商品期貨為標的，Python為工具，讓你使用策略來進行量化交易。這些基於AI及統計學原理的交易方法，讓你不再靠感覺讓自己的金錢陷入險境。內容安排由快速講解Python原理開始，直接就進入量化交易的策略分析，通通是被殘酷市場驗證過的賺錢案例。不僅完整說明量化交易的API，也提供了開放原始碼的SDK做使用。之後講解CTA策略，交易方法相對規則化、系統化，結合不同的策略理論開發CTA策略，包括了最重要的回歸策略和布林帶、乖離率等等。另外也有完整的回測和實盤，讓你的策略能真正通過實戰測試，包括使用Tick資料讓回測更精準、回測績效報告詳解、如何避開回測中的陷阱、遞進和交叉回測、量化交易實盤。對優秀的量化交易者來說，掌握風險管理的方法是非常有必要的。本書也介紹了期貨市場的三大風險及正確的倉位管理方法。在最後的單元中，也說明了常用的止盈和止損方法、量化交易與基本面資料、交易中常用的數理知識、量化交易與統計學。本書從真正的實戰交易出發，透過各種經典策略案例來指導讀者實作學習，讓您以更精準的方式，殺入量化交易的熱區賺大錢！【獨家特色】★ 附帶完整的策略程式，提高學習效率。★ 涵蓋 Python 程式語言基礎知識。★ 對量化交易策略案例進行分析。★ 專案案例典型，實戰性強，高應用價值！★ 提供完整的技術支援。【適合讀者】● 需要全面學習量化交易的主觀交易者。● 金融分析師。● 金融專業學生。● 喜歡交易的 IT 從業者。● 希望提高量化交易水準的人員。※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepwisdom.com.tw/

Streamlit的優勢與安裝文字與資料展示元素資料視覺化與圖表元素多媒體展示元素使用者輸入類元件版面配置和容器元件狀態顯示與流程控制機器學習工作流程醫療費用預測Web應用銷售資料儀表板Web應用常常看到許多展示AI的網頁非常漂亮，心中都會想說，又要開發AI程式，又要寫網頁，一定是很大的工程吧！但這些漂亮的網頁，很可能也是AI工程師用非常簡單的方法開發出來的，靠的就是最新的Web框架Streamlit。隨著機器學習和資料科學的發展，將複雜的分析結果用簡單易懂的方式展示給非技術人員，變得非常重要。傳統的Web框架如Flask、FastAPI或Django雖然功能強大，但開發過程常常讓人抓狂，需要寫大量模板和視圖程式。這時，Streamlit這個神奇的Python函數庫出場了！它大大簡化了資料Web應用的開發過程，讓你只需使用熟悉的Python語言，就能快速建構出互動式的機器學習和資料科學Web應用。Streamlit的高效和強大功能，迅速吸引了無數資料科學家和機器學習工程師的目光。這本書會帶你從安裝、啟動一路學起，並詳細介紹各種展示元素，從文本展示到資料視覺化，從多媒體展示到使用者輸入元件，應有盡有。書中還會教你如何利用Streamlit進行標準的機器學習工作流程，並通過實戰範例，如基於隨機森林演算法的企鵝分類和醫療費用預測應用，讓你實際操作，學以致用。這些內容不僅讓你快速掌握Streamlit，還能大幅提升你在機器學習和資料科學Web應用開發上的效率與樂趣！

演算法圖解原理 x Python實作 x 創意應用王者歸來(全彩印刷)本書內容★★★★★【國內第1本演算法 + 創意實作】★★★★★★★★★★【彩色圖解演算法】【Python創意程式】★★★★★★★★★★【約700張彩色圖片+ 296個創意應用】★★★★★ 這是一本使用Python從零開始指導讀者的演算法入門書籍，閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎演算法基本觀念　★ 主要內容：時間複雜度、空間複雜度　☆ 創意應用：一個要計算8411億年的程式◎陣列與鏈結串列　★主要內容：陣列、單向(雙向)鏈結串列、循環鏈結串列　☆創意應用：客戶資料管理、庫存管理系統、瀏覽器歷史記錄管理系統、音樂播放管理、醫療排隊系統◎佇列(Queue)　★主要內容：插入、讀取、串列模擬佇列　☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理◎堆疊(Stack)　★主要內容：堆入push、取出pop、認識堆別在函數呼叫的角色　☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理◎二元樹(Binary Tree)　★主要內容：建立、讀取、前序(中序與後序)遍歷二元樹　☆創意應用：表達式樹、家譜樹、網頁導航樹、遊戲AI決策樹◎堆積樹(Heap Tree)　★主要內容：建立、取出、刪除、最小(最大)堆積樹　☆創意應用：線上遊戲得分排行榜、物流中心的貨物調度、醫院緊急情況處理系統、電商平台推薦系統設計、多任務處理最短作業優先調度◎雜湊表(Hash Table)　★主要內容：雜湊表與陣列、效能分析、模組　☆創意應用：電影評分系統、電子郵件垃圾過濾器、社交媒體標籤系統、網頁瀏覽記錄、簡單的快取系統◎排序　★主要內容：泡沫、雞尾酒、選擇、插入、堆積樹、快速與合併排序　☆創意應用：社交媒體貼文按讚數排序、任務排序、KTV點播次數排序、影評排序、旅館價位排序◎數據搜尋　★主要內容：順序、二分搜尋、搜尋最大值　☆創意應用：順序搜尋商品庫存、二分搜尋法查詢書籍、順序搜尋電子郵件黑名單、書籍搜尋使用二分搜尋法◎回溯演算法　★主要內容：走迷宮、迷宮設計與堆疊　☆創意應用：排列組合、密碼生成、圖的著色、任務分配、走迷宮◎從遞迴看經典演算法　★主要內容：河內塔、八皇后、碎形、VLSI設計費波納契數列　☆創意應用：費波納契數列、排列組合、密碼

「無論你想在程式設計面試中獲得優勢，想創造美麗的數學藝術，還是頑固地非得理解這個概念的有趣特性，這本書都將成為你深入遞迴這個兔子洞的指南（兔子洞裡還有兔子洞）。」遞迴程式設計技術可以產生優雅的程式解決方案，然而更常見的是，它讓程式設計師感到困惑。這並不代表程式設計師可以（或應該）忽略遞迴；儘管遞迴以具有挑戰性而聞名，但它是一個重要的電腦科學主題，並且可以對程式設計本身產生敏銳的洞察力。至少，了解遞迴可以幫助你順利通過程式設計工作面試。如果你是對電腦科學感興趣的學生，遞迴是你要理解許多流行演算法所必須克服的必要障礙。如果你是程式設計訓練營的畢業生或自學而成的程式設計師，並且順利跳過了更具理論性的電腦科學主題，但在「白板程式設計面試」中肯定還是會遇到遞迴問題。如果你是一位經驗豐富的軟體工程師，以前從未接觸過遞迴演算法，你可能會發現遞迴是你知識中一塊尷尬的缺口。❑ 本書目標讀者本書適合那些對遞迴演算法感到恐懼或感興趣的人。對於新手程式設計師或電腦科學系的大一新生來說，遞迴主題就像難以理解的黑魔法一樣。大多數遞迴課程都很難理解，使得這個主題不但讓人覺得挫敗，甚至令人心生恐懼。對於這些讀者來說，這本書的直接解釋和充足的例子應該能幫助他們最終理解這個主題。閱讀本書的唯一先決條件是具備 Python 或 JavaScript 程式語言的基本程式設計經驗，因為各章的程式碼範例使用了這兩種語言。本書的程式已被精簡到核心的基本結構； 如果你知道如何呼叫和建立函數，以及理解全域變數和局部變數之間的區別，那麼你就足以應付這些程式設計範例了。本書使用 Python 和 JavaScript 範例來教授遞迴的基礎知識，揭示了遞迴的教學方法，並闡明了所有遞迴演算法的基本原理。你將學習何時使用遞迴函數（最重要的是，何時不使用它們），如何實現工作面試中經常提到的經典遞迴演算法，以及遞迴技術如何幫助解決有關樹走訪、組合學等等許許多多的問題，以及其他棘手的話題。這個以專案為主的指南包含了完整的、可運行的程式，將能幫助你學習：☑︎ 遞迴函數如何使用呼叫堆疊，這是一種在遞迴課程中幾乎從未討論過的關鍵資料結構☑︎ 「頭尾」與「信仰飛躍」技巧如何簡化遞迴函數的編寫☑︎ 如何使用遞迴為你的檔案系統編寫自訂搜尋腳本、繪製碎形藝術、生成迷宮等☑︎ 優化和記憶如何使遞迴演算法更有效率

內容簡介:💡 從觀念理解到開發實戰！💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。＊循序漸進無痛上手內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。＊內容多元範例豐富介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。＊實務專題打下基礎使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

Python是一種容易學習且功能強大的程式語言，跟著本書學習Python， 你不只可學會Python的基礎語法，還可學到進階的內容，例如：物件導向、多執行緒、多程序、非同步I/O及tkinter程式設計等。ChatGPT是OpenAI開發的人工智慧聊天機器人，其會生成文字，回答各式問題，自推出以來即受到大家的喜愛。在本書中，你將可活用Python，以Python實作OpenAI API，設計開發出ChatGPT應用程式。本書內容的安排由淺入深，對Python程式設計進行系統性的介紹，並詳細說明OpenAI API的應用。本書以程式範例來說明Python程式設計的概念，可有效幫助讀者的學習，並經由實作的過程，建構專屬非同步GUI版的語音聊天機器人。

內容簡介:語法解說 ->範例說明 ->問題分析 ->程式設計 ->APCS詳解 APCS檢測觀念題以C為主，實作題可選用C、C++、Java與Python進行解題。因Python語法簡潔，函式功能強大，適合在時間有限的情況下完成程式實作。因此本書特採用C語言進行觀念題解說，以Python進行實作題練習，使教師好教學、初學者順利高分通過APCS檢測。※資深教師共同執筆由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學院校初學程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。※程式設計技能養成由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，主要訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆擁有APCS應試的能力。※內容多元豐富範例涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，內文解說融入APCS重點，所提供範例貼近日常生活，能學以致用。※APCS先修檢測訓練收錄大量APCS觀念題並加以詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

✦ 實作特權帳密管理系統，解決特權帳密控管問題 ✦ 特權帳號與密碼是企業IT部門各項系統的命脈，同時也是資訊安全在管理上的弱點。近年來的入侵攻擊事件，就是利用公司的系統漏洞沒有即時修補，再加上內控不嚴謹所造成的系統帳密被盜用，不僅影響到公司的商譽，還有可能造成難以估計的財損。為了解決特權帳密控管問題，本書將透過現行 Python 所提供的套件（Crypto, Django, Tkinter），研發特權帳密的控管機制並將其實作。 全書分成4章，分別帶領讀者進入密碼學的領域進行編程，除了有密碼學理論進行對照，還用時下最廣泛使用的程式語言 Python，進行密碼系統的開發。｜密碼學的數論基礎與 ISO27001｜總覺得密碼學是難以探究的學門嗎？其實只要有高中的數學程度與耐心，在實作後與理論相呼應，學苟知本會更扎實；此外，依據 ISO27001 的附錄A.10 密碼學的控制措施，可以了解特權帳密管理的必要性。｜使用 PyCryptodome 在 Python 中實現加密演算法程式｜PyCryptomdome 提供了所有加解密的函式庫，即使對理論不清楚，也可以進行實作。Python 易學易懂，有許多函式庫與社群支持，相關技術可以藉由網路搜尋，相輔相成加速開發。｜Tkinter 搭配 Crypto 實作加解密的應用介面｜Tkinter 是視窗程式的開發套件，可實作使用者端的 UI，是 Python 用來開發應用程式的熱門函式庫。本書在每個範例程式碼都有說明與解釋，確定資料流後，完成實作上的輸入與輸出。｜用 Django 來 Web化密碼管理系統｜Django 是網頁應用程式的框架，MVC（Model-View-Controller）的架構。本書實作的密碼管理系統，結合了 SQLite 資料庫，將密碼管理系統架在網路上，實現 Web化。本書特色🔑從基礎數論到密碼學密碼學的基礎就是數論，每個理論都有數學作為對照，協助讀者了解基本原理。🔑特權帳密管理系統實作Crypto 套件提供豐富的加解密演算法，確定加解密流程後，用 Tkinter 設計 UI介面，並透過 Django套件將應用程式 Web化。🔑ISO27001管理機制依照 ISO27001（資訊安全管理國際標準）的「存取控制」、「密碼」、「作業的安全」等相關條文進行實作，以符合管理需求。專業推薦密碼學是所有應用程式的安

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

☆ ★PythonＸ人工智慧Ｘ深度學習★☆ ✔將機器學習進行分門別類的介紹✔提供大量範例解析演算法✔每章節都附有習題，讓讀者可以自行操作※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepmind.com.tw/機器學習是人工智慧的核心基礎，是電腦研究領域的重要分支。機器學習正展現其巨大的潛力，在許多領域扮演著日益重要的角色。當電腦程式具有學習能力後，就能夠在不斷的資料中越來越好：例如醫療診斷程式，透過學習後便能夠不斷提高自身的診斷能力。Python近年來發展迅速，被廣泛用於科學計算，資料探勘和機器學習。Python語言配備了很多高品質的機器學習和資料分析函數庫，為機器學習提供了重要工具。本書讓你無痛進入機器學習乃至深度學習的領域，建立出真正的商業應用。當今業界十分需要人工智慧工程師，只要花一點點時間，把這最流行的機器學習上手，在往後的各行各業中，都能是你揮灑的空間。本書內容劃分為、機器學習演算法基礎理論及介紹基本的機器學習演算法之理論及應用3部分。介紹Python資料處理功能，如：Python開發環境、基本資料結構和資料處理等。講解機器學習的理論框架和Python機器學習常用的協力廠商函數庫。甚至提供神經網路以及深度學習的理論及專案實例。讀完本書，您能強化以下實作技能與觀念：✔何為人工智慧、常用領域、開發環境✔熟悉pandas、numpy✔學會製作中文相關應用、詞雲、結巴中文分詞✔學會使用Matplotlib，OpenCV，SKLearn✔使用Python實作KNN、K-Means。✔使用Python實作SVM、感知機、核心函數✔Python實作推薦系統、商品推薦、內容推薦、協作過濾及圖結構✔了解機器學習模型、線性非維性、監督及非監督、強化學習✔了解線性回歸(一元、多元)、邏輯回歸✔了解多層神經網路、深度學習☛適合讀者✔人工智慧/深度學習/機器學習入門讀者✔大專院校、專業教育訓練機構師生✔其他對智慧化、自動化感興趣的開發者

現在學機器學習，正是最好的年代！在過去要處理資料，就要用C語言撰寫函數；在Python裡，別人已寫好了許多套件，只要像是在玩樂高積木一樣，就能完成你想要的結果。因此我會說，現在是學機器學習最好的時候，你等於是站在巨人的肩膀上學習。本書沒有複雜的數學，沒有複雜的程式碼，以有系統的編排，引領你進入機器學習的世界。我們會介紹sklearn的資料預處理；簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等監督式的機器學習模型。而在非監督模型上會介紹Kmeans。另外，大部分的書不會強調的ColumnTransformer、管道器製作。許多書沒有解釋清楚的模型預測重要指標：正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線，我們也會一次詳細說明，讓你一手掌握。實例演練時會操作中英文的文字處理，並做情感分析和主題探索。還有知名的大數據資料庫，包括波斯頓房價預測、鳶尾花資料、鐵達尼號資料、威斯康辛大學醫院收集的乳癌腫瘤病患預測、電信公司客戶流失預測、信用卡盜刷預測、Newsgroup新聞群組分類、Amazon商品評論預測、Tripadvisor裡兩家航空公司和數字預測。最後教大家如何將深度學習的模組也包裝到sklearn。現在就讓我們一起學習Python，用機器學習掌握人工智慧。

☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 在上一本基礎篇的學習完備，能善用Python程式語言及常用的工具套件之後，接下來就是開始對金融風險進行評估了。 本書接續介紹了各種數學模型，包括波動性、隨機過程及相當重要的馬可夫過程、馬丁格爾、隨機漫步、維納過程等，另外也包含蒙地卡羅等數學模型的應用。 而統計科學中最常用的回歸，本書也有涉獵。另外包括了二元樹、BSM選擇權、希臘字母，市場風險等，都有最完整的Python程式和數學公式供讀者計算、運用。 金融商品龐大且複雜，需要像使用手術刀般精準、細緻地切割每一個細節，畢竟賠錢事小，沒辦法掌握到大盤的迅速波動與走勢，才是一大損失。 本書看點 ✪了解金融商品的波動性、移動平均、ARCH、GARCH。 ✪認識蒙地卡羅股價模擬、歐式、亞洲式選擇權。 ✪學習市場風險分類、度量、價值、分析。 ✪精進交易對手信用風險、投資組合理論、無差別效用曲線、資產定價理論。

☆★☆★【完整說明Qt 6的主要功能！最詳盡的Qt開發全書！】★☆★☆本書分為六大部分：第1部分為Qt 6基礎。以Qt 6.0的全新類別模組和介面，重新實現了各種基礎實例的功能。第2部分為Qt 6綜合實例。以新的Qt 6.0實現了電子商城系統、簡單文字處理軟體和微信使用者端程式。第3部分為Qt擴充應用。介紹了Qt設定OpenCV和OpenCV處理圖片，在綜合實例方面，展示了醫院遠端診斷系統，運用MySQL建置資料庫，進而有效管理患者資訊。第4部分為QML和Qt Quick及其應用。內容包含了QML及Qt Quick的相關內容。第5部分為Qt Quick 3D開發基礎。這是Qt 6.0新推出的功能模組，它大幅提昇了Qt在3D圖形影像領域的地位。第6部分是關於Qt 6的跨平台開發技術。跨平台是Qt 6.0的優勢特性，本書將Qt在Visual Studio、Android、Python及Linux（Ubuntu）等多種主流平台上的設定和開發方法進行了詳盡的介紹。透過本書循序漸進的教學，讀者不僅可以了解到Qt6的各種功能，也能對於圖形使用者介面的掌握更加熟悉。本書看點✪Qt概述：範本庫、工具類別及控制項。✪QML程式設計基礎、QML動畫特效。✪Qt Quick 3D開發基礎、Qt Quick Controls開發基礎。✪Qt跨平台開發：Visual Studio、Android、Python及Linux(Ubuntu)。

適用Python 3.x版和Pygame 2.x版 輕鬆掌控Python物件 物件導向程式設計(OOP)是一種程式開發的範式，把資料和程式碼組合成內聚的單元，讓您能以不同的思維來考量電腦問題，而提出的解決方案能高度重複使用。本書適用中階程度的程式設計師，書中內容是給讀者動手實作的教學指引，並深入OOP的核心原則，向讀者展示怎麼運用封裝、多型和繼承，並使用Python來編寫設計遊戲和應用程式。 本書一開始先說明程序型程式設計中固有的關鍵問題，然後引導您學會在Python中建構類別和物件的基礎知識。您會透過開發按鈕、文字欄位和其他在事件驅動環境中的標準GUI元素來打下好的物件導向程式設計基礎。您還會使用許多真實的程式碼範例和兩個以pygame為基礎的套件來協助把理論轉化為實務的運用，讓您能夠輕鬆寫出互動式的遊戲和應用程式，並且還完成了GUI widget小工具、動畫、多個場景和可重用的遊戲邏輯。在最後一章中，您會透過建構一個功能齊全的電玩遊戲程式來整合所有學過的知識，該遊戲程式中含有本書中介紹的許多OOP技術和GUI相關元素。 在本書中，您將學到： ‧使用物件管理器物件來建構和管理多個物件 ‧使用封裝對客戶端程式碼隱藏物件的內部細節 ‧使用多型定義一個介面並在多個類別中實作 ‧使用繼承來活用現有的程式碼 本書的內容是視覺化、直觀的教學指南，可以讓讀者全面了解OOP的關鍵原則和運作原理，並指導讀者怎麼活用OOP來讓程式碼更易於維護、更易讀和更高效，但同時又不會犧牲其功能性。

使用AI時代最火紅的Python語言深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型

提昇Excel資料分析的工作效率讓Python幫你實現! 通過Python自動化，讓繁瑣的 Excel工作也能變得更容易! Python終極省時技巧，讓大量Excel數據處理瞬間完成！ 推薦給喜歡的讀者 *想大幅改善資料分析的工作效率的人 *有大量解讀圖表及報表的資料分析需求的人 *想熟悉Python結合Excel資料分析實例的人 *追求自動化實作樞紐分析表、視覺化統計圖表的人 “Excel x Python”讓繁瑣的Excel工作和耗時的處理變得更容易。 資料分析是一種有明確目的，再從資料收集、加工、資料整理，並藉助分析工具來取到你想要的資訊，或以圖表來展現分析的結果，藉以輔助資料趨勢預測或商業的決策。 資料分析的主要目的，就是希望透過資料分析的過程，來取得原先設定的資料分析目標。 想改善資料分析的工作效率，採用Python程式語言結合Excel來進行資料分析，可以大幅提高資料分析工作的效能。 精彩內容 *資料分析與Python基礎語法 資料處理與資料分析的定義、常見的資料分析工具、為何選擇Python結合Excel來作為資料分析的工具、Python與Excel VBA分析工具的優劣、Python語法快速入門、資料分析模組（os、pathlib、csv、openpyx1、pandas、numpy等）。 *以Python實作Excel資料分析 資料匯入新增讀取、資料預覽、檔案資訊查看、指定欄位類型、缺失值、異常值、空值整理、移除重複、索引設定、資料選取運算取代、數值排序、以Python進行Excel工作表與儲存格操作、儲存格範圍選取、儲存格範格式套用、設定格式化條件、資料分組、樞紐分析、分組統計、彙總運算、視覺化統計圖表繪製、多張工作表串接與合併。 *資料分析實務應用案例 「基金操作績效資料分析」案例：示範如何用Python自動化讀取Excel檔，並將讀取資料儲存成新的.xlsx檔。 「中小企業各事業體營運成果」案例：示範如何根據各事業體的業績收入，自動繪製出事業體收入佔比圖餅圖。 「股票獲利績效及價格變化」案例：根據股票交易操作績效的來源資料，繪製獲利績效長（橫）條圖與堆疊長條圖、洞察股票價格變化折線圖、股票操作績效平面（及3D）區域圖、投資效益的雷達圖。

AI之眼 幻影操控、變臉、唇語、美妝、手勢、肢體 表情偵測、人臉辨識 Python創意實戰 本書內容?《AI之眼》—— AI視覺時代的必讀指南！? ?幻影操控 × AI變臉 × 人臉識別 × 手勢追蹤? ?解鎖 AI 影像技術 × Python打造 AI 創意應用！?「AI變臉、表情分析、手勢追蹤，不只是電影特效，而是你的創作工具！」 還記得《Mission Impossible》中，湯姆克魯斯隔空拖曳螢幕、變換身份的畫面嗎？現在，你也可以用 Python程式，打造自己的「幻影操控」系統！◎本書特色 ★幻影操控：實作電影級互動技術。 ★變臉 & 美妝濾鏡：Face Mesh 解析變臉奧秘。 ★手勢追蹤 & 肢體識別：MediaPipe Hands、Pose 打造未來人機互動。 ★人臉辨識 & 門禁系統：DeepFace實作，從安全監控到 AI 互動應用。 ★疲勞駕駛偵測 & 表情分析：AI 深度學習技術落地應用。◎翻開本書，你將學到 ☆從零開始，打造 AI 影像處理專案。 ☆MediaPipe、DeepFace、Dlib、OpenCV 等強大Python模組的完整實戰。 ☆結合影像識別，創造安全監控、門禁系統、虛擬濾鏡、手勢密碼等創新應用。◎適合誰閱讀 ?AI 與 Python 開發者 —— 想要動手打造 AI 影像應用的人。 ?視覺創意工作者 —— 想探索 AI 美妝、變臉、濾鏡等新技術。 ?學生、研究者 —— 對 AI 影像處理充滿好奇，想親自實作。

業界專家親自傳授的遊戲開發必備知識與技術 本書是用Python程式語言解說如何開發正式遊戲的教材，將帶領你實際製作動作遊戲、射擊遊戲、還有模擬3D影像效果的3D賽車遊戲，從動手做的過程中學會開發遊戲的Know How。 藉由本書，您將可以了解： ．遊戲開發的基本知識 ．基礎的遊戲物理學 ．如何製作地圖編輯器 ．遊戲業界的開發祕辛 ．開發動作遊戲的技巧 ．Pygame的用法 ．開發射擊遊戲的技巧 ．開發3D賽車遊戲的技巧

1.內容生活化：提供與生活相關的主題。2.理論活潑化：利用實例說明理論的語法。3.教材螺旋化：循序漸近、由易入深撰寫教材。

★★★★★ Coding Tricks出神入化系列 ★★★★★ Python出神入化：Clean Coder才懂的Pythonic技法，為你的程式碼畫龍點睛！ Clean Code in Python - Second Edition Python無所不在，在軟體建構、系統管理、資料處理等領域都可以看到它的蹤影。來自不同領域的開發人員皆面臨雜亂無章、效率低落、不易閱讀、難以測試等非結構化程式碼的挑戰。在《Clean Code in Python》第二版的全新編譯本中，新增了近百頁的內容，我們將利用Python 3.9的最新功能，提升寫程式的技術力，並學習克服這些阻礙以及成功管理專案必備的所有工具。 本書首先描述編寫Clean Code的基本元素，以及它們如何在Python程式設計中發揮關鍵作用。你將學習使用Python標準函式庫與軟體設計的最佳實踐，編寫效能與可讀性兼具的程式碼。 本書更深入探討Python的物件導向程式設計，並說明如何運用描述器和生成器來使用物件。本書也將展示軟體測試的設計原則，並示範如何在程式碼中實作軟體設計模式來解決問題。在最後一章中，我們從堅實（SOLID）平台基礎的程式碼開始討論，將單體應用程式分解成基於微服務的應用程式。 讀完這本書，你將熟悉並應用業界認可的寫程式技巧，設計整潔、可維護又易讀的Pythonic程式碼！ 在這本書中，你將學到： ・利用自動化工具，建立具備效能的開發環境 ・利用Python的魔術方法，編寫整潔又出色的程式碼 ・建立強大的抽象，封裝技術細節，進而減少程式複雜度 ・使用裝飾器、描述器和生成器，建立Python專屬的解決方案 ・理解自動化測試的重要性，藉助單元測試優雅又有效地重構程式碼 ・以Pythonic的獨特風格實作常見的設計模式(例如轉接器、組合等等) ・Clean Code如何演變成為Clean Architecture，為堅實的架構打好基礎 下載範例程式檔案： 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 下載本書的彩色圖片： 提供您一個包含本書使用的彩色圖表的PDF檔案，可以在此下載：

【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，在最少的程式碼裡得到最好的

★美國亞馬遜青少年電腦科學類書籍暢銷第一名！★學全球最受歡迎Python程式語言，培養108課綱「運算思維」核心能力★全書彩色插圖+流程圖+虛擬程式碼解說，邊玩邊學程式設計！ 從基礎概念、運算思維到實際應用30堂Python創意程式課，掌握程式設計關鍵能力！ 新課綱正式上路，資訊科技教育將以「運算思維」為發展核心，「程式設計」正是實際體現「運算思維」的重要方式之一。

21 世紀以來，資訊科技一再推陳出新，啟動了一連串的社會和文化變革。對教育之衝擊也已逐漸成形，應用資訊科技及處理資訊是未來人才之基本條件。未來人才應是能有效使用資訊工具進行深度學習、能應用工具發揮創造力以分析、評斷、表達與解決問題，同時具生產力與責任的數位公民。面對科技高度智慧化環境快速變遷，跨領域及問題解決能力亦是未來人才培育之關鍵，因此未來除學生專業技術能力外，更重視提升學生跨領域學習整合能力

本書是學習Python程式設計的入門書籍，書中詳細介紹Python的基礎知識，同時，有系統地講解Python語言的語法和程式設計方法。不僅適合做為大專院校程式設計相關課程教材，也可做為教育訓練機構或Python自學者的參考書。 Python是一種簡單且功能強大的高階程式語言，它具有非常清晰的語法特點，適用於多種作業系統，目前在國際上廣受好評。Python語言不僅適合於初學者，也適合於專業人員使用。 全書共12章，主要包括Python簡介以及環境配置、Python基本語法、基本資料型態、程式控制結構、函式與模組、序列與字串、串列、元組、集合與字典、物件導向程式設計、檔案操作、錯誤與異常處理、圖形繪製。書中提供大量的應用範例，且每章最後均附有上機練習與習題，供教師教學及學生課後練習使用，以達到對Python語言融會貫通的目的。學習本書後，讀者應該對Python會有足夠的瞭解，可以將其應用於您選擇探索的任何應用領域。 第二版依據最新版本的Python 3.13.x平臺，對全書內容進行更新與結構調整。

本書主要介紹Python程式語言及其應用，內容淺顯易懂、不管讀者有無程式設計的經驗，都能快速學會使用Python。書中除了介紹基本操作之外，並加強介紹專門做科學工程計算的Numpy與Scipy套件以及專門繪圖的Matplotlib 套件。*語法定義清楚，詳細解說，範例淺顯易懂。*在大量功能相仿的指令之中，優先介紹較單純指令，讓初學者更容易進入狀況，只要練習幾次即可自行撰寫程式。*提供範例程式，讀者

For college-level Computer Science courses in Python Basic Programming and Problem Solving in Python As one of the most widely used programming languages in the software industry, Python is desirable

Mastering Python Design PatternsPython 是一門運用廣泛、物件導向的腳本式語言。在軟體工程中，所謂的設計模式即是用以解決軟體設計問題的推薦方案。儘管並非是什麼新事物，設計模式卻仍然是軟體工程領域的熱門議題，並且可作為軟體工程師解決常見問題的便捷參考資源。本書將帶領讀者深入解析每一種設計模式，並佐以真實世界中的範例。本書的目標是透過更加低階的細節與概念、來建構出符

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。

AI學Python-打造你的AI超級助教 書籍特色 ● 308次AI實戰提問練功：從需求出發、撰寫提示、測試程式、錯誤修正到模板建立。 ● 四步循環學法：明確化情境→提問與生成→驗證與修正→固化與遷移，讓學習變成可重複的流程。 ● 模板庫就能上手：建立自己的提示句模板、最小可測試案例範本、除錯檢核清單、作業規格樣板。 ● 友善初學路徑：適合自學、課堂學習與專題實作，讓您從「看得懂」進階為「改得動、做得出」。 ● 立即可用情境：課業報告、資料清理、簡易自動化、程式重構、撰寫測試與說明文件。 ● AI突破APCS：運用AI突破2025 APCS新版實戰準備。 適用對象 ● 初學者與自學者 ● 高中職與大專課程的學生 ● 需要把任務流程化的實作與專題團隊 您會學到 ● 如何把需求說清楚：情境、輸入、輸出、評分標準的提問能力。 ● 如何變成可驗證的程式：撰寫「最小且可執行、可測試」程式、除錯與修正。 ● 如何把答案變能力：把有效對話整理成自己的提示句模板與清單，累積可重複使用的工作流程。

本書是以實戰應用、邁向工程師為目標的 Python 入門書，帶領讀者快速入門學會關鍵語法，再透過實作讓讀者一方面可以學以致用，實際體驗程式語言的用處；一方面在實作範例時，補足快速入門階段還沒學到的進階語法以及各式延伸套件，只要一本書即可從入門學到應用，主題涵蓋網頁應用程式、爬蟲、影像處理與辨識、大型語言模型。為了達成上述目標，本書結構安排如下：》第 1～4 章：環境建置與基本語法》第 5 章：實作檔案備份小工具》第 6,7 章：實作 YouTube 影片下載工具與影音編碼合併處理》第 8～10 章：設計網路爬蟲與 Google 試算表操作》第 11～14 章：使用 Flask 建立與部署網頁應用程式》第 15 章：學習 OpenCV 影像處理與辨識》第 16,17 章：利用 YOLO 偵測物體、肢體動作與車牌辨識》第 18 章：學習最夯的 Ollama 本地端生成式大語言模型 LLM》第 19 章：使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式》第 20 章：用 LangChain 框架開發 RAG 應用》第 21 章：結合 LLM 設計 LINE 客服 AI 機器人實務範例選擇以應用廣泛並能跟上 AI 時代潮流為主軸。除基本語法以外，進階語法及延伸套件也不馬虎，涵蓋：》自訂類別》規則表達式》格式化字串》參數的打包與解包》with 語法》閉包與裝飾器》match...case 語法》例外處理》多執行緒》命令行參數處理》subprocess 模組》SQLite 程式庫》JSON 與 CSV 檔處理本書在撰寫風格上除了第 2 章的 Python 程式開發與 AI 輔助工具說明外，每個章節都有實例與詳細圖解，協助讀者更容易理解。在開發工具的選擇上，入門章節以方便易用的 Colab 練習基本語法，接著就以業界工程師廣為採用的 Visual Studio Code 為開發環境，並帶入 Github Copilot 工具熟悉與 AI 助理協作的流程。在設計範例時也貫徹虛擬環境的觀念，輔以多版本 Python 環境建置，避免環境污染問題，讓學習與業界接軌，學完立刻派上用場。在許多實作應用的場合，光是瞭解程式語法是不夠的，像建構網路應用程式，還需要具備網路、防火牆、資料庫系統、租用並在雲端空間部署應用程式...等，還有 AI 影像偵測及大型語言模型應用背後的類神經網路 / 深度學習

☆★暢銷再上市★☆►有資料就有矩陣，有矩陣就有向量，有向量就有幾何，有幾何就有空間►從資料一路提升到張量的所有數學基礎►將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習►分為向量、矩陣、向量空間、矩陣分解、微積分、空間幾何、資料►所有機器學習、深度學習最重要的基礎數學概念►不再亂猜，寫機器學習程式碼時，每行指令背後代表的數學基礎►學矩陣就是學AI，從此看到AI程式碼完全無負擔AI熱潮來臨，每個人都很怕直接被機器取代，不管文科理科背景的人，每個人都想搭上AI快車飛速到達未來。然而你的第一關就是數學。數學是宇宙的共同語言，也是人類意志極緻的展現。數學從數字開始進入高維之後，向量、矩陣、張量將整個人類文明帶入新的境界，也將我們的世界從點線面體推向無法視覺化的高維空間，而針對空間的運算，更是所有科學的重要基礎。空間幾何這門完全和生活知識抽離的學科，看似是和向量打交道而已，但卻是整個世界運行的基礎，近年AI興起，機器學習及深度學習成為熱門行業，當你想要學習TensorFlow時，面對的第一個觀念就是張量(Tensor)。這些名詞讓你感到陌生又不是完全不認識時，就是重拾矩陣的時候了。本書利用最小的成本，幫你把這個又陌生又熟悉的老朋友重新交往。作者從最簡單的加法開始說明，一直到機器學習中的梯度、偏導數、積分、矩陣、線性代數，從小學到研究所所學的數學，一一在適當的章節出現，當你讀到某個章節時，會發現「啊！原來如此，這就是奇異值分解在機器學習的原理啊！」，有一種豁然開朗的感覺，相信這種驚喜在全書中會不斷出現。ChatGPT出來之後，AI已經光速啟動，有志加入這個行業，也只能快速跟上，而這本書，正是你進入的最佳助手，與其繼續逃避直到被淘汰，不如就花一點時間，把這本本來就不難的書看完，補上你個人AI志業的最重要一塊拼圖。全書分為以下幾個部分：向量：從資料、矩陣、向量、幾何、空間開始談起，包括向量運算，範數等基本定理。接下來談到矩陣，把矩陣所有的性質(四則運算、表格、秩等)說明清楚，更有重要的內外積等。第三部分談的是向量，包括座標系、各種變換、維度、行列視，投影、正交、基等性質。第四部分談的是矩陣分解，實作了包括LU、Cholesky、QR，特徵/奇異值分解。第五部分就是談到空間的微積分，如多元函式、偏導、梯度、方向微分、泰勒展開等。也說明了拉格朗日乘子等。第六部分說明了空間幾何

🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。🚩 最真實的國際讀者讚譽「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」🚩 來自專家的推薦「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機

https://youtu.be/h8PjTbJ9TO4✦✧✦ 圖解思維 + 零基礎 ✦✧✦►►►打破數學間不同單元的壁壘，融會完整的知識體系！◄◄◄全書分為以下幾個部分：基礎：從加減乘除四則運算開始，並在第1和2章深入介紹向量和矩陣的基本運算，以及在不同章節穿插線性代數基礎知識。座標系：第5和6章介紹笛卡爾座標系，將幾何和代數相結合，強調代數式的視覺化和幾何體的參數化。解析幾何：第7、8、9章介紹解析幾何內容，重點在於距離度量和橢圓。強調使用等距線和其他視覺化工具，以及橢圓在多個領域的應用。函式：第10至14章圍繞函式展開。強調在學習函式時繪製函式線圖、使用視覺化工具觀察二元函式，以及不同函式的特性與應用。第14章解釋數列，強調累加、極限等是微積分的基礎。微積分：第15至19章介紹微積分和最佳化問題。導數、偏導數、微分和積分提供了研究函式性質的量化工具。強調使用幾何圖解理解這些概念，以及微積分在最佳化問題中的應用。機率統計：第20、21章為機率統計入門。強調代數部分與機率統計的關聯，介紹了二項樹和隨機過程，以及通過影像展示機率統計定義。線性代數：最後四章介紹線性代數。第22章視覺化向量和向量運算。第23、24、25章以「雞兔同籠三部曲」為核心，通過虛構故事展示了線性方程組、向量空間、投影、最小二乘線性回歸、馬可夫過程和特徵值分解等內容。【本書特點】✪ 將一生中從小學到研究所的數學總整理！✪ 機器學習基礎全部完整打好✪ 將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習✪ 分為基礎、座標系、解析幾何、函式、微積分、機率統計、線性代數七大部分✪ 不再應付考試，重新愛上數學✪ 不再亂猜，寫機器學習程式碼時，每一行指令背後代表的數學基礎都清清楚楚✪ 學數學本身，也學數學歷史，介紹史上幾個最偉大的數學家※ 本書資源可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw

【本書特色】☆★全彩印刷★☆★數學、藝術、說圖★版面配置、裝飾★色彩空間、顏色映射★二維散點圖、二維線圖、極座標繪圖、二維等高線★熱圖和其他、平面幾何圖形★三維散點圖、三維線圖、網格曲面、三維等高線★箭頭圖、立體幾何★數列、函式、二次型、隱函式★參數方程式、複數、距離★平面幾何變換、立體幾何變換、奇異值分解★瑞利商、心形線、★模式、隨機、Dirichlet分佈★貝茲曲線、繁花曲線、分形、網路圖【書籍內容】本書以數學與藝術的結合為主題，涵蓋多個視覺化技術和數學概念。首先，數學 + 藝術章節探討兩者如何在解構和重構世界中展現相似性。接著，說圖章節介紹視覺化的生命週期，從數據收集到最終呈現，並說明各種視覺化媒介的選擇。版面配置章節則幫助讀者理解如何有效地呈現數據，提升視覺化的吸引力。裝飾章節介紹常見的美化技術，強調程式設計和圖形創作的重要性。色彩空間章節講解如何在Matplotlib中定義顏色，並深入探討RGB色彩模型的應用。顏色映射章節則重點講解顏色映射的概念，將數值映射到不同顏色上。二維散點圖、二維線圖、極座標繪圖、二維等高線、熱圖和其他平面幾何圖形章節各具特色，展示不同類型的數據，強調數學在視覺化中的重要性。三維散點圖、三維線圖、網格曲面、三維等高線、箭頭圖及立體幾何章節介紹三維視覺化方案，讓讀者靈活運用不同維度的技術。代數部分涵蓋數列、函式、二次型、隱函式、參數方程式和複數，幾何部分探討距離、平面幾何變換、立體幾何變換、奇異值分解、瑞利商及心形線，強調代數與幾何的聯繫。最後，模式 + 隨機章節選取Dirichlet分佈、貝茲曲線、繁花曲線、分形及網路圖，展示模式與隨機之間的互動，拓展視覺化的應用範疇。整本書融合數學與藝術，提供讀者探索數學之美的機會。

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

☆★☆ 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。