Python

本書主要面向企業資料分析需求，全面且系統地介紹了如何通過 Python 來分析 Excel 資料。本書主要分為 3 部分：第 1 部分是 Python 3.9 語言基礎，主要介紹 Python 的基礎知識，為之後的學習奠定基礎；第 2 部分是 Excel 資料分析，主要介紹 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、openpyxl 和 xlwings 等內容，使讀者可以通過 Python 讀取和統計分析 Excel 資料；第 3 部分是 Excel 資料分析實踐，使讀者回歸到實際應用中，並回顧之前學習的知識。本書既適合有一定 Excel 基礎，想進一步提高工作效率的辦公人員閱讀，也適合那些需要在日常工作中處理大量和複雜資料的辦公人員閱讀，更適合 Python 初學者、程序設計零基礎想通過程序設計實現辦公自動化的人士閱讀。

本書是資深高校教師多年開發與教學經驗的結晶。它深入淺出地講解Python 語言的基礎知識及實踐，幫助讀者快速掌握Python 語言編程能力。本書的內容共分“基礎篇”和“應用篇”兩篇。基礎篇(第1～10 章)包括程序設計的基本概念，變量與基本數據類型，程序控制結構，序列，列表，元組，字典與集合，函數，文件和異常處理，類和對象以及類的繼承和多態等；應用篇(第11～14 章)包括海龜繪圖，圖形界面，數據庫編程，學生成績管理系統的設計等。本書提供了多個完整的範例，供讀者模仿、應用。本書將知識和應用緊密結合，既能夠解決零基礎讀者的學習問題，也能夠為其後續深造奠定基礎。本書還為授課教師提供精心設計的配套電子課件、實例源代碼、自我檢測題及參考答案。本書內容安排合理，架構清晰，注重理論與實踐相結合，適合作為零基礎學習Python 語言開發的初學者的教程，也可作為本科院校及大專院校的教材，還可供職業技術學校和各類培訓機構使用。

Python 是可視化的有力工具，被廣泛地應用於科學計算和繪圖領域。本書採用Turtle、Matplotlib、NumPy這三個Python工具，以分形與計算機影像處理的經典算法為例，通過程式和圖像説明讀者一步步掌握Python繪圖和資料可視化的方法和技巧，並且讓讀者感受到分形的魅力。本書圖文並茂，講解細緻，既是Python的繪圖指南，也是分形的通俗化讀物，適合熟悉Python基礎知識，對分形和資料可視化感興趣的Python繪圖初學者。

《Python OpenCV從入門到精通》以在Python開發環境下運用OpenCV處理圖像為主線，全面介紹OpenCV提供的處理圖像的方法。全書共分為16章，包括Python與OpenCV、搭建開發環境、影像處理的基本操作、圖元的操作、色彩空間與通道、繪製圖形和文字、圖像的幾何變換、圖像的閾值處理、圖像的運算、範本匹配、濾波器、腐蝕與膨脹、圖形檢測、視頻處理、人臉檢測和人臉識別以及MR智能視頻打卡系統。本書圖文豐富，直觀呈現處理後的圖像與原圖之間的差異；在講解OpenCV提供的方法時，列舉了其中的必選參數和可選參數，讀者能更快地掌握方法的語法格式；最後一章以MR智能視頻打卡系統為例，指導讀者系統地運用OpenCV解決工作中的實際問題。本書專注於影像處理本身，盡可能忽略影像處理算法的具體實現細節，降低閱讀和學習的難度，有助於讀者更好更快地達到入門的目的。此外，本書資源包中提供了完整的示例源碼、要使用到的圖像等配套學習資源。

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用·最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色： 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw

本書主要內容包括：括Python 概述；列表、元組、字典；選擇與循環；字符串與正則表達式；函數；面向對象程序設計；文件；圖形界面設計。為了便於理論的理解和學習，書中除採用代碼案例教學外，也相應設計了虛擬實例應用。

本書介紹了如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然後討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，最後介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。?本書適合Python程序員閱讀。

本書首先介紹數據科學，然後指導讀者安裝和搭建數據分析編程環境所需的軟件包。在機器 學習中，主要學習3項技術：監督學習、無監督學習和強化學習。我們也會用到基本的分類與回 歸技術，如支持向量機、決策樹以及邏輯回歸等。 在前面章節的學習中，讀者將學習到Python語言中用於處理大型數據集的基本函數、數據 結構，用於矩陣計算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib繪制自定義圖表，以及應用 Boosting算法XGBoost（極端梯度提升）進行預測分析等。 在後面的章節中，將會學習用於圖像識別的卷積神經網絡（CNN）、深度學習算法。讀者將掌 握如何向神經網絡饋入人類語言、讓模型處理復雜的文本信息以及構建人類語言處理系統進行結 果預測等。 學習完本書，讀者可以掌握和使用很多新的數據科學算法，並且有信心使用本課程以外的工 具或庫進行操作。

智能化、自動化辦公逐漸成為職場辦公的發展趨勢，工作中結合Python編程可以自動完成大量重復性的工作，大幅提高工作效率。同時，通過Python編程可以從繁雜無序的海量數據中找出規律，分析出競品特點、客戶喜好、客戶來源等。比如銀行信貸人員統計大量的貸款客戶本息支付情況，上市公司財務人員統計大量的財務數據，企業運營人員統計分析競品海量數據，連鎖超市管理人員分析熱銷品、客戶喜好、復購率等。總之，自動化辦公及大數據分析將是未來發展的趨勢，是大家都應掌握的一門技能。 《Python+Excel職場辦公數據分析》以實戰案例為主（重點為Python處理分析Excel數據的案例），用大量的實戰案例給讀者演示如何處理實際工作中的辦公自動化問題，如何對大數據進行分析處理。教會職場人士使用辦公自動化及大數據分析解決實際問題的方法。 《Python+Excel職場辦公數據分析》適合數據工作量大的職場人士、財務人士、數據分析人士、商務人士、自動化辦公用戶、需要處理大數據的用戶等閱讀學習，也可供Python編程愛好者學習參考。 《Python+Excel職場辦公數據分析》特點： 資源豐富，掃碼即可觀看49個案例視頻（總長330分鐘），所有案例源代碼均可下載 專業實用，基礎知識點案例+銀行數據/財務數據/運營數據/銷售數據領域綜合案例

《Python 遊戲開發從入門到精通》循序漸進地講解了使用Python語言開發遊戲程序的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了遊戲開發的方法和流程。全書共12章，主要內容有使用Python內置函數開發遊戲，Pygame遊戲開發基礎，字體、圖形圖像和多媒體，Sprite和碰撞檢測，使用AI技術，當Python遇到Cocos2d，Cocos2d進階，Cocos2d高級應用，使用PyOpenGL開發3D遊戲，使用Panda3D開發3D遊戲，綜合實戰―AI人機對戰版五子棋遊戲（Pygame實現），綜合實戰―水果連連看遊戲（Cocos2d實現）。本書簡潔而不失技術深度，內容豐富全面。以極簡的文字介紹了複雜的案例，是學習Python遊戲開發的實用教程。《《Python 遊戲開發從入門到精通》》適合已經瞭解Python語言基礎語法、希望進一步提高自己Python開發水平的讀者閱讀，還可以作為大中專院校相關專業和培訓學校師生的學習用書。

Learn to Program by Solving Problems is a practical introduction to programming using Python, one of the world’s most popular programming languages. The book emphasizes problem-solving strategies that

書中將自然語言處理技術和統計處理技術視為工具，不會涉及到其繁瑣的原理、數學定理等。書中利用操作簡便的Python套裝程式來處理文本資料，探索文本挖掘可以幫我們做到的事情，而非用尖端的技術進行程式設計。書中用簡單明快的例子演示應用效果，並配有視頻展示，下載資料包即可獲取視頻和案例二維碼！本書通過5個章節介紹相關知識，第1章介紹文本挖掘的整體印象；在第2章中概括介紹了本書後面用到的Python的必要知識；第3章中介紹文本處理相關的基本概念和觀點；第4章中利用Python學習作為基礎處理的頻率分析方法和其能得到的結果；最後，在第5章中介紹文本挖掘需要用到的各種具體方法以及在Python中的處理步驟。

本書以介紹為主，不要求讀者精通建模技術，從基礎開始假設讀者僅能夠理解變量的定義（在數學和編程的意義上）、方程式、不等式和函數。本書綜合了十年間的討論，以及在奧克蘭大學的建模入門課程和研究生課程，每個模型都使用Google OR-Tools在Python中表

《Python數據分析從入門到精通》全面介紹了使用Python進行數據分析所必需的各項知識。全書共分為14章，包括了解數據分析、搭建Python數據分析環境、Pandas統計分析、Matplotlib可視化數據分析圖表、Seaborn可視化數據分析圖表、第三方可視化數據分析圖表Pyecharts、圖解數組計算模塊NumPy、數據統計分析案例、機器學習庫Scikit-Learn、注冊用戶分析（M

本書以“任務驅動，實戰領先”為出發點，通過216個實例詳細介紹了Python語言的基礎知識和語法操作規範，同時，書中還剖析了10個綜合應用案例，以培養讀者解決問題的能力。本書將理論和實踐融為一體，讓讀者真正做到學以致用。

本書共13章，主要內容涵蓋Python語法及資料分析方法。第1章主要介紹資料分析的概念，使讀者有一個大致的印象，並簡單介紹本書頻繁使用的Python的5個協力廠商庫。第2章主要做一些準備工作，手把手帶讀者搭建Python環境，包括Python 3.7.6的安裝和pip的安裝。第3章介紹Python程序設計基礎。第4章到第7章介紹使用Python進行簡單資料分析的基礎庫，包

《Python應用程序設計/21世紀高等學校計算機基礎實用規劃教材》內容包括程序設計基礎和應用程序設計兩大部分。程序設計基礎部分內容簡單，易學易用；應用程序設計部分包括圖形化使用者接口程序設計、文本分析程序設計、可視化程序設計、資料庫程序設計、大資料程序設計、人工智能程序設計、簡單遊戲程序設計和其他應用程序設計（如影像處理程序設計、視頻處理常式設計、語音合成程序設計和

《Python OpenCV 從入門到實踐》這本書以在Python 開發環境下，如何運用OpenCV 提供的方法為主線，介紹了使用OpenCV 對圖像進行處理的方式方法。全書分為13 章，即走進OpenCV、數字化圖像基礎、繪製圖形、幾何變換、圖像運算、濾波器、腐蝕與膨脹、圖形檢測、模板匹配、視頻處理、人臉識別和MR 智能視頻打卡系統。本書圖文並茂，彩色印刷，通過對比原圖，展示了經過處理的圖像與原

在計算機科學中，數據結構是一種數據組織、管理和存儲的格式；簡而言之，決定了數據順序和位置關係的便是數據結構，由此可見數據結構的重要性。本書以學習筆記的形式闡述了Python語言框架下的數據結構核心知識和應用實踐，尤其是對Python不同於其他語言的內置數據結構（線性表、隊列和棧、數、圖等）進行了重點講解，全書更多地通過實戰演練的形式將數據結構應用經驗融入實踐之中，旨在幫讀者透徹理解數據結構在編程實踐中的內涵，以期與算法實現融合，提升讀者編程內功。

《Python數據分析與挖掘實戰》涵蓋數據分析與數據挖掘的基礎知識、必備工具和有效實踐方法，能讓讀者充分掌握數據分析與數據挖掘的基本技能。 《Python數據分析與挖掘實戰》共分為15章，主要內容包括大數據獲取、數據預處理、探索性數據分析、用Sklearn估計器分類、主流數據分析庫、大數據的數據庫類型、數據倉庫/商業智能、數據聚合與分組運算、數據挖掘工具、挖掘建模、模型評估、社會媒體挖掘、圖挖掘分類、基於深度學習的驗證碼識別、基於深度學習的文本分類挖掘實現。 《Python數據分析與挖掘實戰》采用理論與實踐相結合的方式，利用Python語言的強大功能，既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。

Learn Quantum Computing with Python and Q# introduces quantum computing from a practical perspective. Summary Learn Quantum Computing with Python and Q# demystifies quantum computing. Using Python and the new quantum programming language Q#, you'll build your own quantum simulator and apply quantum programming techniques to real-world examples including cryptography and chemical analysis. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology Quantum computers present a radical leap in speed and computing power. Improved scientific simulations and new frontiers in cryptography that are impossible with classical computing may soon be in reach. Microsoft's Quantum Development Kit and the Q# language give you the tools to experiment with quantum computing without knowing advanced math or theoretical physics. About the book Learn Quantum Computing with Python and Q# introduces quantum computing from a practical pers

本書採用項目化教程的模式，以理論講解與實戰案例演練相結合的方式，以知識點為主線，將每個項目按照知識點拆解分為多個任務，每個任務均以充滿趣味性的遊戲入手，系統、全面、循序漸進地講解Python知識點，使讀者能夠學以致用，融會貫通。全書共分為8個項目，分別是認識新朋友（Python）、開啟編程之旅、高級編程之路、叩開面向對象編程之門、異常處理、Python圖形界面設計、網絡爬蟲和使用Python操作數據庫。本書的每個知識點都有相應的實現代碼，並配有詳細的註釋說明，便於讀者快速理解和掌握。本書適合零基礎的讀者，也可作為高等院校的教材，還可供相關領域的廣大科研人員、從事大數據分析、數據爬取或深度學習的專業人員等作為參考書使用。

本書既是一本針對所有層次讀者的Python編程教學書籍, 又是一本利用Python解決量化交易實際問題的專業書籍。本書共分為四部分。第一部分是Python語言基礎, 主要介紹Python的基礎編程、數據結構、結構化編程、函數以及模塊和包等內容, 這一部分算是Python的基本入門。第二部分是Python編程進階, 包括面向對象的編程、面向數據的分析與可視化以及數據持久化等內容。掌握了這一部分可以進

本書對於機器學習的核心方法，進行了深入而詳細的介紹，並特別關注各學科最常用的算法。**特色在於力圖以生動的語言、較多的插圖與大量的實例來直觀地解釋機器學習的原理。同時，結合流行的Python語言，及時地介紹相應的軟件操作與經典案例，為讀者提供“一站式”服務。本書還提供詳盡的數學推導，盡量避免跳躍，並輔以直觀的文字解釋。對於看似復雜的機器學習原理，則刪繁就簡，娓娓道來，讓

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