Python

數學知識對編程很有用，但是很多寫給程序員的數學書都比較難。我們為什麼不從基礎的數學知識開始學習呢？本書盡力在計算機的世界中，告訴大家“數學可以怎樣用”或者“數學可以解決什麼問題”，還嘗試用簡單的 Python 程序來展示實際的效果，幫助大家找到一種“原來如此”的感覺，從而掌握相關的數學知識。本書不僅解釋了數學理論，還解釋了使用 Python 編寫的程序中的計算、證明和理論驗證。本書的主要目標是讓數學變得易懂！程序員或者是想要成為程序員的高中生、大學生，以及對機器學習和人工智能感興趣的初學者，甚至是數學基礎薄弱的讀者都適合閱讀本書。

掌握Python基礎知識後，你是否面臨編程技能無法提升，不知後續學習該如何開展的問題？這本書給你一套解決方案。1.20餘個Python項目編程實戰案例2.兼具Python基礎知識學習與創造性編程實踐練習3.多種算法謎題輕鬆掌握4.配套代碼+學習資源免費下載《Python編程實戰：妙趣橫生的項目之旅》基於Python語言，通過項目展示Python的奇妙應用，適合Python初學者學習。在本書中，你將使用Python編程語言模擬探索火星、木星以及銀河系最遙遠的地方，體驗詩人的意境，了解高級的金融知識等。你還會學到各種各樣的技術，如馬爾可夫鏈分析技術、蒙特卡羅模擬、圖像疊加技術、基因遺傳算法等。與此同時，你還會學習一些模塊的使用方法，例如pygame、Pylint、pydocstyle、Tkinter、python-docx、Matplotlib和pillow等。《Python編程實戰：妙趣橫生的項目之旅》基於一些有趣的項目進行講解，能夠讓讀者在新奇的項目案例中體驗學習Python的樂趣。此外，讀者還能將自己所學的知識與實際的應用程序開發、數據庫設計和解決實際問題聯繫起來，提升自己的項目實踐能力。

本書主要介紹Python語言的開發環境(包括Spyder、Jupyter和PyCharm)與交互式工具、語言概述、數據結構、編程範型、庫、數據分析、數據可視化及應用案例分析。本書通過融合其他相關知識，重點討論了Python在網絡爬蟲、推薦系統、圖像處理和機器學習等多個領域的應用。本書不僅注重基本概念的講解，還強調問題的分析與求解，並在教輔資源中給出了大量實例、源代碼及4個Python實驗，以供讀者練習，進而幫助讀者鞏固所學知識。 本書的內容覆蓋面廣，實用性強，既可作為高等院校計算機、軟件工程、人工智能、數據科學與大數據技術、信息和通信工程等專業相關課程的教材，又可供計算機視覺、機器學習等領域的技術人員參考使用。

Python作為編程語言，憑藉著高效率、可移植、可擴展、可嵌入、易於維護等優點，成為了當今社會主流的程序設計語言之一。本書作為入門級教材，詳細講解在Windows環境下Python程序設計的相關知識，共10章。第1章初識Python，介紹Python環境配置、集成開發環境、程序的開發與編寫等；第2～9章介紹Python的語法知識，包括Python基礎語法、字符串、流程控制、組合數據類型、函數與模塊、常用庫的使用、文件和數據格式化、面向對象編程等；第10章結合前面所學的知識，開發一個綜合項目——學生管理系統。本書配套豐富的教學資源，包括教學PPT、教學大綱、教學設計、源代碼、課後習題及答案等，為幫助初學者更好地學習本書內容，作者還提供在線答疑服務。本書既可作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為編程愛好者的自學參考書。

本書由流行深度學習框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構建深度學習知識體系。作者避免使用數學符號，轉而採用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又體現了這一迅猛發展的領域在近幾年裡取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例。讀完本書後，你將能夠使用Keras解決從計算機視覺到自然語言處理等現實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。

本書以Python語言為基礎，介紹了爬蟲的基礎知識。本書包括6個實戰項目，分別為爬取外匯網站數據、爬取名言網站數據、爬取電影網站數據、爬取圖書網站數據、爬取商城網站數據、爬取景區網站數據，通過這些項目講解了Python的Web訪問技術、BeautifulSoup的數據分析與提取技術、深度優先與廣度優先順序爬取技術、多線程網頁爬取技術、scrapy分布式爬取框架技術、selenium爬蟲程序技術、AWS中的DynamoDB數據庫的NoSQL存儲技術等。本書每個項目都遵循由淺入深的學習規律，採取理論與實踐相結合的方式來引導讀者完成實戰。本書可作為計算機軟件技術專業及其相關專業的程序設計課程教材。

本書是一部零基礎、高標準，大廣度、重實踐的Python編程從入門到熟練的教材。本書覆蓋面非常廣，包括計算機基礎常識、Python語言的基本要素、基本運算和條件分支語句、循環語句、函數、遞歸、複雜數據類型、計算思維、文件讀寫、正則表達式、玩轉Python生態、數據分析和可視化、網絡爬蟲、面向對象程序設計入門、tkinter圖形界面程序設計等內容。正則表達式、網絡爬蟲、圖形界面等都是其他大多數Python基礎教材不涉及的內容。對Python第三方庫的使用，講述較為系統，涵蓋數據分析庫NumPy和pandas、數據庫編程庫SQLite3、圖像處理庫Pillow、Excel文檔處理庫OpenPyXL、統計繪圖庫Matplotlib、分詞庫Jieba等。還專門用一章的篇幅講述計算思維，讓讀者瞭解計算的本質、時間複雜度、數據結構等概念。這些內容，都不是蜻蜓點水，而是深入淺出。本書適合高等院校各專業學習Python使用。文、理、藝術等各類專業的零基礎學生可以用到本書80%的內容；對編程有較高需求的理科生，可以進一步再多學15%；餘下5%則基本是計算機專業學生才需要瞭解的。但即便是計算機專業的學生，也非常適合使用本書來快速掌握Python語法及各種庫的使用。本書配套電子資料十分齊全，包括程序源代碼、重點難點講解視頻、課程講義等,此外，作者在中國大學慕課開設的“實用Python程序設計”課程，提供了覆蓋全書90%內容的視頻講解。

本書是一本概率編程的入門書。本書使用概率編程庫 PyMC3以及可視化庫 ArviZ對貝葉斯統計分析的相關知識進行講解，包括概率思維、概率編程、線性回歸建模、廣義線性模型、模型比較、混合模型、高斯過程以及推斷引擎等知識。全書圖文並茂，通俗易懂，適合具備一定 Python基礎的讀者學習使用。學完本書，讀者可以利用概率思維建立貝葉斯模型並解決自己的數據分析問題。

本書詳細介紹了獲得Python基礎編程能力所需要掌握的各方面技術，內容覆蓋全國計算機等級考試二級Python考試大綱的內容。全書共15章，內容包括Python語言概述、基礎語法知識、程序控制結構、序列、字符串、函數、面向對象程序設計、模塊、異常處理、基於文件的持久化、基於數據庫的持久化、圖形用戶界面編程、正則表達式、網絡爬蟲、常用的標準庫和第三方庫等。本書每章都安排了入門級的編程實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握Python編程方法。 本書官網免費提供了全套的在線教學資源，包括講義PPT、習題、源代碼、軟件、數據集、上機實驗指南等。

本書詳細介紹了Python的基礎知識，以及Python在辦公自動化、大數據技術、人工智能技術等方面的應用，是一本注重實踐、突出培養讀者動手能力的教材。 本書共11個項目，分為基礎篇、辦公自動化應用篇、拓展學習篇，內容包括Python入門、Python運算符與表達式、Python循環與判斷、Python數據類型、Python函數與模塊、Python正則表達式與爬蟲、使用Python處理Excel文件、使用Python處理Word與PDF文件、使用Python處理圖像、數據處理與數據可視化、使用機器學習算法對電影分類。 本書適合作為高等教育本、專科院校計算機相關課程的教材，也可供Python愛好者自學使用。

本書以Python數據分析常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹Python商務數據分析應用的重要內容。本書共10章，第1章介紹商務數據分析的基本概念、流程、應用場景，以及常用數據分析工具；第2章介紹Python的環境配置，以及Python使用入門等；第3章介紹數據獲取，包括常見的數據來源、數據類型、數據讀取方式，以及常用Python數據格式轉換與讀/寫函數；第4章介紹探索性分析，包括描述性統計分析和可視化分析，以及常用Python探索性分析函數；第5章介紹數據預處理中的各個步驟，包括數據清洗、數據合併和數據變換，以及它們各自對應的Python函數；第6章介紹各類模型的構建與評價方法，包括分類與回歸、聚類分析、關聯規則、時序模式和智能推薦；第7～9章分別介紹O2O優惠券個性化投放、零售商品購物籃分析、餐飲企業綜合分析等案例；第10章介紹使用TipDM數據挖掘建模平臺實現餐飲企業綜合分析案例。第2～6章包含選擇題和操作題，第7～10章包含操作題，通過練習和操作實踐，讀者可以鞏固所學內容。 本書可作為高校數據科學或商務數據分析相關專業的教材，也可作為數據分析愛好者的自學用書。

《Python金融數據分析與挖掘實戰》從Python基礎入門講起，到應用Python進行科學計算、數據處理、數據可視化、挖掘建模基礎訓練，再到利用Python進行金融數據挖掘與量化投資實戰，深入淺出地介紹了如何使用Python進行金融數據分析、挖掘和量化投資的全過程。《Python金融數據分析與挖掘實戰》分3篇：基礎篇、案例篇和實訓篇。基礎篇（第1～6章）主要介紹Python基礎及應用於科學計算、數據處理、數據可視化、機器學習、關聯規則等方面的基礎知識；案例篇（第7～11章）主要介紹利用Python進行金融數據挖掘分析的基礎案例和綜合案例；實訓篇（第12章），由5個實訓組成。《Python金融數據分析與挖掘實戰》將從Python基礎知識、基本數據分析技能，擴展到基礎案例和綜合案例，最後通過實訓幫助讀者強化訓練，完成Python金融數據分析與挖掘相關知識的學習。《Python金融數據分析與挖掘實戰》提供配套的案例數據、程序代碼，適合作為普通高等院校數學、計算機、經濟管理專業相關課程的教材，也適合作為金融數據挖掘研究者、愛好者的參考書。

本書是人民郵電出版社出版的《Python程序設計教程(微課版)》(儲岳中等主編)的配套教材。全書共分3個部分，第1部分為習題解答，第2部分為實驗指導，第3部分為綜合實訓。本書以案例為主線，緊扣Python語言程序設計的知識點，特色鮮明，實用性強。本書可作為高等院校Python語言程序設計學習的配套實踐教材，也可作為計算機水平考試的備考輔導書，還可以作為對Python感興趣的技術人員和愛好者的自學用書。

本書是Python語言程序設計的入門教程，理論與實踐緊密結合，實用性很強。全書共13章，主要內容包括Python語言概述、Python語言基礎、流程控制語句、序列數據、字符串與正則表達式、函數與模塊、文件、Python計算生態、面向對象程序設計、異常處理、GUI程序設計、數據庫編程、圖形繪製。為了便於學習，教材編寫組同步編寫了一本配套教材《Python程序設計實踐教程》，內容包括習題詳解、實驗指導和綜合實訓。本書各知識點均配套講解視頻，掃碼即可同步觀看。同時本書提供高質量的配套PPT等資源。各章均包含課程思政元素。本書可作為高等院校各專業計算機程序設計課程的教材，也可以作為對Python感興趣的技術人員的參考資料。

本書主要講解Python在Linux系統運維開發中的典型應用，通過面向實際運維場景的任務實施，幫助讀者掌握Python在系統自動化運維領域的應用。本書共8個項目，內容包括系統自動化運維：從Shell到Python、監控系統與調度運維任務、處理文件內容與配置文件、記錄日誌與發送郵件、運維數據記錄與可視化、遠程管理和批量運維服務器、網絡管理和網絡安全、企業級系統綜合運維。本書內容豐富、結構清晰、重點突出、難點分散，注重實踐性和可操作性，對項目中的每個任務都提供詳細的代碼和解說，便於讀者快速上手。本書可作為高校計算機類專業的Python編程教材，也可作為Linux系統運維教材，還適合廣大從事Python自動化運維開發工作的初學者學習和參考。

如今，要想在企業和投資金融領域保持競爭力，只是精通電子表格和計算器已經遠遠不夠，傳統工具和數據集已經無法滿足我們的需要。本書將用Python編程來解決期貨量化交易的問題，並通過110多個技巧介紹實際的解決方案。本書基於臺灣期貨交易所的案例進行講解，從數據分析的角度切入，以技巧的形式深入數據背後，讓讀者從基本的期貨交易規則開始，瞭解相關的技術指標，並能夠熟練使用Python編程走上量化交易之路。本書既適合期貨領域的從業人員學習，也適合想進入金融領域的程序員參考。

本書以Jupyter Notebook為主要開發工具，全面地介紹數據預處理的相關知識。全書共分8章，內容分別為初識Python數據預處理、數據獲取與存儲、數據清洗、數據集成、數據變換、數據規約、綜合實戰：家用熱水器用戶行為分析以及兩個綜合實戰項目。每個章節均配置了豐富的示例或案例，通過本書的學習，讀者可以充分理解常用數據預處理方法的精髓、掌握具體技術細節，並在實踐中提升實際開發能力，為數據分析和機器學習實踐打下扎實基礎。本書既可作為高等院校大數據、計算機相關專業的教材，也可作為技術愛好者的入門用書。

Python作為一種高 級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言。使用Python作為GIS開發的腳本語言，將大大提升ArcGIS數據處理的效率。本書將介紹如何使用Python來創建桌面ArcGIS環境下的地理處理腳本、管理地圖文檔和圖層、查找和修復丟失的數據鏈接、編輯要素類和表中的數據等，以期能夠提高 GIS開發人員的工作效率。本書內容結構清晰，示例完整，不僅適合從事GIS開發的專業人士，而且適合那些有興趣接觸或從事Python編程的讀者。

本書以通俗易懂的語言、翔實的示例、新穎的內容詮釋了Python這門“簡單”“優雅”“易學”的計算機語言。全書共14章，第1章～第10章介紹Python語言基礎，覆蓋了全國計算機等級考試二級Python語言考試大綱的主要內容；第11章和第12章介紹Python語言的應用，包括圖形用戶界面、數據庫編程等內容；第13章和第14章介紹了Python第三方庫的應用。本書提供課程微視頻、在線教學測試平臺，並另外配套學習指導教材。教材內容以應用為核心展開，力求以知識的最小集來實現應用範圍的最大化。

本書以Python數據分析與挖掘的常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹Python數據分析與挖掘的重要內容。本書共11章，分為基礎篇（第1～5章）和實戰篇（第6～11章），基礎篇包括數據挖掘基礎、Python數據挖掘編程基礎、數據探索、數據預處理、數據挖掘算法基礎等基礎知識；實戰篇包括6個案例，分別為信用卡高風險客戶識別、餐飲企業菜品關聯分析、金融服務機構資金流量預測、O2O優惠券使用預測、電視產品個性化推薦，以及基於TipDM大數據挖掘建模平臺實現金融服務機構資金流量預測。本書大部分章節包含實訓和課後習題，通過練習和操作實踐，可幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為“1+X”證書制度試點工作中的大數據應用開發（Python）職業技能等級（高級）證書的教學和培訓用書，也可作為高校數據科學或人工智能相關專業的教材，還可作為數據挖掘愛好者的自學用書。

網絡爬蟲是一種按照一定的規則，自動請求萬維網網站並採集網頁數據的程序或腳本。它可以代替人進行信息採集，能夠自動採集並高效利用互聯網中的數據，因此在市場的應用需求中佔據重要位置。本書以Windows為主要開發平臺，系統、全面地講解Python網絡爬蟲的相關知識。本書的主要內容包括認識網絡爬蟲、網頁請求原理、抓取靜態網頁數據、解析網頁數據、抓取動態網頁數據、提升網絡爬蟲速度、存儲數據、驗證碼識別、初識網絡爬蟲框架Scrapy、Scrapy核心組件與CrawlSpider類、分布式網絡爬蟲Scrapy-Redis。本書可以作為高等院校計算機相關專業程序設計課程的教材、Python網絡爬蟲的相關培訓教材，以及廣大編程開發者的網絡爬蟲入門級教材。

本書採用常用技術與真實案例相結合的講解方式，深入淺出地介紹了Python機器學習應用的主要內容。全書共8章，內容包括Python概述、NumPy數值計算、pandas基礎、pandas進階、Matplotlib繪圖、scikit-learn、餐飲企業綜合分析與預測、通信運營商客戶流失分析與預測。前6章設置了選擇題、填空題和操作題，後兩章設置了操作題，希望通過練習和操作實踐，讀者可以鞏固所學的內容。本書可以作為高校大數據或人工智能專業的教材，也可作為機器學習愛好者的自學用書。

隨著大數據、人工智能等技術的創新迭代速度加快，經濟社會數字化轉型全面開啟，本書旨在培養會計審計人員的數字化、信息化能力，助推會計審計工作運用新技術、融入新時代、實現新突破。本書圍繞Python財務數據分析展開編寫，整體分為基礎篇、應用篇兩部分。基礎篇包括第1章～第4章內容，系統闡述了Python環境配置、語法基礎、財務數據采集與分析、財務數據可視化等基礎知識；應用篇包括第5章～第7章內容，本部分結合會計核算方法、管理會計工具、財務分析思路，通過各類財務數據分析模型的搭建，深入講解Python技術在會計審計工作場景中的應用。 本書體系結構完善，講解由淺入深，理論結合實踐，案例豐富，適合應用型本科和高等職業院校財會類專業的教材，也可以作為財務會計、管理會計、財務審計等領域的數字化培訓教材.

本書在內容上著重闡述計算機中存儲、組織數據的方式與計算機程序解決問題的步驟，同時對數據結構與算法中的典型案例進行講解，在程序實現中使用Java與Python兩種語言對照表述。本書共8章，第1章是數據結構與算法概論，主要介紹數據結構和算法的基本概念；第2、3章是線性表與棧和隊列，這部分介紹簡單的數據結構類型及操作算法；第4章是遞歸，這是數據結構中重要的操作算法；第5、6章是樹與圖，這部分介紹較為複雜的數據結構及操作算法；第7、8章是排序與查找，這部分主要介紹各種常見算法、優化存儲結構的思想。本書可作為應用型本科院校和職業院校計算機相關專業的教材，也可作為各類計算機培訓機構的教材。

This book is a customized version in Taiwan, and the content is extracted from Chapters 1 to 15 of the book "Introduction to Python Programming and Data Structures, Global Edition, 3rd edition".-- --For introductory courses in Python Programming.A fundamentals first approach to programming helps students create efficient, elegant code.Introduction to Python Programming and Data Structures introduces students to basic programming concepts using a fundamentals-first approach that prepares students to learn object-oriented programming and advanced Python programming. This approach presents programming concepts and techniques that include control statements, loops, functions, and arrays before designing custom classes. Students learn basic logic and programming concepts prior to moving into object-oriented and GUI programming. The content incorporates a wide variety of problems with various levels of difficulty and covers many application areas to engage and motivate students.For a list of

當前，數據驅動的理念已滲透到各個領域，數據科學和人工智能技術在製造業、金融、教育等多個行業中得到了廣泛應用。Python作為一種編程語言，已成為數據科學和人工智能領域的事實標準，它豐富的生態系統進一步增強了它在這些領域中的重要性。然而，隨著數據量的不斷增長，如何利用Python加速數據科學處理，並將它擴展到集群上的並行計算，已成為數據科學家面臨的重要挑戰。《Python數據科學加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》詳細介紹了4種數據科學工具：Dask、Ray、Xorbits和mpi4py，這些工具可以幫助數據工程師和科學家處理更大規模的數據集、訓練更複雜的模型，並更高效地進行機器學習模型的迭代和部署。 《Python數據科學加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》面向具備一定數據科學基礎的數據工程師、數據科學家或領域專家，同時也適合大學生和研究生作為進入高性能數據科學領域的入門讀物。

《Python辦公自動化從入門到精通》講解如何使用Python技術實現自動化辦公。《Python辦公自動化從入門到精通》分為兩大部分，共19章。第1部分為基礎語法，即從基礎入門開始介紹Python語言的基礎語法知識，內容對應第1章～第6章，包括初識Python、Python語法元素、程序控制語句、組合數據類型、函數、類。第2部分為高階辦公，即使用Python語言實現辦公操作，內容對應第7章～第19章，包括操作文件、庫、操作文件夾、操作Excel文件、操作Word文件、操作PPT文件、操作PDF文件、操作HTML網頁、網絡爬蟲、自動收發郵件、聊天機器人和二維碼、控制鼠標和鍵盤、批量處理視頻。除第1章外，每一章都包含項目案例，並且在項目案例中詳細分析代碼的設計思路和編寫過程。《Python辦公自動化從入門到精通》適用人群為需要入門Python編程的學生和需要提高辦公效率的工作人員、網絡信息技術人員、視頻剪輯技術人員等。

本書是一本從零開始講解Python編程的圖書，它旨在讓零基礎讀者較快地掌握編程知識，並能使用程序來滿足自己的需要。本書共有9個部分，除第1部分外，其餘部分都以一個階段性項目結尾。第1部分（第1～2章）介紹了學習編程的意義；第2部分（第3～6章）介紹編程的基本知識；第3部分（第7～12章）講解了字符串、元組以及與用戶交互的代碼；第4部分（第13～15章）介紹如何編寫程序來進行選擇；第5部分（第16～19章）主要涉及循環的相關知識；第6部分（第20～23章）引入了函數和模塊化的相關概念；第7部分（第24～29章）介紹了一些高級對象類型，如可變對象、列表、字典等；第8部分（第30～34章）為面向對象編程的相關知識；第9部分（第35～38章）介紹了一些可供讀者使用的現成代表庫。

本書以Python 3.9和Anaconda 3為編程環境。通過本書的學習，希望讀者能理解和掌握Python語言的相關知識，具備較強的算法設計、編寫和調試程序的能力，理解面向對象程序設計和模塊化程序設計思想，掌握文件讀寫、圖形界面、數據庫、數據分析與可視化、人工智能等編程技術。本書共16章。第1～2章介紹程序設計與編程環境；第3～7章介紹順序、函數、選擇、循環的算法與程序設計，以及Python的數據結構；第8章介紹文件處理；第9～11章介紹面向對象程序設計、模塊化程序設計和異常處理；第12～16章介紹圖形界面、數據庫、網絡爬蟲、數據分析與可視化、人工智能等的編程。每章後配有針對性強的習題，供讀者鞏固所學知識。

本書首先系統介紹了通信原理的基礎知識，然後通過開源編程語言Python進行了全面完整的仿真分析。書中提供了大量極具參考價值的仿真實例，不僅通過可視化的仿真圖形幫助讀者深入理解理論知識，還允許修改源碼，自己方便進行個性化開發。從而加快科研進度。全書共分11章。第1章主要介紹了Python的基本使用及相關庫；第2章介紹了信息和信道的相關內容；第3-5章主要介紹了信號的類型和表示。以及信號的分析方法；第6-10章介紹了各種信號的調製、解調及傳輸方法；第11章介紹了能夠提高傳輸可靠性的信道編碼方式。

本書選用統計學和數據科學中常見的 R 語言和Python語言“雙語”編寫,主要內容包括:引言、R 語言編程基礎、R 語言數據處理、R 語言可視化、R 語言隨機抽樣和隨機數、R 語言基本統計推斷、R 語言回歸分析、R 語言大數據分析、Python 語言基礎、Python 數據處理等內容。此外,本書在每章正文後設置主要函數列表、練習題和實驗題,以幫助學生複習鞏固和自主練習。同時,還為教師配備了課程教學大綱(含課程思政內容)、課件、習題解答、模擬試題及配套答案等豐富的教學資源。本書結構嚴謹,邏輯清晰,敘述清楚,說明到位,行文流暢,習題配備合理,可讀性強,可作為高等學校統計學、大數據科學與技術等專業的教材或相關專業的教學參考書,也可供統計分析軟件初學者或從業者參考。

ChatGPT竟然還可以教你用Python取得並視覺化公開的天文觀測資料！ 這是全台第一本透過ChatGPT問答創作而成的天文科普書 你對星空有什麼好奇呢？太陽怎麼變化？水星逆行是什麼？如何發現系外行星？ 有哪些不同種類的星系？星體位於何方、有多遠、有多亮、有多重？ 如何繪製全天空星圖、星座圖、恆星的生命軌跡圖、星體在不同電磁波段下的樣貌？ 本書提供豐富的問答範例和開源程式碼，讓你隨著故事，透過公開的天文觀測資料，解答這些問題，體驗探索天文的樂趣 ChatGPT等生成式AI的出現，降低了大眾接觸天文研究的門檻。例如，任何人都可以用它來生成Python程式碼，以取得並視覺化公開的天文觀測資料。本書以故事形式將兩大主軸交織而成。其中一個主軸是示範如何透過與ChatGPT的問答，學會用Python來探索各種星體的觀測資料。這個部份的內容涵蓋：藉由太陽觀測資料來了解它有何變化、追蹤太陽系天體的軌道位置以解開行星逆行之謎、分析系外行星的繞行週期來看出它們遮擋所屬恆星的凌日現象，以及一窺韋伯太空望遠鏡所拍攝的星系影像和光譜。 另一個主軸則示範如何運用創造力來遊玩ChatGPT上的角色扮演遊戲《獵星者旅店》。你可以在旅店的圖書館翻閱「Colab天文魔法書：掌握Python套件」，也能參與旅店中的天文社社課，了解如何用Python查詢星體的座標、距離及亮度。或是你想用Python繪製出全天空星圖及星座圖，那就詢問旅店老闆哪一位獵星者能幫忙。如果你玩心更重的話，不妨在這遊戲中創造出遊戲，藉此學習用Python繪製出星體的質量分佈圖、恆星的生命軌跡圖，以及星體在不同電磁波段下的樣貌。生成有趣體驗的魔法皆來自你的想像。

本書從FastAPI框架的基礎知識和相關的Python編程概念開始講解。然後，您將瞭解該框架的所有方面知識，包括其強大的依賴注入系統，以及如何使用它與數據庫通信、實現身份驗證和集成機器學習模型等。之後，您將學習與測試和部署相關的實踐，以運行高質量和健壯的應用程序。後，您還將學習Python數據科學軟件包的應用生態系統。隨著學習的深入，您將學習如何使用FastAPI在Python中構建數據科學應用程序。本書還演示了如何開發快速高效的機器學習預測後端，並對其進行測試，以獲得性能。後，您將看到如何使用WebSocket和Web瀏覽器作為客戶端實現人臉實時檢測。在本書的後，您不僅學習如何在數據科學項目中實現Python，還學習如何在FastAPI的幫助下維護和設計它們，以滿足高編程標準。本書面向對FastAPI及其生態系統感興趣的數據科學家和軟件開發人員，並以此構建數據科學應用程序。讀者需要具備數據科學和機器學習概念的基本知識，以及瞭解如何在Python中應用它們。

本書結合編者多年的數據分析與科研繪圖經驗，詳細講解Python語言及包括Matplotlib在內的多種可視化包在數據分析與科研圖表製作中的使用方法與技巧。本書分為兩部分，共11章，第1部分主要講解Python語言的基礎知識，包括基本語法結構、控制語句、函數、數據處理與清洗等，尤其對Matplotlib、Seaborn、Plotnie庫進行較為詳細的講解。第2部分結合Python及其附加包的數據可視化功能，分別講解類別比較數據、數值關係數據、層次關係數據、局部整體型數據、分散式數據、時間序列數據、多維數據、網絡關係數據的可視化實現方法。本書可幫助讀者儘快掌握利用Python及可視化庫進行科技圖表的製作與數據展示。本書注重基礎，內容翔實，突出示例講解，既適合廣大科研工作者、工程師和在校學生等不同層次的讀者自學使用，也可以作為大中專院校相關專業的教學參考書。

《機器學習: 全彩圖解微課Python編程》是「鳶尾花數學大系：從加減乘除到機器學習」叢書的最後一冊，前六本解決了編程、視覺化、數學、 數據方面的諸多問題，而《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》將開啟機器學習經典演算法的學習旅程。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》設定了24 個主題，對應四大類機器學習經典演算法（迴歸、分類、降維、聚類），涵蓋演算法包括： 迴歸分析、多元線性迴歸、非線性迴歸、正規化迴歸、貝葉斯迴歸、高斯過程、k 最近鄰分類、樸素貝葉斯分類、高斯判別分析、支援向量機、核子技巧、決策樹、主成分分析、截斷奇異值分解、主成分分析進階、 主成分分析與迴歸、核主成分分析、典型相關分析、 k 均值聚類、高斯混合模型、最大期望演算法、層次聚類、 密度聚類、譜聚類。《機器學習：全彩圖解微課程Python編程》選取演算法模型的目標是涵蓋Scikit-Learn 函式庫的常用機器學習演算法函數，讓讀者充分理解演算法理論， 又能連結實際應用。因此，在學習《機器學習: 全彩圖解微課程Python程式設計》時，特別希望呼叫Scikit-Learn 各種函數來解決問題之餘，更要理解演算法背後的數學工具。因此，《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》給出適度的數學推導以及擴展閱讀。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》提供程式碼範例和影片講解，「鳶尾花書」強調在JupyterLab 自主探究學習才能提升程式設計技能。本書配套微課也主要以配套Jupyter Notebooks 為核心，希望讀者邊看視頻，邊動手練習。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》讀者群包括所有試圖用機器學習解決問題的朋友，特別適用於機器學習入門、初級程式設計師轉型、 高級資料分析師、機器學習進階。

這是一本介紹在Python中使用海龜繪圖工具的書。本書先帶領讀者認識Python編程語言，瞭解Python的特點，然後在此基礎上引入turtle模塊(俗稱“海龜繪圖”)的相關內容，讓讀者大致瞭解該模塊的功能。隨後，本書給出了多個示例，幫助讀者加深對for循環、變量、數據類型、布爾類型和條件語句、while循環以及自定義函數等概念的理解。最後，本書給出了兩個完整的經典程序示例，並詳細解釋了程序代碼的具體意義和作用，還運用turtle模塊繪製了一個可愛的機器貓。 本書適合小學高年級和初中各年級的讀者自學，也適合零編程基礎的讀者閱讀參考。