Python Data Science Handbook

本書用深入淺出的語言講解了計算機操作系統, 並行計算, 計算機網絡與物聯網, 計算機學什麼, 神奇的0與1, 程序是如何執行的, 學習Python語言, 計算思維, 信息安全, 機器學習概論, 量子計算概論。本書僅讓讀者夠清楚、完整地瞭解如何用計算機解決問題, 而且通過Python程序的巧妙演繹與動手實踐, 讓讀者切實體會到計算機科學的廣博與趣味, 帶領讀者體會計算機科學之美。

＼\暢銷好書2025全新改版/／☆★寫出你的專屬指標★☆ 前程式交易員、現職量化交易研究人員帶你用Python寫出本書三大核心 獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？ 當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 近年來程式充斥、席捲了整個市場，學習程式不僅是為了因應就業潮流，也是讓您在各個場域、各種需求下都能有更適合自己的一套作業方式！ 比起其他好用又方便的自動交易軟體，Python擁有更高度的自由化；比起雖然專業且支援廣泛卻要價不斐的軟體Bloomberg，Python是更容易入手的選擇。 學會一套Python語言讓你可以自由地獲取你想要的資料、自由地寫出屬於你的專屬指標。?讀完本書，您能熟悉軟體的執行方式、基本套件操作及函數： ?基本觀念：變數、print 等 ?了解常用資料結構概念及常用基本資料類型 ?迴圈、條件式及控制 ?運算子：+ - * / 以及其他概念 ?了解Python規定縮排規則及import使用套件基礎操作 ?熟悉pip與def概念及語法 ?熟練cmd、vscode及Github ?實際操作爬蟲，了解pandas套件、BeautifulSoup與一些常使用的資料清洗方法 ?學會yfinance、ta套件及deal_holiday.py程式，並學會設置windows排程 ?try / except 的基本概念及應用 ?traceback 追蹤錯誤訊息 ?numpy 的各種基礎統計方法：max、min、std、mean、percentile等 ?熟悉pyfolio用法，熟悉backtrader框架的入門與應用?適合讀者 ?具備基本Python基礎的讀者 ?對程式交易無經驗或小有經驗者 ?想更輕鬆獲取股市交易資訊的讀者 ＼\暢銷好書2025全新改版/／ ☆★寫出你的專屬指標★☆ 前程式交易員、現職量化交易研究人員帶你用Python寫出本書三大核心獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略 當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？近年來程式充斥、席捲

內容簡介:更快速！更安全！更高效！讓你的Python Web開發體驗全面升級 🚀用FastAPI打造現代化的Web API與後端服務！FastAPI極速、簡潔、強大的特性，成為現代Python Web開發的首選框架。本書將帶你從基礎入門到進階應用，掌握FastAPI 的最佳實踐，打造高效、可擴展、符合標準的Web API。不論是初學者還是資深開發者，本書都能幫助你快速上手並發揮FastAPI的最大潛力！「FastAPI變簡單了！本書在簡化FastAPI概念方面表現出色，展現了作者的精湛功力。讀者將獲得能立即上手應用的實用知識。」—Ganesh Harke資深軟體工程師，花旗銀行「本書全面概述了FastAPI框架及其周邊生態系統，讓讀者能夠快速並全面地了解現代網頁開發。」—William Jamir Silva資深軟體工程師，Adjust GmbHFastAPI是個誕生沒多久就開發穩定的框架，在簡潔的設計中充分利用了Python的新特性。正如其名所示，FastAPI確實運行快速，可與Golang等語言中的類似框架相媲美。透過這本實用的書籍，熟悉Python的開發者將學習如何使用FastAPI，在更短時間內用更少的程式碼完成更多工作。作者Bill Lubanovic深入介紹了FastAPI開發的細節，提供了各種主題的操作指南，如表單、資料庫存取、圖形、地圖等進階的概念。本書還能讓你快速掌握RESTful API、資料驗證、授權和效能最佳化等知識。由於與Flask和Django等框架的相似性，你會發現FastAPI很容易上手。透過本書，你將：．學習如何使用FastAPI建立網路應用程式。．了解FastAPI、Starlette和Pydantic之間的差異。．學習使用FastAPI與眾不同的兩個特性：非同步函式以及資料型別檢查和驗證。．探索Python3.8+的新特性，特別是型別註解。．理解同步和非同步Python之間的差異。．學習如何連接外部API和服務。

內容涵蓋機器學習三大主題：監督式學習、無監督式學習與強化式學習。採用生動活潑的範例，以深入淺出、圖文並茂的方式，建立良好的理論基礎。搭配 Python 程式實作，實現「做中學」的學習理念。提供豐富的學習資源，包含：數學背景、練習題等，厚植機器學習技術研發能力。

本書介紹了如何使用 Python語言進行物理建模，包括完成二維和三維圖形繪製、動態可視化、蒙特卡羅模擬、常微分方程求解、圖像處理等常見任務。本書在第 1版的基礎上增加了關於用 SymPy進行符號計算的新內容，介紹了用於數據科學和機器學習的 pandas和 sklearn庫、關於 Python類和面向對象編程的入門知識、命令行工具，以及如何使用 Git進行版本控制。本書適合對科學計算感興趣、想要使用 Python完成物理建模的學生和研究人員閱讀。

本書是一本模式識別學習的立體教程，通過本書的學習，能夠掌握模式識別主要技術模塊的算法原理及Python實現，包括貝葉斯決策、概率密度函數的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監督模式識別、特徵選擇、特徵提取、半監督學習以及人工神經網絡等。本書配以教學課件、Python仿真程序、微課視頻和實驗指導書，便於教和學。

本書旨在引導讀者基於 Python 和CUDA 的 GPU 編程開發高性能的應用程序，先後介紹了為什麼要學習 GPU 編程、搭建 GPU編程環境、PyCUDA入門等內容，以及 CUDA 代碼的調試與性能分析、通過 Scikit-CUDA 模塊使用 CUDA 庫、實現深度神經網絡、CUDA 性能優化等內容。學完上述內容，讀者應能從零開始構建基於 GPU的深度神經網絡，甚至能夠解決與數據科學和 GPU編程高性能計算相關的問題。本書適合對GPU 編程與 CUDA編程感興趣的讀者閱讀。讀者應掌握必要的基本數學概念，且需要具備一定的 Python編程經驗。

本書圍繞大數據採集與挖掘，對採集技術的相關基礎、技術原理、Python實現技術、大數據挖掘與應用方法進行了系統介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術，並提供了45個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四部分，即概述、基礎篇、技術與實現篇、大數據挖掘與應用篇。第一部分（第1章）是概述，指出利用Python採集互聯網大數據的重要性，介紹了相關技術研究、技術體系、採集技術的合規性及應用現狀等，分析了大模型對互聯網大數據技術的影響； 第二部分（第2、3章）是基礎篇，包括Web服務器的應用架構以及HTTP、Robots、HTML、頁面編碼等相關協議和規範； 第三部分（第4～10章）是技術與實現篇，全面介紹普通網絡爬蟲技術、動態頁面採集方法、主題爬蟲技術、Deep Web爬蟲、微博信息採集、Web信息提取以及反爬蟲技術等，內容涵蓋各種爬蟲技術實現方法及Python實例； 第四部分（第11、12章）是大數據挖掘與應用篇，介紹文本、情感、社交網絡和時間序列等典型大數據處理與挖掘技術及應用模式，並以新聞輿情監測、Web自動化測試、酒店評論文本挖掘為例介紹Python爬蟲應用構建方法，將本書介紹的一些關鍵技術、模型和工具貫穿在一起。

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》基於Python 3.8全面系統地介紹OpenCV 4.10的使用，並配套示例源代碼、開發環境、PPT課件、配書PDF文件與作者答疑服務。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》共20章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、目標檢測、數字水印、圖像加密和解密、物體計數、圖像輪廓和手勢識別等案例。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》既適合OpenCV初學者、計算機視覺與圖像處理應用開發人員、人工智能算法開發人員閱讀，也適合作為高等院校或高職高專院校計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的教學參考書。

Python編程語言簡單易用，功能強大，非常適合作為入門編程語言。非IT專業人士也很容易掌握 Python，學完能編寫專業的複雜程序。Python語言是當前IT行業內最為流行的編程語言之一，同時Python也是全場景編程語言，在Web、大數據、人工智能和嵌入式系統等開發領域均有應用。本書共有23章，第1章，首先說明程序設計語言概念，然後介紹Python的優缺點。第2章，介紹Python安裝方法，以及Python自帶集成開發環境IDLE的使用。第3到第10章，是Python語言基本語法，需要在理解基礎上，讀懂書中例子，僅僅完成書中的習題是不夠的，還需在網上尋找習題練習，達到熟練掌握Python語言基本語法的目的。第11章，是講解如何使用tkinter庫中的組件創建應用程序的圖形界面，實現簡單功能，理解事件和事件驅動的概念，和tkinter窗體的工作機制。從第12章到第23章，每章一個完整的應用程序，共計12個實例。每章開始首先說明程序要完成的功能和實現功能的方法。如果涉及到新的知識點，用例子加以說明。這12個例子大部分採用tkinter窗體，少部分採用pygame遊戲架構，兩者都包含若干函數或類定義，用主程序將函數或類組合的一起，完成程序功能。為使讀者更容易讀懂程序，對於主程序、每個函數和類的定義，都分別詳細說明它們要完成的功能，每個函數的參數的意義，以及各個變量的意義。對於其中的難點給出詳細解釋。最後給出完整主程序、函數和類的定義，在每條語句的後邊儘量給出詳細的注釋。

⊙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。

本書編寫主要目的是希望結合「運算思維與程式設計」課題，介紹「資料結構」的基本概念，並進行Python程式實作，以深化電腦應用與程式設計能力。編寫的對象，適合對於「資訊科技」領域具有興趣的普高/技高或大專學生，同時也適合產業界的研發工程師或創客玩家等。本書採用主題介紹方式，強調循序漸進、由淺入深。除了介紹「資料結構」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，期望協助您快速入門。

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程式的技術人員，結合實例講解了網路通訊協定、網路資料及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程式等經典話題。具體內容包括：全面介紹Python3中新提供的SSL支援，非同步I/O迴圈的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

本書是『遊戲設計與開發系列』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用Python進行程式開發，配合Pygame套件進入遊戲設計與開發的實際應用，主要目的是提供初學者可以一步一步安裝好Python程式開發環境，安裝與設定Pygame套件的遊戲開發與設定等等。 目前已經有許多Pygame遊戲開發的網路教學影片與許多文章與討論，由於Pygame遊戲開發充分使用到Python物件導向程式設計與開發的許多技巧，對於學習高階的Python物件導向程式攥寫有許多助益，PyGame是一個用於開發2D遊戲的Python套件模組，它為遊戲開發者提供了簡單易用的API。 PyGame這個套件建立在SDL（Simple Direct Media Layer）之上，並且能夠處理多種多媒體任務，如音頻、視覺效果、輸入控制等，適合用來創建遊戲、模擬器或其他多媒體應用，雖然目前遊戲設計與開發仍是以C與C++語言為主，但是由於C與C++語言入門雖不難，但是要深入C與C++語言後，可以進行遊戲開發，其門檻對許多專業程式開發人員仍然需要多年的訓練與多年不懈的努力才能有基本遊戲開發的程式攥寫技能，然而遊戲設計除了開發工具熟悉與專業之外，對於遊戲設計的領域知識與獨門技巧，尤其對於圖片、影音、人機介面操控與遊戲繪圖時脈與禎數整合與各種程序分時多工的設計技巧，更是C與C++語言之更深入的高階技巧，致使使用C與C++語言開發遊戲成為及少數專業程式開發人員可以進入的領域。 本書是Python之Pygame遊戲設計中基礎入門書，後續筆者會針對不同遊戲，單獨針對每一種不同類型與獨特的遊戲開發例子，會獨立設計專書來帶領讀者進入遊戲專業開發的殿堂。

《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》是一本醫學人工智能的入門書，涵蓋了對機器學習的介紹，對疾病診斷、疾病治療及疾病管理過程等醫療健康領域相關知識的介紹。《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》篩選了高發且有重大影響的九種疾病：乳腺癌、冠心病、卒中、糖尿病、肥胖、高血壓、乙肝、不孕不育症、阿爾茨海默病，並以這九種疾病為例，介紹了人工智能技術的具體應用。《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》還介紹了Python語言，以及使用Python語言解決五個醫學問題的實現方法，包括機器學習算法、自然語言處理、數據分析等技術。

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。

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。

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

從快速入門、主流應用到AI全面實戰連續6年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典超過4萬名讀者見證與超過100位老師滿意的Python書籍榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書解決初學痛點，避免開發地雷集結熱門主題與AI技術，加值超過500分鐘影音教學內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率再優化從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。本書以初學者的視角規劃學習地圖，並提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。Python學習最經典直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰體驗Python的開發無極限■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glob、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、pyfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影

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。

With an increasing concern of personal data privacy in Hong Kong and around the world, the Office of the Privacy Commissioner for Personal Data (PCPD), Hong Kong publishes this third edition of Personal Data (Privacy) Law in Hong Kong: A Practical Guide on Compliance to provide practical guidance on the law of privacy, and the ways to protect personal data in everyday life.This third edition will guide readers through the recent developments of personal data privacy in the local, regional and global contexts with updates on recent Administrative Appeals Board and Court decisions, and investigation reports and materials from the PCPD. In addition, some most-concerned issues are discussed, such as ethical development and use of AI, the collection and use of personal data by employers during COVID-19, data protection under work-from-home arrangements, data security measures for ICT systems, guidelines on doxxing offences and data breach handling. This book will certainly provide readers a

The latest edition of the bestselling Super Extra Deluxe Essential Handbook is here -- and it includes all-new Pokemon! With 640 color pages and info on more than 1,000 Pokemon, this is a must-have for Pokemon fans of all ages.Gotta catch 'em all! This revised and updated edition of the mega-bestselling Essential Handbook and Super Extra Deluxe Essential Handbook has all the stats and facts fans need about the world of Pokemon. Need-to-know info on more than 1,000 Pokemon is jam-packed into 640 illustrated, full-color pages.The handbook is easy to read and organized simply and effectively into one comprehensive, user-friendly reference book. This updated edition features tons of extra pages devoted to the newest Pokemon from the Scarlet and Violet video games. It is truly essential for Pokemon Trainers of all ages.

本書是一本專為初學者設計的Python程式設計及資料科學全面教材，也可作為iPAS巨量資料分析師考試的先修教材。透過圖解與實作，循序漸進地引導讀者掌握Python程式設計及資料科學的核心技能。書中內容豐富，從Python基礎語法開始，逐步深入到資料科學的實際應用。搭配詳細的圖例和實作範例，讓學習更加直觀和實用。本書特別強調實務應用，詳細介紹了Python資料科學必學的套件，如Numpy、Matplotlib、Pandas、Seaborn、Plotly和SciPy。這些工具不僅幫助讀者進行資料運算和分析，還能輕鬆繪製各種圖表，視覺化資料結果。在學習Python程式設計的過程中，本書運用了當前最熱門的AI工具——ChatGPT，來輔助學習。ChatGPT可以提供程式設計協助、解釋程式概念，進而寫出資料收集的網路爬蟲程式，以便更好地理解Python程式設計和資料分析的關鍵概念。這種互動式學習方式，大大提升了學習效率和理解深度。此外，本書還包含多個實務導向的案例，從資料預處理、資料清理到探索性資料分析，再到機器學習與深度學習應用，幫助讀者將所學知識應用於實際問題中。這些案例不僅鞏固了讀者的學習成果，還提升了實戰技能，為未來的職場應用打下堅實的基礎。

This book illustrates and explains the key concepts of business data analytics from scratch, tackling the day-to-day challenges of a business data analyst. It provides you with all the professional tools you need to predict online shop sales, to conduct A/B tests on marketing campaigns, to generate automated reports with PowerPoint, to extract datasets from Wikipedia, and to create interactive analytics Web apps. Alongside these practical projects, this book provides hands-on coding exercises, case studies, the essential programming tools and the CRISP-DM framework which you'll need to kickstart your career in business data analytics.The different chapters prioritize practical understanding over mathematical theory, using realistic business data and challenges of the Junglivet Whisky Company to intuitively grasp key concepts and ideas. Designed for beginners and intermediates, this book guides you from business data analytics fundamentals to advanced techniques, covering a large number

✧✦ AI 加持！初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 ✦✧身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算、網路爬蟲、機器學習的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。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、機器學習與大數據分析的領域，再搭配 ChatGPT、Colab AI 等 AI 助理的輔助，讓寫程式變得更有效率！☛ 清楚明瞭的語法教學，搭配 ChatGPT 輔助寫程式！☛ 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，資料處理、分析、運算，快人一等！☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件 – scikit-learn☛ 網路爬蟲必備套件 – Requests、Beautiful Soup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，本書從基礎的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✯本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有了這些基礎，日後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 → 網路爬蟲抓資料▪︎ scikit-learn → 機器學習

本書適合已經學過Python程式語法、具有基礎Python類別與物件語法與概念的讀者進階研習資料結構。使用圖解方式說明資料結構的概念，依照步驟顯示資料結構中新增、刪除、搜尋元素的運作過程，各種資料結構的優缺點與使用時機，務求讓概念的解說清楚易懂。接著，進行程式碼實作與解說，並分析程式的執行效率。本書從基礎到進階方式安排章節次序，依序為資料結構簡介、Python的資料儲存容器、陣列、鏈結串列、佇列與堆疊、樹狀結構、進階樹狀結構、排序、搜尋與雜湊、圖形資料結構與圖形走訪、圖形最短路徑、常見圖形演算法、2-3-Tree、2-3-4-Tree 與B-Tree。一步步帶領讀者進入資料結構的世界，熟悉資料結構的概念，以運用資料結構解決問題，提高程式執行速度。學習資料結構沒有捷徑，在程式實作中不斷地融入資料結構，比較不同資料結構對程式執行速度的影響，慢慢累積就會進步。

Find out about the science of materials, atoms and states of matter through hilarious cartoon stripsComic Strip Science: Chemistry makes learning about the science behind behind materials fun! It covers topics such as different states of matter, changing states, atoms and much more.Each spread in this series features a short, funny comic strip that explains a process or aspect of science. Around the strip, diagrams and panels give further information on the topic. They are a fantastic way to engage children aged 8 plus with science.The illustrator, Jess Bradey, is winner of the 2021 Blue Peter Award for Best Non-Fiction for A Day in the Life of a Poo, Gnu and You and also writes and draws for The Phoneix Comic.Titles in the series: Biology, Chemistry, Earth and Space, Physics.

面對數字經濟背景下大數據分析的現實需求，本書分別從經濟理論闡述、數學原理推導、程序代碼實現三個角度，系統全面地闡釋了各類經典機器學習模型的理論內涵和適用範圍，以及基於 Python 編程語言進行算法訓練、模型測試和參數調優的具體方法。本書配有A、B兩個附錄，介紹了 Python 語言基本語法規則，以及經濟大數據分析所涉及的Python 工具包。本書旨在培養能夠綜合運用經濟學思維、數理分析方法、數據科學工具，分析和解決經濟社會發展中的理論和實際問題的複合型人才；可作為高等院校經濟管理、計算機等專業本科生、研究生、MBA 教材，也可作為相關企業員工內部培訓教程或經濟數據分析從業者的參考讀物。

🔊 初學者必讀：循序漸進學會Python程式設計🔊 邏輯基礎訓練：結合運算思維與演算法觀念🔊 ChatGPT助攻：利用AI工具讓程式撰寫有效率🔊 精選範例解析：提供完整程式碼幫助理解易上手🔊 章末評量學習：難易適中的習題強化實作效果程式設計能力如今已成為和語文、數學、藝術等同的基本素養，而學習編寫程式更可培養孩子解決問題、分析、歸納、創新等多方面技能，其中又以簡潔易學的Python語言成為現今不可或缺的程式語言。Python具備豐富的物件導向特性，可廣泛應用於資料解析、資料探勘、資料科學等領域，而本書不僅融合運算思維與演算法的基本觀念，並在Python開發環境下編寫所有程式碼，完整呈現以Python語言實作演算法的重要知識點，相當適合學生或第一次學習程式者。此外，OpenAI推出免費的ChatGPT聊天機器人，但它不僅僅是聊天機器人，還可回答各式問題，例如寫程式、文章、信件...等，因此本書的每一章皆以「ChatGPT幫幫忙」的角度，加入了AI的程式設計觀點，為讀者提供全面而深入的學習體驗。最後的附錄單元實作了許多精彩且多樣化的範例，更充分展示出ChatGPT與Python雙效合一的AI應用技巧，可說是程式學習的最實用入門教材。

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

⊙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。

✨　想不到Python還可以這麼玩!? ✨✨　用天馬行空的範例 讓你陷入Python學海中無法自拔 ✨✨ 第12屆鐵人賽Software Development流量怪物最新力作 ✨意想不到的Python精彩應用！本書將影像辨識、文字探勘、機器學習、爬蟲、自動化測試、數據可視化等流行技能轉化為應用在生活場景的簡易範例，在不知不覺中點滿你的Python技能！✔ 基礎知識篇：理論教學為主，幫助程式小白快速入門構建知識框架！✔ 黑科技應用篇：實戰運用為主，從用YOLOv4機器學習實現上班摸魚、MediaPipe人工智慧套件手刻IG濾鏡到Selenium製作搶票機器人等新奇應用，包山包海讓你意猶未盡！本書打破傳統工具書的學習路線，從生活場景中代入不同應用：用OpenCV影像處理套件做出愛心QR CODE教你告白、用LINE Notify API回傳螢幕截圖到LINE聊天室教你科技捉姦、用Windows API魔改透明視窗教你上班摸魚等生活化範例，遇到困難時先翻開本書尋求科技解法就對了。並提供保母級機器學習自定義任務教學，讓你避開硬體設備限制和環境安裝的坑，直接突進技術部分，少走彎路！

從零開始，學習程式語言概念著重Python基本語法與資料擷取與分析實作演練，有趣且充足的範例實作沒有程式基礎也能輕鬆上手結合ChatGPT提高程式設計效率

內容簡介:廣受讀者好評、第二版登場！紮實地學會資料分析工程師所需要的基本技能書中會對資料分析工程師所需要的基本技巧進行詳盡解說。‧取得資料、處理資料‧資料視覺處理‧編寫程式碼‧基礎數學知識‧機器學習的流程與執行方法第2版的重點‧支援Python 3.10版本‧用更深入淺出的方式進行講解在書中可以學到‧Python基本語法‧講解資料格式‧資料的預處理技巧‧資料視覺處理技巧‧運用現成的演算法來執行機器學習適合對象想成為資料分析工程師的讀者

本書精心設計了52個實例，例如製作拍拍機器人進行對話、文青機器人進行寫詩、某地區的房價預測、用股價做數據分析等，透過Python程式語言學習數據分析和機器學習的相關應用。書中分為四個引人入勝的篇章：「啟程」、「歷險」、「回歸」、「補給站」，就像是帶領讀者成為英雄，踏上了一段刺激又有趣的Python學習之旅。這種有趣的引導方式不僅讓讀者學習了程式語言，更彷彿像是沉浸在一場奇幻的學習冒險中。近年來，Python程式語言在數據分析和人工智慧領域占據著領導地位，本書正是基於這一點，旨在幫助讀者「花時間在解決問題，而不是花時間在學習程式語言」。作者深諳學習者的需求，精心挑選了各種有趣的範例，從「基礎知識」到「數據分析」再到「機器學習」，讓讀者在實際應用中不斷鞏固知識。本書以Jupyter Notebook作為主要學習平台，介紹了如何建構Python環境、使用Jupyter Notebook的方法。讀者可以選擇使用Google Colab進行雲端學習，或是在個人電腦上安裝Anaconda，這種多元的方式讓讀者可以更靈活地進行學習。作者豐富的教學經驗也是本書的一大特色。曾以本書的架構在多個知名學府和機構開設Python課程，並在廣大學生中累積極佳的口碑，不論您的背景是文科還是理工科，都非常適合使用本書的內容。

▍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】

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

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

進入 AI 應用時代，查詢語法和函式功能就交給 AI 吧！用這本書來學『寫程式的直覺』！★知名教學網站『Real Python』人氣站長帶你學 Python！★★擺脫理論教條，從寫程式的過程體會怎麼寫程式！★Python 毫無疑問是現在最熱門的入門程式語言，而程式語言是現在最熱門的學科。許多人都想學習 Python，但看到複雜的語法和難懂的程式碼，又打退了堂鼓。其實寫程式不該像個『考試學科』，什麼都要死記硬背！Real Python 站長憑著多年的教學經驗，秉持 80 / 20 法則，讓你在精心安排的實作範例中，掌握少數的關鍵概念，就能學會寫程式的必要知識。比起『埋頭苦讀』，這本書會讓你『心領神會』：(X)每章開頭都講 2、3 頁道理，也不懂該用在哪裡(O)總之先寫程式，直接解釋執行結果(X)提供完美範例，看著都明白，自己寫卻一團亂(O)從程式雛型開始示範，試錯、除錯、完成步驟全收錄(X)相關功能一次教一大串，書一闔上就全忘(O)打鐵趁熱，每教一個功能就立刻操作跟著站長精心設計的實作流程、輕鬆詼諧的詳細解說，搭配有趣又豐富的練習題，讓我們『先寫程式』，然後自然而然『會寫程式』！本書特色: ●美國 Amazon 書店 4.6 顆星高評價●內容取自知名教學網站 Real Python，2012 年來超過百萬追隨●12 篇基礎操作，針對新手常見困擾解說，零基礎也絕對上手●8 篇進階應用，不只是寫寫習題，更能迎戰各種實際難題●PDF、資料庫、網路爬蟲、資料圖表、圖形介面程式...生活中實際運用●擺脫傳統上課、說教風格，從實作中自己體會程式思維●豐富的練習題和挑戰題，充分掌握內容