Text analytics with Python

⊙了解Python程式邏輯，帶你解決日常生活中的問題！⊙理論與程式案例互相搭配，學習記憶更深刻！⊙過關斬將！附有大學程式設計先修檢測(APCS)試題解析。擁有一個好的工具，處理問題會更方便又快速。程式設計是一種利用電腦程式語言解決問題的工具，只要將所要處理的問題，依據程式的語法描述出問題的流程，電腦便會根據我們所設定的程序，完成目標。本書是一本適合高中職生閱讀的Python語言自學書，從說明何謂程式，逐步介紹Python語言的語法，搭配程式範例，實際操作與撰寫，精進對程式語言的熟練度及興趣。每個章節末附有大學程式設計先修檢測(APCS)試題解析，提供未來想申請大學資訊相關科系的高中職生有明確的學習方向。

★★★★★ 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：

用輕鬆愉快的心情學習程式設計與演算法！．從零開始了解Python的程式設計與演算法．邊開發遊戲，邊了解程式設計與演算法的基礎．一邊解謎，一邊累積寫出實用程式的功力．可以利用雲端上的Google Colaboratory開發環境立刻開始學習．謎題的解答除了Python，還有JavaScript與Ruby版的程式碼

本書將告訴你如何讀懂並寫出簡潔的「一行程式碼」，把一些好用的功能包進一行程式碼之中。你可以學會如何以系統化的方式，閱讀理解任何Python程式碼，並像高手般寫出極具表現力、功能強大、簡潔有力的Python程式。全書共有六章，內容涵蓋各種竅門與技巧，其中包括資料科學、機器學習、正則表達式等核心主題，還有一些很好用的演算法。我們會針對各種一行程式碼做出詳細解釋，並引進許多資訊科學的重要概念，藉此提高你的程式設計與分析能力。 您可以從裡頭學到許多進階的Python功能，例如解析式列表、切取資料片段、lambda函式、正則表達式、map與reduce函式，以及切取片段賦值的做法。 藉由本書，您將可以學會如何： ．善用資料結構來解決實際問題，如運用布林索引找出污染程度高於平均的城市 ．善用NumPy的基礎概念，例如陣列、形狀、軸、型別、撒播機制、進階索引、切取片段、排序、搜索、匯整與統計 ．計算多維資料陣列的基本統計數字，以及可用於無監督式學習的K-均值演算法 ．使用群組與具名群組、「後面非」操作、轉義字元、空白字元、字元集合（與否定字元集合）、貪婪/非貪婪運算符號，建立更進階的正則表達式 ．瞭解各式各樣的資訊科學相關主題，包括易位構詞、迴文、冪集合、排列方式、階乘、質數、費氏數列、混淆做法、搜索與排序演算法 看完本書，你可以學會如何以最精緻的方式寫好Python程式，而且只用一行程式碼，就可以創造出各種簡潔而優美的「Python藝術」。

【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

超簡單！程式設計入門用國中數學當素材超簡單！用簡單的數學式，學程式設計AI工程師資料科學家從頭學起，這一本就夠了！快速掌握「基本的基本」！透過國中數學，徹底掌握Python‧從簡單的數學開始學程式設計‧利用直線和圖形學習Python‧只要找出直線，分析預測沒問題！‧機械學習、資料分析的第一步「本書所討論的數學式為「y = ax + b」，也就是以「直線」為主。有些人聽了可能會很驚訝「只有直線？」但無論是數學還是程式設計，我都建議先從可以在腦海中輕鬆想像的簡單主題開始學習。各種不同的直線可以用什麼樣的數學式子來表示呢？如果改變了那個數學式的一部分，直線又會怎麼變化？讓我們用Python來寫程式，算出式子的結果，幫助我們確實地增進對數學的理解吧！學習到最後，相信您應該會對數學學習感到有自信，學會Python程式設計，也能對「機械學習」有一定程度的掌握。」- 摘自前言

本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下：★：數學原理彩色圖解。★：手工計算基礎數學。★：Python程式高效實作。這本數撰寫的幾個特色如下：☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學☆：極詳細、超清

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。

最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術,本書帶您一次學會！Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 N

體貼的互動式學習體驗, 幫你打好程式基礎、補正觀念, 避開語法地雷；搭配上百個 Python 程式範例, 帶你掌握 50 種以上的熱門套件和新技術, 從初學到精通, 輕鬆跨過初學的門檻, 讓你的程式力有感升級！全新修訂最熱門的實戰應用, 快速晉升精通 Python 的技術者們！學 Python 就是要做得到、用出來, 本書帶你一步一腳印用科學方法解決複雜的問題, 快速有效切入實作, 完成各種有趣的

1.介紹Python基礎技術與通過ICTP計算機程式能力國際認證的實用教材。 2.本書介紹的內容包含ICTP計算機程式能力國際認證-核心能力(Information and Communication Technology Programs-using Programming(Python) -Essentials Level)考試重點的

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

★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。

Gain insight into essential data science skills in a holistic manner using data engineering and associated scalable computational methods. This book covers the most popular Python 3 frameworks for bot

※本書適合有Rhino及Grasshopper程式語言基礎讀者本書專為Rhino與Grasshopper軟體的使用者所編寫，探討在Rhino與Grasshopper環境下，撰寫Python程式語言來進行幾何圖形設計方法。以Rhino6裡內建Grasshopper參數建模工具裡的GhPython元件作為主要工具。近年來不斷出現對於現有參數化工具已經無法滿足的使用者，即是當使用者探索完Grasshop

從統計學出發，最實用的Python工具書。◆全書基於Python3.6.4編寫，兼容性高，為業界普遍使用之版本。◆以簡明文字闡述替代複雜公式推導，力求降低學習門檻。◆簡單易懂，理論完整，案例詳盡。◆包含AI領域熱門的深度學習、神經網路及統計思維的數據分析，洞察市場先機。Python，是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一；資料分析，則是在科學研究中日益重視的環節。當開源語言的便利性，遇上統計思維

快樂寫程式 輕鬆學Python市面上唯一一本全彩圖解，以豐富的插圖、輕鬆的文字、精心編排的簡單步驟，帶領讀者體驗輕鬆學會Python的學習樂趣。這本書設計了許多精彩、有趣的範例程式，帶你開發出讓人玩不停手的瘋狂遊戲、破解棘手的程式碼，以及製作巧妙的益智問答遊戲。本書能協助你熟悉程式技巧，從範例專案起始，引領你建立及改寫程式碼，進而創造屬於自己的專案。完全沒學過程式設計的讀者真的不用擔心，只要從本書

「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

「TQC+ 網頁資料擷取與分析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。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.涵蓋知識觀念和範例練習，作為培養網頁資料擷取與分析Python 3能力之最佳讀本。3.本書分成五個部分，包含「Pyt

亞馬遜網路書店★★★★★5顆星評價類神經網路的最佳入門指南透過淺顯的數學知識逐步理解類神經網路的運作原理輕鬆使用Python自行開發類神經網路類神經網路是人工智慧領域中的關鍵技術之一。然而，真正了解類神經網路運作原理的人卻是少數。本書作者以輕鬆的口吻寫作，循序漸進地介紹類神經網路中所用到的數學、運算思維及其概念，以及說明如何使用Python開發類神經網路。內容嚴格限定在實作類神經網路的必需知識，可

Create effective text-dependent questions to increase students' understanding of text through in-depth examinations. This teacher resource enables students to study broad concepts such as text structu

Young readers will be engaged as they flip through the pages of the books in this collection! These colorful books contain high-interest text, vibrant illustrations and images, age-appropriate text fe

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This book introduces text analytics as a valuable method for deriving insights from text data. Unlike other text analytics publications, Practical Text Analytics: Maximizing the Value of Text Data mak

✧✦ 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

用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。

使用「經濟版Copilot」輔助學習Python程式設計 VS Code + GitHub Copilot 建立你的程式閱讀力 × 提示工程力 × 架構思維 ● 不背語法，也能看懂Python程式碼 ● 9大AI提示詞，系統化訓練「程式閱讀力」 ● Copilot寫程式，你負責評估糾錯與決策 ● 從AI輔助學習到AI專案開發完整進階 ● 可與ChatGPT、Claude、Gemini搭配使用 不從背語法開始，而是先建立AI時代最重要的能力──程式閱讀力 隨著生成式AI能快速產生程式碼，「會寫程式」的定義正在轉變。在AI時代，真正的關鍵能力不再只是輸入指令，而是看懂、判斷、修正，並與AI協作完成程式設計與專案開發。 本書不是教你按快捷鍵、接受AI建議，而是從根本培養在AI時代不可或缺的核心能力——程式閱讀力。書中以新開發出的「窮人版Copilot」為核心，透過所設計出的9大AI提示詞，將「看懂程式」這件事有效轉化成結構化和系統化的程式學習方法論。 書中提供超過1000個程式範例，這些程式範例不是單純示範語法，而是學習者修煉程式閱讀力的最佳素材。每段程式碼都是一套可反覆拆解、理解與思考的「心法」，幫助你逐步建立看懂程式、評估程式與重構程式的能力。 全書依照程式學習的自然進程，分為三個修煉階段：從AI輔助學習Python，到駕馭GitHub Copilot撰寫程式，再進階到AI協作的專案開發與架構思維。所學到的不只是工具操作，更是在對的時機使用AI、評估AI的回應，以及真正掌握AI時代的程式設計能力。 你將學會 ● 使用「窮人版 Copilot」的9大提示詞看懂Python程式 ● 判斷AI產生的程式碼是否正確、可讀、可維護 ● 與GitHub Copilot協作撰寫、審查與重構程式 ● 將AI整合進版本控制、虛擬環境與專案流程 ● 建立AI時代必備的程式素養與架構思維 適合讀者 ● 想在AI時代學會程式設計的初學者 ● 已有基礎，但想突破「能寫卻寫不好」瓶頸的學習者 ● 希望導入AI輔助教學的程式設計教師與講師 本書特色 ● AI 輔助學習 × AI 輔助開發的完整整合 ● 幾乎免費的學習工具，人人都能上手 ● 超過 1000 個可反覆修煉的程式範例，建立真正的程式閱讀力

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

＃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。＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。＃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，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。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，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

對程式設計好陌生，想學卻不知道從何開始 學習Python時，無法有效地應用所學或缺乏實作經驗 想運用AI技術和現代工具加速學習，卻不得其門而入 對程式碼除錯感到困擾，需要更有效的除錯策略那這本書就是你的絕佳選擇！本書結合了清晰的教學方法、精心設計的練習，讓讀者能即時應用、強化概念，無縫結合理論與實踐，確保讀者真正掌握技能。有效運用現代AI技術來加速學習、提示撰寫、程式碼測試與除錯，一步一步帶領你如同電腦科學家般思考的學習過程。---------------------------------------------------------「這本指南非常出色！透過實際的練習（也是唯一真正有效的方式），引導有興趣的成人從零開始學習程式設計。這本第三版更棒的是，能讓讀者熟悉Jupyter Notebook和AI程式設計助理等現代工具的使用。」―Luciano Ramalho《流暢的Python》作者「這是一本絕佳的Python程式設計入門書，沒有任何多餘的文字或程式碼。第三版尤其令人興奮與期待，因為它會教你如何使用大型語言模型來加深你對程式設計的理解，即使是初學者也能輕鬆上手。」―Sam Lau《資料科學學習手冊》共同作者Python是進入程式設計世界的最佳選擇，而這本書以清晰、簡潔的方式，帶領你循序漸進地掌握這門語言――從基礎的程式設計概念開始，再逐步深入探討函式、資料結構以及物件導向程式設計。這本經過全面修訂的第三版，為了因應AI在程式設計領域日益重要的角色，特別納入大型語言模型（LLM）的相關應用，並新增有效提示（prompting）、程式碼測試與除錯的練習題。每章的練習都會讓你在學習過程中即時應用所學，強化技能。作者Allen Downey聚焦於那些在工具不停演變下依然很重要的基本程式設計概念。透過這本深受歡迎的實踐指南，你將學會：• Python語言的語法與語意。• 每個程式設計概念的清楚定義，並強調重要技術詞彙。• 如何操作變數、述句、函式與資料結構。• 讀寫檔案與資料庫的技巧。• 物件、方法及物件導向程式設計的基礎。• 語法錯誤、執行時期錯誤和語意錯誤的除錯策略。• 運用LLM加速學習，包含有效的提示、程式碼測試與除錯。

從現代網頁爬取資料爬取×解析×轉換──讓資料收集快、準、全，告別繁瑣工作！從HTML到API、從圖片到文字，使用Python做網頁爬取，能廣泛應用於市場預測、機器翻譯甚至是醫學診斷，實用性極高。因此，無論在哪一個領域，網路爬蟲都可以更有效地應用於商務、分析、提升生產效能，開創新機會。「本書是內容豐富的傑作，可幫助讀者有意識地、有效地抓取網頁資料，值得推薦給想從網站爬取資料、打算建立網站和分享資料的每一個人。」 —Michael HopkinsP.Geo., PMP如果說程式設計像魔法一樣，那麼「網站擷取」無疑就是一種巫術，只要寫一個簡單的自動程式，就可以用它來查詢網頁伺服器、請求資料、解析資料，並提取所需資訊。本書第三版經過徹底翻新，不僅介紹網路爬取，也全面性地教你如何從現代網頁抓取幾乎每一種類型的資料。本書的第一部分專門討論網路爬取機制，包括使用 Python 從網頁伺服器請求資訊、初步處理伺服器的回應，以及自動和網站進行互動。第二部分則探討更具體的工具和應用，以應對可能遇到的各種網頁爬取情境。本書教你如何：•解析複雜的HTML網頁•使用Scrapy框架來開發爬蟲•儲存你抓到的資料•從文件中讀取和提取資料•清理格式不嚴僅的資料，以及將之正規化•讀寫自然語言•爬取表單與登入網站•爬取JavaScript和 API•使用和編寫「圖片轉文字」軟體•避免爬網陷阱和反機器人封鎖•使用爬蟲來測試自己的網站

A stompingly good novelty book with hilarious animals and fun sliders!With simple rhyming text, things to push pull and spin, and brilliant illustrations from Guilerhem Karsten, children will love to copy the movements of these animals and join in the jungle fun.A fun way to develop a child's physical development and encourage them to explore the way their bodies move.Look out forAnimal Actions: Snap Like a Crabtoo!

使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南【本書特色】✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略✪透過Discord Push打造策略訊號派送機器人【內容簡介】無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。【精采內容】✪金融大數據資料的取得✪網路爬蟲的實戰演練✪ETF的詳細介紹✪建構完整的回測系統✪經典交易策略建構✪股權分散策略建構✪三大法人策略建構✪融資融券策略建構✪月營收交易策略建構✪一籃子股票回測方法✪Discord自動化策略訊號推播【目標讀者】✪想要學習Python來進行程式交易者✪想要客觀且嚴守紀律來投資者✪沒時間盯盤但想要自動化投資者✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者

Meet the noisiest animals in the zoo, with five exciting sounds and a spectacular pop-up surprise at the end.From a roaring tiger to a trumpeting elephant, every animal in the zoo thinks it's the loudest one of all... and they're going to show you why! With hilarious rhyming text and exciting animal noises, this book is full of fun surprises to discover, as all the animals try to outdo each other!

本書共11章, 詳細介紹在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識, 涵蓋的主要內容有機器學習應用開發的典型步驟、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。

本書共7章。第1章介紹AI時代的編程革新; 第2章介紹如何利用AI學習編程; 第3章介紹AI編程中的Prompt設計; 第4章介紹如何用AI構建自己的第一個Python項目; 第5章介紹PlugLink項目開發與應用; 第6章介紹AI模型性能測試; 第7章介紹AI編程展望。

Introduce your little ones to the excitement ofthings that gowith this funpull-tab board bookfromClever's Push and Pull series! Perfect forbabiesandtoddlers, the sturdypush and pull mechanismson every page promotefine motor skillsand provide deeper interaction with the text. With simple text and vibrant illustrations, toddlers will delight in learning about life in thecity. Watch their faces light up as they pull a tab to make atrainleave the station, spin a wheel to discover who delivers packages, and push abuttonto moveboatsacross the water. Plus, each page featuresseek-and-find activitiesthat help identify and name things in thecity. This engaging book offers endlessfunand learning for young readers!

本書是目前市面很少有的專門介紹區塊鏈量化交易編程的書籍，本書側重實戰，先講解區塊鏈基礎知識、交易所基本概念和操作方法，後面重點介紹交易所API的使用方法及如何利用這些API編程交易策略程序，為讀者編寫自己的交易策略打下一個堅實的基礎。本書共6章，分為區塊鏈基礎篇和實戰操作篇。區塊鏈基礎篇(第1～3章)詳細介紹區塊鏈的基礎知識、加密貨幣交易所基本概念和基本操作、交易所API詳解，其中第3章是重點難點；實戰操作篇(第4～6章)介紹了編寫交易程序相關的Python語法知識、如何在服務器搭建Python程序運行環境的方法、拋磚引玉的介紹幾個實際的交易策略，包括三角套利策略、MACD指標策略、RSI指標策略、幣價波動監視機器人、捕捉插針策略等。本書適合量化交易初學者入門，同時也為有交易經驗的從業人員提供了多個項目案例作為參考。

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