Python最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路王者歸來第4版(全彩印刷) ★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★★★★★★【420個是非題、選擇題】【295個習題實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。1：強調Python語法內涵與精神。2：用精彩程式實例解說。3：科學與人工智慧知識融入內容。4:ChatGPT助攻5：章節習題引導讀者複習與自我練習。6:機器學習-真實數據–專題實戰 相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：☆深度解析sort()和sorted()★徹底研究迭代器(iterator)、yield☆波士頓房價專題★葡萄酒數據集專題☆鐵達尼號專題★糖尿病數據集專題☆乳癌數據集專題★手寫數字數據集專題☆PCA主成份分析專題★其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整◎用C、C++、Java觀念撰寫實例◎Python語法的精神與內涵未做說明◎Python進階語法未做解說◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約1010個程式實例和約255一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約295程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP8風格，讀者可由此養成設計符合PEP8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開★人工智慧基礎知識融入章節內容☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)★深度解析Sort()和sorted()☆徹底研究迭代器(iterator)、yield★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set)☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map()和reduce()完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)☆設計加密與解密程式★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出☆檔案壓縮與解壓縮★程式除錯(debug)與異常(exception)處理☆檔案讀寫與目錄管理★剪貼簿(clipboard)處理☆正則表達式(RegularExpression)★遞廻式觀念與碎形(Fractal)☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計☆GUI設計-實作小算盤★實作動畫與遊戲(電子書呈現)☆Matplotlib中英文靜態與動態2D~3D圖表繪製★說明csv和json檔案☆繪製世界地圖★台灣股市資料擷取與圖表製作☆Python解線性代數★Python解聯立方程式☆Python執行數據分析★科學計算與數據分析Numpy、Pandas☆網路爬蟲★人工智慧破冰之旅–KNN演算法☆機器學習–線性迴歸★機器學習–scikit-learn☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機★決策樹☆隨機森林樹★波士頓房價☆葡萄酒數據集★鐵達尼號☆糖尿病數據集★乳癌數據集☆手寫數字數據集★PCA主成份分析☆完整函數索引，未來可以隨時查閱
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