★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★

★★★★★【1500個重點說明】★★★★★

★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★

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：章節習題引導讀者複習與自我練習。

相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：

★解說在Google Colab雲端開發環境執行

☆解說使用Anaconda Spider環境執行

★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂

☆Python語法精神、效能發揮極致

★遞迴函數徹底解說

☆f-strings輸出徹底解說

★電影院訂位系統

☆靜態與動態2D ~ 3D圖表

★Numpy數學運算與3D繪圖原理

☆Pandas操作CSV和Excel

★Sympy模組與符號運算

☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識

★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

☆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950個程式實例和約250個一般實例，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291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：

★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8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)

★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:Simplified Data Processing on Large Clusters，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(Regular Expression)

★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

★完整函數索引，未來可以隨時查閱

圖書資源說明

本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 

本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。

教學資源說明

教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。

本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。

註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。

讀者資源說明

請至本公司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。

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