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□ 數學符號運算無縫接軌理工數學課程
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產品目錄
目錄:
第 1 章 認識 Python
1.1 Python 簡介
1.2 使用 Google Colaboratory
1.3 Python 語法的組成
1.4 程式撰寫時的注意事項
1.5 當程式執行錯誤時
1.6 程式的註解與函數用法的查詢
第 2 章 資料型別、變數與運算子
2.1 簡單的資料型別
2.2 變數與常數
2.3 常用的運算子
2.4 變數的設值與運算的優先順序
2.5 型別轉換
2.6 不同進位數字的轉換
2.7 輸出與輸入函數
第 3 章 數值與字串的處理
3.1 數值運算
3.2 random 模組裡的函數
3.3 字串的處理函數
3.4 字串類別提供的函數
第 4 章 容器資料型別
4.1 list 資料型別
4.2 tuple 資料型別
4.3 set 資料型別
4.4 dict 資料型別
第 5 章 流程控制：選擇性敘述與迴圈
5.1 選擇性敘述
5.2 for 迴圈
5.3 while 迴圈
5.4 break、 continue 和 pass 敘述
5.5 帶有 else 的迴圈
5.6 串列生成式
第 6 章 函數
6.1 函數的基本概念
6.2 參數的傳遞機制
6.3 關於傳入的參數
6.4 全域變數與區域變數
6.5 遞迴函數
6.6 lambda 表達式
6.7 函數的進階應用
第 7 章 物件導向程式設計
7.1 類別的基本概念
7.2 實例函數
7.3 類別函數和靜態函數
7.4 繼承
7.5 類別的進階認識
第 8 章 檔案、異常處理與模組
8.1 檔案處理
8.2 異常處理
8.3 模組與套件
第 9 章 使用 Numpy 套件
9.1 認識 Numpy 的陣列
9.2 陣列元素的提取
9.3 陣列的進階處理
第 10 章 Numpy 的數學運算
10.1 基本運算
10.2 資料的排序
10.3 數學矩陣的相關運算
10.4 廣播運算
10.5 儲存 Numpy 陣列
第 11 章 使用 Matplotlib 繪圖套件
11.1 Matplotlib 繪圖的基本認識
11.2 二維繪圖的修飾
11.3 填滿繪圖與極坐標繪圖
11.4 統計繪圖
11.5 等高線圖與三維繪圖
11.6 動畫的製作
第 12 章 使用 Pandas 處理數據資料
12.1 Pandas 的基本認識
12.2 Series 和 DataFrame 的運算
12.3 排序與統計函數
12.4 Pandas 的繪圖
12.5 存取 csv 檔與 pickle 檔
第 13 章 使用 Sympy 進行符號運算
13.1 Sympy 套件與符號物件
13.2 基本代數運算
13.3 解方程式
13.4 微積分
13.5 線性代數
13.6 解微分方程式
第 14 章使用 Skimage 進行圖像處理
14.1 圖像的基本概念
14.2 認識色表
14.3 基礎圖像處理
14.4 進階圖像處理
14.5 圖像修復
附錄 A: Colab 的工作區與雲端硬碟的存取
A.1 與 Colab 的工作區互動
A.2 連接 Colab 到雲端硬碟
附錄 B: 安裝與使用 Jupyter lab
B.1 下載與安裝 Python
B.2 建立 Python 的虛擬環境並安裝 Jupyter lab
B.3 啟動與使用 Jupyter lab
B.4 為 Jupyter lab 建立捷徑
B.5 在 Jupyter lab 裡繪製動畫
附錄 C: ASCII 碼表
英文索引
第 1 章 認識 Python
1.1 Python 簡介
1.2 使用 Google Colaboratory
1.3 Python 語法的組成
1.4 程式撰寫時的注意事項
1.5 當程式執行錯誤時
1.6 程式的註解與函數用法的查詢
第 2 章 資料型別、變數與運算子
2.1 簡單的資料型別
2.2 變數與常數
2.3 常用的運算子
2.4 變數的設值與運算的優先順序
2.5 型別轉換
2.6 不同進位數字的轉換
2.7 輸出與輸入函數
第 3 章 數值與字串的處理
3.1 數值運算
3.2 random 模組裡的函數
3.3 字串的處理函數
3.4 字串類別提供的函數
第 4 章 容器資料型別
4.1 list 資料型別
4.2 tuple 資料型別
4.3 set 資料型別
4.4 dict 資料型別
第 5 章 流程控制：選擇性敘述與迴圈
5.1 選擇性敘述
5.2 for 迴圈
5.3 while 迴圈
5.4 break、 continue 和 pass 敘述
5.5 帶有 else 的迴圈
5.6 串列生成式
第 6 章 函數
6.1 函數的基本概念
6.2 參數的傳遞機制
6.3 關於傳入的參數
6.4 全域變數與區域變數
6.5 遞迴函數
6.6 lambda 表達式
6.7 函數的進階應用
第 7 章 物件導向程式設計
7.1 類別的基本概念
7.2 實例函數
7.3 類別函數和靜態函數
7.4 繼承
7.5 類別的進階認識
第 8 章 檔案、異常處理與模組
8.1 檔案處理
8.2 異常處理
8.3 模組與套件
第 9 章 使用 Numpy 套件
9.1 認識 Numpy 的陣列
9.2 陣列元素的提取
9.3 陣列的進階處理
第 10 章 Numpy 的數學運算
10.1 基本運算
10.2 資料的排序
10.3 數學矩陣的相關運算
10.4 廣播運算
10.5 儲存 Numpy 陣列
第 11 章 使用 Matplotlib 繪圖套件
11.1 Matplotlib 繪圖的基本認識
11.2 二維繪圖的修飾
11.3 填滿繪圖與極坐標繪圖
11.4 統計繪圖
11.5 等高線圖與三維繪圖
11.6 動畫的製作
第 12 章 使用 Pandas 處理數據資料
12.1 Pandas 的基本認識
12.2 Series 和 DataFrame 的運算
12.3 排序與統計函數
12.4 Pandas 的繪圖
12.5 存取 csv 檔與 pickle 檔
第 13 章 使用 Sympy 進行符號運算
13.1 Sympy 套件與符號物件
13.2 基本代數運算
13.3 解方程式
13.4 微積分
13.5 線性代數
13.6 解微分方程式
第 14 章使用 Skimage 進行圖像處理
14.1 圖像的基本概念
14.2 認識色表
14.3 基礎圖像處理
14.4 進階圖像處理
14.5 圖像修復
附錄 A: Colab 的工作區與雲端硬碟的存取
A.1 與 Colab 的工作區互動
A.2 連接 Colab 到雲端硬碟
附錄 B: 安裝與使用 Jupyter lab
B.1 下載與安裝 Python
B.2 建立 Python 的虛擬環境並安裝 Jupyter lab
B.3 啟動與使用 Jupyter lab
B.4 為 Jupyter lab 建立捷徑
B.5 在 Jupyter lab 裡繪製動畫
附錄 C: ASCII 碼表
英文索引
作者介紹
洪維恩
南投縣人。美國紐約州立大學水牛城分校博士，現為國立臺中科技大學資訊工程系與商業經營系合聘教授。曾於2020年入選全球前2%頂尖科學家 (World's Top 2% Scientists 2020)，入選領域為人工智慧與影像處理 (Artificial Intelligence & Image Processing)。著有《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》與《Matlab 程式設計》等書籍。
南投縣人。美國紐約州立大學水牛城分校博士，現為國立臺中科技大學資訊工程系與商業經營系合聘教授。曾於2020年入選全球前2%頂尖科學家 (World's Top 2% Scientists 2020)，入選領域為人工智慧與影像處理 (Artificial Intelligence & Image Processing)。著有《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》與《Matlab 程式設計》等書籍。
規格
誠品貨碼 / 2682162757008
ISBN13 / 9789863126881
ISBN10 / 9863126888
EAN貨碼 / 9789863126881
頁數 / 520
開數 / 特16K
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23.5X18.3X2.6CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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