一步到位! Python程式設計: 最強入門教科書 (第5版) | 誠品線上

一步到位! Python程式設計: 最強入門教科書 (第5版)

內容簡介

內容簡介 內容介紹: ✧✦ 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

產品目錄

產品目錄 目錄: ▌Part1 Python 語法篇第 1 章 Python 與 AI 時代的程式設計1-1 認識 Python1-2 使用 Anaconda1-3 使用 Google Colab1-4 Python 程式碼撰寫風格1-5 常見的程式錯誤1-6 AI 輔助寫碼與偵錯（ChatGPT、Gemini）第 2 章 型別、變數與運算子2-1 型別2-2 變數2-3 常數2-4 運算子2-5 輸出2-6 輸入第 3 章 數值與字串處理3-1 數值處理函式3-2 字串與字元3-3 字串處理方法3-4 字串與數值格式化第 4 章 流程控制4-1 認識流程控制4-2 if4-3 for4-4 while4-5 break 與 continue第 5 章 函式5-1 認識函式5-2 定義函式5-3 呼叫函式5-4 函式的參數5-5 函式的傳回值5-6 全域變數與區域變數5-7 遞迴函式5-8 lambda 運算式第 6 章 list、tuple、set 與 dict6-1 list（串列）6-2 tuple（元組）6-3 set（集合）6-4 dict（字典）第 7 章 檔案存取與錯誤處理7-1 認識檔案路徑7-2 寫入檔案7-3 讀取檔案7-4 with7-5 管理檔案與資料夾7-6 認識語法錯誤與例外7-7 try…except第 8 章 物件導向8-1 認識物件導向8-2 使用類別與物件8-3 繼承8-4 多型第 9 章 模組與套件9-1 標準函式庫9-2 模組9-3 套件9-4 第三方套件9-5 datetime 模組▌Part2 資料科學應用篇第 10 章 陣列與資料運算 － NumPy10-1 認識 NumPy10-2 NumPy 的資料型別10-3 一維陣列運算10-4 二維陣列運算10-5 通用函式10-6 廣播10-7 視點（view）與複本（copy）10-8 數學函式10-9 隨機取樣函式10-10 統計函式10-11 檔案資料輸入／輸出第 11 章 繪製圖表 － matplotlib11-1 認識 matplotlib11-2 繪製線條或標記11-3 繪製長條圖11-4 繪製直方圖11-5 繪製圓餅圖11-6 繪製散佈圖第 12 章 科學計算 － SciPy12-1 認識 SciPy12-2 統計子套件 scipy.stats12-3 最佳化子套件 scipy.optimize12-4 插值子套件 scipy.interpolate第 13 章 資料分析 － pandas13-1 認識 pandas13-2 pandas 的資料結構13-3 pandas 的基本功能第 14 章 網路爬蟲 － Requests、Beautiful Soup14-1 認識網路爬蟲14-2 使用 Requests 抓取網頁資料14-3 使用 Beautiful Soup 解析網頁資料▌Part3 人工智慧應用篇第 15 章 機器學習 － scikit-learn15-1 認識機器學習15-2 線性迴歸15-3 邏輯迴歸15-4 K-近鄰演算法15-5 決策樹15-6 隨機森林第 16 章 人臉偵測與辨識 － OpenCV16-1 認識 OpenCV16-2 基本影像處理16-3 【實例演練】人臉偵測16-4 【實例演練】人臉辨識第 17 章 物體偵測與圖像分割 － YOLO17-1 認識電腦視覺與常見任務17-2 認識 PyTorch 與 YOLO17-3 【實例演練】物體偵測17-4 【實例演練】圖像分割第 18 章 本地端 LLM 與聊天機器人 － Ollama、Streamlit18-1 認識自然語言處理與大型語言模型18-2 部署本地端 LLM18-3 使用 Ollama 串接本地端 LLM18-4 本地端 AI 助理－RAG 與 AI 投資小幫手18-5 使用 Streamlit 建立網頁應用程式18-6 本地端聊天機器人 － 網頁版 AI 健身教練

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最佳賣點

最佳賣點 : AI 時代的 Python 初學者最佳教材