Python + ChatGPT
零基礎 + 高效率
學程式設計與運算思維
第3版
★★★★★【國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★
★★★★★【Google Colab環境解說】★★★★★
★★★★★【第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★
★★★★★【設計線上AI客服】★★★★★
★★★★★【第1本講解設計Pythonic程式】★★★★★

本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：
★ 科技與人工智慧知識融入內容
☆ 完整Python語法
★ 串列、元組、字典、集合
☆ 經緯度計算城市間的距離
★ 數學方法計算圓週率
☆ 生成式generator
★ 函數與類別設計
☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組
★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫
☆ 程式除錯與異常處理
★ 正則表達式
☆ 影像處理
★ Numpy
☆ CSV文件
★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製
☆ 網路爬蟲
★ 人工智慧破冰之旅
☆ 迴歸分析
★ 機器學習使用scikit-learn入門
☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」

本書特色

相較於第2版，第3版新增與修訂下列內容：
★ 解說ChatGPT/GPT-4
☆ 每一章節皆有ChatGPT輔助學習Python解說與實作
★ Python在Google Colab環境完整解說，特別是中文資料的應用
☆ 培養程式設計的好習慣，從零開始解說Python程式設計風格
★ 迴歸分析基礎觀念
☆ 更完整的數據科學與機器學習知識
★ 機器學習使用scikit-learn入門
☆ 用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」
★ 小細節修訂約200處

※ 本書部分實例可至深智官網下載：deepmind.com.tw

目錄列表

Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維

第0章註冊與使用ChatGPT/GPT-4

0-1 進入網頁與註冊

0-1-1 註冊
0-1-2 Upgrade to Plus

0-2 認識ChatGPT/GPT-4

0-2-1 認識ChatGPT
0-2-2 GPT-4

0-3 ChatGPT使用環境

0-3-1 Free Plan 免費使用
0-3-2 Upgrade to Plus付費升級
0-3-3 GPT-4

0-4 第一次使用ChatGPT

0-4-1 第一次與ChatGPT的會話
0-4-2 回饋給OpenAI公司會話內容
0-4-3 繼續使用目前ChatGPT會話
0-4-4 輸入圖示

0-5 建立新的會話
0-6 管理ChatGPT會話紀錄

0-6-1 編輯會話標題
0-6-2 刪除特定會話段落
0-6-3 刪除所有會話段落Clear conversations

0-7 Prompt
0-8 ChatGPT回應的語言
0-9 ChatGPT繼續回答與快捷鍵

0-9-1 請ChatGPT繼續未來的會話
0-9-2 請繼續-快捷鍵

第1章基本觀念

1-0 運算思維(Computational Thinking)
1-1 認識Python
1-2 Python的起源
1-3 Python語言發展史
1-4 Python的應用範圍
1-5 變數-靜態語言與動態語言
1-6 系統的安裝與執行

1-6-1 系統安裝與執行
1-6-2 程式設計與執行

1-7 程式註解(comments)

1-7-1 註解符號#
1-7-2 三個單引號或雙引號

1-8 Python彩蛋(Easter Eggs)
1-9 ChatGPT輔助學習

第2章認識變數與基本數學運算

2-1 用Python做計算
2-2 認識變數(variable)

2-2-1 基本觀念
2-2-2 認識變數位址意義

2-3 認識程式的意義
2-4 認識註解的意義
2-5 變數的命名原則
2-6 基本數學運算

2-6-1 賦值
2-6-2 四則運算
2-6-3 餘數和整除
2-6-4 次方
2-6-5 Python語言控制運算的優先順序

2-7 指派運算子
2-8 Python的多重指定(Multiple Assignment)
2-9 Python的列連接(Line Continuation)
2-10 專題：複利計算/計算圓面積與圓周長

2-10-1 銀行存款複利的計算
2-10-2 價值衰減的計算
2-10-3 數學運算-計算圓面積與周長

2-11 ChatGPT輔助學習

第3章 Python的基本資料型態

3-1 type()函數
3-2 數值資料型態

3-2-1 整數int
3-2-2 浮點數
3-2-3 整數與浮點數的運算
3-2-4 不同進位數的整數
3-2-5 強制資料型態的轉換
3-2-6 數值運算常用的函數
3-2-7 科學記號表示法

3-3 布林值資料型態

3-3-1 基本觀念
3-3-2 bool()

3-4 字串資料型態

3-4-1 字串的連接
3-4-2 處理多於一列的字串
3-4-3 逸出字元
3-4-4 str()
3-4-5 將字串轉換為整數
3-4-6 字串與整數相乘產生字串複製效果
3-4-7 聰明的使用字串加法和換列字元\n
3-4-8 字串前加r

3-5 字串與字元

3-5-1 ASCII碼
3-5-2 Unicode碼

3-6 專題：地球到月球時間計算/計算座標軸2點之間距離

3-6-1 計算地球到月球所需時間
3-6-2 計算座標軸2個點之間的距離

3-7 ChatGPT輔助學習

第4章基本輸入與輸出

4-1 Python的輔助說明help()
4-2 格式化輸出資料使用print()

4-2-1 函數print()的基本語法
4-2-2 使用% 格式化字串同時用print()輸出
4-2-3 精準控制格式化的輸出
4-2-4 { }和format()函數
4-2-5 f-strings格式化字串

4-3 資料輸入input()
4-4 處理字串的數學運算eval()
4-5 列出所有內建函數dir()
4-6 專題：溫度轉換/房貸問題/經緯度距離/雞兔同籠

4-6-1 設計攝氏溫度和華氏溫度的轉換
4-6-2 房屋貸款問題實作
4-6-3 使用math模組與經緯度計算地球任意兩點的距離
4-6-4 雞兔同籠–解聯立方程式

4-7 ChatGPT輔助學習

第5章程式的流程控制

5-1 關係運算子
5-2 邏輯運算子
5-3 if敘述
5-4 if⋯else敘述
5-5 if⋯elif⋯else敘述
5-6 專題：BMI/猜數字/方程式/火箭升空/閏年

5-6-1 設計人體體重健康判斷程式
5-6-2 猜出0~7之間的數字
5-6-3 求一元二次方程式的根
5-6-4 火箭升空
5-6-5 計算閏年程式

5-7 ChatGPT輔助學習

第6章串列(List)

6-1 認識串列(list)

6-1-1 串列基本定義
6-1-2 讀取串列元素
6-1-3 串列切片(list slices)
6-1-4 串列統計資料函數
6-1-5 更改串列元素的內容
6-1-6 串列的相加
6-1-7 串列乘以一個數字
6-1-8 刪除串列元素與串列
6-1-9 串列為空串列的判斷

6-2 Python物件導向觀念與方法

6-2-1 取得串列的方法
6-2-2 了解特定方法的使用說明

6-3 串列元素是字串的常用方法

6-3-1 更改字串大小寫lower()/upper()/title()/swapcase()
6-3-2 刪除空白字元rstrip()/lstrip()/strip()
6-3-3 格式化字串位置center()/ljust()/rjust()/zfill()

6-4 增加與刪除串列元素

6-4-1 在串列末端增加元素append()
6-4-2 插入串列元素insert()
6-4-3 刪除串列元素pop()
6-4-4 刪除指定的元素remove()

6-5 串列的排序

6-5-1 顛倒排序reverse()
6-5-2 sort()排序
6-5-3 sorted()排序

6-6 進階串列操作

6-6-1 index()
6-6-2 count()

6-7 串列內含串列

6-7-1 基礎觀念與實作
6-7-2 二維串列

6-8 串列的賦值與切片拷貝

6-8-1 串列賦值
6-8-2 串列的切片拷貝

6-9 再談字串

6-9-1 字串的索引
6-9-2 islower()/isupper()/isdigit()/isalpha()/isalnum()
6-9-3 字串切片
6-9-4 將字串轉成串列
6-9-5 使用split() 分割字串
6-9-6 串列元素的組合join()
6-9-7 子字串搜尋與索引
6-9-8 字串的其它方法

6-10 in和not in運算式
6-11 enumerate物件
6-12 專題：大型串列/認識凱薩密碼

6-12-1 製作大型的串列資料
6-12-2 凱薩密碼

6-13 ChatGPT輔助學習

第7章迴圈設計

7-1 基本for迴圈

7-1-1 for迴圈基本運作
7-1-2 如果程式碼區塊只有一列
7-1-3 有多列的程式碼區塊
7-1-4 將for迴圈應用在串列區間元素
7-1-5 將for迴圈應用在資料類別的判斷

7-2 range()函數

7-2-1 一個參數的range()函數
7-2-2 有2個參數的range()函數
7-2-3 有3個參數的range()函數
7-2-4 活用range()應用
7-2-5 串列生成(list generator)的應用
7-2-6 含有條件式的串列生成
7-2-7 列出ASCII碼值或Unicode碼值的字元

7-3 進階的for迴圈應用

7-3-1 巢狀for迴圈
7-3-2 強制離開for迴圈-break指令
7-3-3 for迴圈暫時停止不往下執行–continue指令
7-3-4 for⋯else迴圈

7-4 while迴圈

7-4-1 基本while迴圈
7-4-2 巢狀while迴圈
7-4-3 強制離開while迴圈-break指令
7-4-4 while迴圈暫時停止不往下執行–continue指令
7-4-5 while迴圈條件運算式與可迭代物件

7-5 enumerate物件使用for迴圈解析
7-6 專題：成績系統/圓周率/國王的麥粒/電影院劃位

7-6-1 建立真實的成績系統
7-6-2 計算圓周率
7-6-3 國王的麥粒
7-6-4 電影院劃位系統設計
7-6-5 電腦視覺圖像初值的設定

7-7 ChatGPT輔助學習

第8章元組(Tuple)

8-1 元組的定義
8-2 讀取元組元素
8-3 遍歷所有元組元素
8-4 元組切片(tuple slices)
8-5 方法與函數
8-6 串列與元組資料互換
8-7 其它常用的元組方法
8-8 enumerate物件使用在元組
8-9 使用zip()打包多個物件
8-10 製作大型的元組資料
8-11 元組的功能
8-12 專題：認識元組/基礎統計應用

8-12-1 認識元組
8-12-2 基礎統計應用

8-13 ChatGPT輔助學習

第9章字典(Dict)

9-1 字典基本操作

9-1-1 定義字典
9-1-2 列出字典元素的值
9-1-3 增加字典元素
9-1-4 更改字典元素內容
9-1-5 刪除字典內的特定元素
9-1-6 字典的pop()方法
9-1-7 刪除字典所有元素
9-1-8 建立一個空字典
9-1-9 字典的拷貝
9-1-10 取得字典元素數量
9-1-11 設計字典的可讀性技巧
9-1-12 合併字典update()與使用**新方法
9-1-13 dict()
9-1-14 再談zip()

9-2 遍歷字典

9-2-1 items()遍歷字典的鍵: 值
9-2-2 keys()遍歷字典的鍵
9-2-3 sorted()依鍵排序與遍歷字典
9-2-4 values()遍歷字典的值
9-2-5 sorted()依值排序與遍歷字典的值

9-3 字典內鍵的值是串列
9-4 字典內鍵的值是字典
9-5 字典常用的函數和方法

9-5-1 len()
9-5-2 fromkeys()
9-5-3 get()
9-5-4 setdefault()

9-6 製作大型的字典資料

9-6-1 基礎觀念
9-6-2 進階排序Sorted 的應用

9-7 專題：文件分析/字典生成式/星座/凱薩密碼

9-7-1 傳統方式分析文章的文字與字數
9-7-2 字典生成式
9-7-3 設計星座字典
9-7-4 文件加密–凱薩密碼實作

9-8 ChatGPT輔助學習

第10章集合(Set)

10-1 建立集合

10-1-1 使用{}建立集合
10-1-2 集合元素是唯一
10-1-3 使用set()建立集合
10-1-4 集合的基數(cardinality)
10-1-5 建立空集合要用set()
10-1-6 大數據資料與集合的應用

10-2 集合的操作

10-2-1 交集(intersection)
10-2-2 聯集(union)
10-2-3 差集(difference)
10-2-4 對稱差集(symmetric difference)
10-2-5 等於
10-2-6 不等於
10-2-7 是成員in
10-2-8 不是成員not in

10-3 適用集合的方法

10-3-1 add()
10-3-2 copy()
10-3-3 remove()

10-4 適用集合的基本函數操作
10-5 專題：夏令營程式/程式效率/集合生成式/雞尾酒實例

10-5-1 夏令營程式設計
10-5-2 集合生成式
10-5-3 集合增加程式效率
10-5-4 雞尾酒的實例

10-6 ChatGPT輔助學習

第11章函數設計

11-1 Python函數基本觀念

11-1-1 函數的定義
11-1-2 沒有傳入參數也沒有傳回值的函數

11-2 函數的參數設計

11-2-1 傳遞一個參數
11-2-2 函數註解
11-2-2 多個參數傳遞
11-2-3 關鍵字參數：參數名稱=值
11-2-4 參數預設值的處理

11-3 函數傳回值

11-3-1 傳回None
11-3-2 簡單回傳數值資料
11-3-3 傳回多筆資料的應用–實質是回傳tuple
11-3-4 簡單回傳字串資料
11-3-5 函數回傳字典資料

11-4 呼叫函數時參數是串列

11-4-1 基本傳遞串列參數的應用
11-4-2 觀察傳遞一般變數與串列變數到函數的區別
11-4-3 在函數內修訂串列的內容
11-4-4 使用副本傳遞串列

11-5 傳遞任意數量的參數

11-5-1 基本傳遞處理任意數量的參數
11-5-2 設計含有一般參數與任意數量參數的函數
11-5-3 設計含有一般參數與任意數量的關鍵字參數

11-6 遞迴式函數設計recursive

11-6-1 從掉入無限遞迴說起
11-6-2 非遞迴式設計階乘數函數
11-6-3 從一般函數進化到遞迴函數
11-6-4 Python的遞迴次數限制

11-7 區域變數與全域變數

11-7-1 全域變數可以在所有函數使用
11-7-2 區域變數與全域變數使用相同的名稱
11-7-3 程式設計需注意事項
11-7-4 locals()和globals()

11-8 匿名函數lambda

11-8-1 匿名函數lambda的語法
11-8-2 使用lambda匿名函數的理由
11-8-3 匿名函數應用在高階函數的參數
11-8-4 深度解釋串列的排序sort()
11-8-5 深度解釋排序sorted()

11-9 pass與函數
11-10 專題：單字出現次數/質數

11-10-1 用函數重新設計記錄一篇文章每個單字出現次數
11-10-2 質數Prime Number
11-10-3 費波納契(Fibonacci)數列
11-10-4 歐幾里德演算法

11-11 ChatGPT輔助學習

第12章類別–物件導向的程式設計

12-1 類別的定義與使用

12-1-1 定義類別
12-1-2 操作類別的屬性與方法
12-1-3 類別的建構方法
12-1-4 屬性初始值的設定

12-2 類別的訪問權限–封裝(encapsulation)

12-2-1 私有屬性
12-2-2 私有方法

12-3 類別的繼承

12-3-1 衍生類別繼承基底類別的實例應用
12-3-2 如何取得基底類別的私有屬性
12-3-3 衍生類別與基底類別有相同名稱的屬性
12-3-4 衍生類別與基底類別有相同名稱的方法
12-3-5 衍生類別引用基底類別的方法
12-3-6 衍生類別有自己的方法
12-3-7 三代同堂的類別與取得基底類別的屬性super()
12-3-8 兄弟類別屬性的取得

12-4 多型(polymorphism)
12-5 多重繼承

12-5-1 基本觀念
12-5-2 super()應用在多重繼承的問題

12-6 type與instance

12-6-1 type()
12-6-2 isinstance()

12-7 專題：幾何資料的應用
12-8 ChatGPT輔助學習

第13章設計與應用模組

13-1 將自建的函數儲存在模組中

13-1-1 先前準備工作
13-1-2 建立函數內容的模組

13-2 應用自己建立的函數模組

13-2-1 import模組名稱
13-2-2 導入模組內特定單一函數
13-2-3 導入模組內多個函數
13-2-4 導入模組所有函數
13-2-5 使用as給函數指定替代名稱
13-2-6 使用as給模組指定替代名稱

13-3 將自建的類別儲存在模組內

13-3-1 先前準備工作
13-3-2 建立類別內容的模組

13-4 應用自己建立的類別模組

13-4-1 導入模組的單一類別
13-4-2 導入模組的多個類別
13-4-3 導入模組內所有類別
13-4-4 import模組名稱

13-5 隨機數random模組

13-5-1 randint()
13-5-2 random()
13-5-3 uniform()
13-5-4 choice()
13-5-5 shuffle()
13-5-6 sample()
13-5-7 seed()

13-6 時間time模組

13-6-1 time()
13-6-2 asctime()
13-6-3 ctime(n)
13-6-4 localtime()
13-6-5 process_time()

13-7 系統sys模組

13-7-1 version和version_info屬性
13-7-2 platform屬性
13-7-3 executable

13-8 keyword模組

13-8-1 kwlist屬性
13-8-2 iskeyword()

13-9 日期calendar模組

13-9-1 列出某年是否潤年isleap()
13-9-2 印出月曆month()
13-9-3 印出年曆calendar()
13-9-4 其它方法

13-10 專題：蒙地卡羅模擬/文件加密

13-10-1 蒙地卡羅模擬
13-10-2 再談文件加密

13-11 ChatGPT輔助學習

第14章檔案讀取與寫入

14-1 開啟檔案open()
14-2 讀取檔案

14-2-1 讀取整個檔案read(n)
14-2-2 with關鍵字
14-2-3 逐列讀取檔案內容
14-2-4 逐列讀取使用readlines()
14-2-5 認識讀取指針與指定讀取文字數量
14-2-6 分批讀取檔案資料

14-3 寫入檔案

14-3-1 將執行結果寫入空的文件內
14-3-2 輸出多列資料的實例
14-3-3 檔案很大時的分段寫入
14-3-4 writelines()

14-4 讀取和寫入二進位檔案

14-4-1 拷貝二進位檔案
14-4-2 隨機讀取二進位檔案

14-5 認識編碼格式encoding

14-5-1 cp950編碼與UTF-8編碼
14-5-2 utf-8編碼

14-6 ChatGPT輔助學習

第15章程式除錯與異常處理

15-1 程式異常

15-1-1 一個除數為0的錯誤
15-1-2 撰寫異常處理程序try - except
15-1-3 try-except-else
15-1-4 找不到檔案的錯誤FileNotFoundError
15-1-5 分析單一文件字數的應用

15-2 設計多組異常處理程序

15-2-1 常見的異常物件
15-2-2 設計捕捉多個異常
15-2-3 使用一個except捕捉多個異常
15-2-4 處理異常但是使用Python內建的錯誤訊息
15-2-5 捕捉所有異常

15-3 丟出異常-raise
15-4 程式除錯的典故
15-5 ChatGPT 輔助學習

第16章正則表達式Regular Expression

16-1 使用Python硬功夫搜尋文字
16-2 正則表達式的基礎

16-2-1 建立搜尋字串模式pattern
16-2-2 search()方法
16-2-3 findall()方法
16-2-4 再看正則表達式

16-3 更多搜尋比對模式

16-3-1 使用小括號分組
16-3-2 groups()
16-3-3 區域號碼是在小括號內
16-3-4 使用管道|
16-3-5 搜尋時忽略大小寫

16-4 貪婪與非貪婪搜尋

16-4-1 搜尋時使用大括號設定比對次數
16-4-2 貪婪與非貪婪搜尋

16-5 正則表達式的特殊字元

16-5-1 特殊字元表
16-5-2 字元分類
16-5-3 字元分類的^字元
16-5-4 正則表示法的^字元
16-5-5 正則表示法的$字元
16-5-6 單一字元使用萬用字元.
16-5-7 所有字元使用萬用字元.*
16-5-8 換列字元的處理

16-6 MatchObject物件

16-6-1 re.match()
16-6-2 MatchObject幾個重要的方法

16-7 專題：搶救CIA情報員-sub()方法

16-7-1 一般的應用
16-7-2 搶救CIA情報員

16-8 ChatGPT輔助學習

第17章用Python處理影像檔案

17-1 認識Pillow模組的RGBA

17-1-1 getrgb()
17-1-2 getcolor()

17-2 Pillow模組的盒子元組(Box tuple)

17-2-1 基本觀念
17-2-2 計算機眼中的影像

17-3 影像的基本操作

17-3-1 開啟影像物件
17-3-2 影像大小屬性
17-3-3 取得影像物件檔案名稱
17-3-4 取得影像物件的檔案格式
17-3-5 儲存檔案
17-3-6 螢幕顯示影像
17-3-7 建立新的影像物件

17-4 影像的編輯

17-4-1 更改影像大小
17-4-2 影像的旋轉
17-4-3 影像的翻轉
17-4-4 影像像素的編輯

17-5 裁切、複製與影像合成

17-5-1 裁切影像
17-5-2 複製影像
17-5-3 影像合成
17-5-4 將裁切圖片填滿影像區間

17-6 影像濾鏡
17-7 在影像內繪製圖案

17-7-1 繪製點
17-7-2 繪製線條
17-7-3 繪製圓或橢圓
17-7-4 繪製矩形
17-7-5 繪製多邊形

17-8 在影像內填寫文字

17-8-1 手動下載非預設字型
17-8-2 程式碼下載思源字型

17-9 ChatGPT輔助學習

第18章詞雲設計

18-1 Python Shell環境-安裝wordcloud
18-2 我的第一個詞雲程式
18-3 建立含中文字詞雲結果失敗
18-4 建立含中文字的詞雲
18-5 進一步認識jieba模組的分詞
18-6 建立含圖片背景的詞雲
18-7 ChatGPT輔助學習

第19章使用Python處理CSV文件

19-1 建立一個CSV文件
19-2 用記事本開啟CSV檔案
19-3 csv模組
19-4 讀取CSV檔案

19-4-1 使用open()開啟CSV檔案
19-4-2 建立Reader物件
19-4-3 使用串列索引讀取CSV內容
19-4-4 DictReader()

19-5 寫入CSV檔案

19-5-1 開啟欲寫入的檔案open()與關閉檔案close()
19-5-2 建立writer物件
19-5-3 輸出串列writerow()
19-5-4 delimiter關鍵字
19-5-5 寫入字典資料DictWriter()

19-6 Python與Microsoft Excel

19-6-1 將資料寫入Excel的模組
19-6-2 讀取Excel的模組

19-7 ChatGPT輔助學習

第20章數據圖表的設計

20-1 認識matplotlib.ipynbplot模組的主要函數
20-2 繪製簡單的折線圖plot()

20-2-1 畫線基礎實作
20-2-2 線條寬度linewidth
20-2-3 標題的顯示
20-2-4 多組數據的應用
20-2-5 線條色彩與樣式
20-2-6 刻度設計
20-2-7 圖例legend()
20-2-8 保存與開啟圖檔

20-3 繪製散點圖scatter()

20-3-1 基本散點圖的繪製
20-3-2 系列點的繪製

20-4 Numpy模組基礎知識

20-4-1 建立一個簡單的陣列linspace()和arange()
20-4-2 繪製波形
20-4-3 點樣式與色彩的應用
20-4-4 使用plot()繪製波形
20-4-5 建立不等大小的散點圖
20-4-6 填滿區間Shading Regions

20-5 色彩映射color mapping
20-6 繪製多個圖表

20-6-1 顯示中文
20-6-2 subplot()語法
20-6-3 含子圖表的基礎實例
20-6-4 子圖配置的技巧

20-7 建立畫布與子圖表物件

20-7-1 pyplot的API與OO API
20-7-2 自建畫布與建立子圖表
20-7-3 建立寬高比

20-8 長條圖的製作bar()

20-8-1 bar()
20-8-2 hist()

20-9 圓餅圖的製作pie()

20-9-1 國外旅遊調查表設計
20-9-2 增加百分比的國外旅遊調查表
20-9-3 突出圓餅區塊的數據分離

20-10 設計2D動畫

20-10-1 FuncAnimation()函數
20-10-2 設計移動的sin波
20-10-3 設計球沿著sin波形移動

20-11 專題：數學表達式/輸出文字/圖表註解

20-11-1 圖表的數學表達式
20-11-2 在圖表內輸出文字text()
20-11-3 增加圖表註解

20-12 ChatGPT輔助學習

第21章網路爬蟲

21-1 下載網頁資訊使用requests模組

21-1-1 下載網頁使用requests.get()方法
21-1-2 認識Response物件
21-1-3 搜尋網頁特定內容
21-1-4 下載網頁失敗的異常處理
21-1-5 網頁伺服器阻擋造成讀取錯誤
21-1-6 爬蟲程式偽成裝瀏覽器
21-1-7 儲存下載的網頁

21-2 檢視網頁原始檔

21-2-1 建議閱讀書籍
21-2-2 以Chrome瀏覽器為實例
21-2-3 檢視原始檔案的重點
21-2-4 列出重點網頁內容

21-3 解析網頁使用BeautifulSoup模組

21-3-1 建立BeautifulSoup物件
21-3-2 基本HTML文件解析-從簡單開始
21-3-3 網頁標題title屬性
21-3-4 去除標籤傳回文字text屬性
21-3-5 傳回所找尋第一個符合的標籤find()
21-3-6 傳回所找尋所有符合的標籤find_all()
21-3-7 認識HTML元素內容屬性與getText()
21-3-8 HTML屬性的搜尋
21-3-9 select()
21-3-10 標籤字串的get()

21-4 網路爬蟲實戰
21-5 ChatGPT輔助學習

第22章人工智慧破冰之旅-KNN演算法

22-1 將畢氏定理應用在性向測試

22-1-1 問題核心分析
22-1-2 數據運算
22-1-3 將畢氏定理應用在三維空間

22-2 電影分類

22-2-1 規劃特徵值
22-2-2 將KNN演算法應用在電影分類的精神
22-2-3 專案程式實作
22-2-4 電影分類結論

22-3 ChatGPT輔助學習

第23章迴歸分析基礎觀念

23-1 相關係數(Correlation Coefficient)
23-2 建立線性迴歸模型與數據預測
23-3 二次函數的迴歸模型
23-4 ChatGPT輔助學習

第24章機器學習使用scikit-learn入門

24-1 網路購物數據調查
24-2 使用scikit-learn模組計算決定係數

24-2-1 安裝scikit-learn
24-2-2 計算決定係數評估模型

24-3 預測未來值
24-4 人工智慧、機器學習、深度學習

24-4-1 認識機器學習
24-4-2 機器學習的種類
24-4-3 監督學習
24-4-4 無監督學習
24-4-5 強化學習

24-5 認識scikit-learn數據模組datasets
24-6 監督學習–線性迴歸

24-6-1 訓練數據與測試數據
24-6-2 使用make_regression()函數準備迴歸模型數據
24-6-3 建立訓練數據與測試數據使用train_test_split()
24-6-4 獲得線性函數的迴歸係數與截距
24-6-5 predict()函數
24-6-6 迴歸模型判斷

24-7 scikit-learn產生數據

24-7-1 使用make_blobs()函數準備群集數據
24-7-2 標準化資料
24-7-3 分割訓練資料與測試資料

24-8 常見的監督學習分類器

24-8-1 KNN(K-Nearest Neighbor)演算法
24-8-2 邏輯迴歸(Logistic regression)演算法
24-8-3 線性支援向量機(Linear SVM)
24-8-4 非線性支援向量機(Nolinear SVM)
24-8-5 決策樹(Decision Tree)
24-8-6 隨機森林樹(Random Forest)

24-9 無監督學習–群集分析

24-9-1 K-means 演算法
24-9-2 使用make_blobs()函數準備群集數據
24-9-3 使用cluster.KMeans()和fit()函數作群集分析
24-9-4 標記群集點和群集中心

24-10 ChatGPT輔助學習

第25章設計ChatGPT線上AI聊天室

25-1 ChatGPT的API類別
25-2 取得API密鑰
25-3 安裝openai模組
25-4 設計ChatGPT線上AI聊天室

附錄C 使用Google Colab雲端開發環境

C-1 進入Google雲端
C-2 建立雲端資料夾
C-3 進入Google Colab環境
C-4 編寫程式
C-5 更改檔案名稱
C-6 認識編輯區
C-7 新增加程式碼儲存格
C-8 更多編輯功能

附錄D Sort：指令、函數與專有名詞索引

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