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)
★ 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: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
★ 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

目錄列表

Python：最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路－王者歸來

第1章基本觀念

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

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）

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

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

2-5-1 基本觀念
2-5-2 認識底線開頭或結尾的變數

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 等號的多重指定使用
2-9 Python 的連接列（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

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
3-2-8 複數（complex number）

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
3-5-3 utf-8 編碼
3-5-4 繁體中文字編碼總結

3-6 bytes 資料

3-6-1 字串轉成 bytes 資料
3-6-2 bytes 資料轉成字串

3-7 專題 - 地球到月球時間計算/計算座標軸2點之間距離

3-7-1 計算地球到月球所需時間
3-7-2 計算座標軸2個點之間的距離

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 輸出資料到檔案

4-3-1 開啟一個檔案 open（）
4-3-2 使用 print（）函數輸出資料到檔案

4-4 資料輸入 input（）
4-5 處理字串的數學運算 eval（）
4-6 列出所有內建函數 dir（）
4-7 專題 - 溫度轉換/房貸問題/緯度距離/雞兔同籠

4-7-1 設計攝氏溫度和華氏溫度的轉換
4-7-2 房屋貸款問題實作
4-7-3 使用 math 模組與經緯度計算地球任意兩點的距離
4-7-4 雞兔同籠–解聯立方程式

第5章程式的流程控制使用 if 敘述

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 計算潤年程式

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
6-1-9 串列為空串列的判斷
6-1-10 刪除串列
6-1-11 補充多重指定與串列

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 再談 append（）
6-7-3 extend（）
6-7-4 再看二維串列

6-8 串列的賦值與切片拷貝

6-8-1 串列賦值
6-8-2 位址的觀念
6-8-3 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 is 或 is not 運算式

6-11-1 整數變數在記憶體位址的觀察
6-11-2 將 is 和 is not 運算式應用在整數變數

6-12 enumerate 物件
6-13 專題大型串列/認識凱薩密碼

6-13-1 製作大型的串列資料
6-13-2 凱薩密碼

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
7-1-6 活用 for 迴圈

7-2 range（）函數

7-2-1 只有一個參數的 range（）函數的應用
7-2-2 擴充專題銀行存款複利的軌跡
7-2-3 有2個參數的 range（）函數
7-2-4 有3個參數的 range（）函數
7-2-5 活用range（）應用
7-2-6 串列生成（list generator）的應用
7-2-7 含有條件式的串列生成
7-2-8 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 認識哨兵值（Sentinel value）
7-4-3 巢狀 while 迴圈
7-4-4 強制離開 while 迴圈 - break 指令
7-4-5 while 迴圈暫時停止不往下執行– continue 指令
7-4-6 while 迴圈條件運算式與可迭代物件
7-4-7 無限迴圈與pass

7-5 enumerate 物件使用 for 迴圈解析
7-6 專題購物車設計/圓周率/雞兔同籠/國王的麥粒/電影院劃位

7-6-1 設計購物車系統
7-6-2 建立真實的成績系統
7-6-3 計算圓周率
7-6-4 雞兔同籠–使用迴圈計算
7-6-5 國王的麥粒
7-6-6 電影院劃位系統設計
7-6-7 Fibonacci 數列

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 修改元組內容產生錯誤的實例
8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素
8-6 元組切片（tuple slices）
8-7 方法與函數
8-8 串列與元組資料互換
8-9 其它常用的元組方法
8-10 enumerate 物件使用在元組
8-11 使用 zip（）打包多個物件
8-12 生成式（generator）
8-13 製作大型的元組資料
8-14 元組的功能
8-15 專題認識元組/打包與解包/bytes 與 bytearray

8-15-1 認識元組
8-15-2 多重指定、打包與解包
8-15-3 再談 bytes 與 bytearray

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 驗證元素是否存在
9-1-6 刪除字典特定元素
9-1-7 字典的 pop（）方法
9-1-8 字典的 popitem（）方法
9-1-9 刪除字典所有元素
9-1-10 建立一個空字典
9-1-11 字典的拷貝
9-1-12 取得字典元素數量
9-1-13 設計字典的可讀性技巧
9-1-14 合併字典 update（）與使用**新方法
9-1-15 dict（）
9-1-16 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 建立字典串列
9-4 字典內鍵的值是串列
9-5 字典內鍵的值是字典
9-6 字典常用的函數和方法

9-6-1 len（）
9-6-2 fromkeys（）
9-6-3 get（）
9-6-4 setdefault（）

9-7 製作大型的字典資料

9-7-1 基礎觀念
9-7-2 進階排序Sorted 的應用

9-8 專題文件分析/字典生成式/星座/凱薩密碼/摩斯密碼

9-8-1 傳統方式分析文章的文字與字數
9-8-2 字典生成式
9-8-3 設計星座字典
9-8-4 文件加密–凱薩密碼實作
9-8-5 摩斯密碼（Morse code）

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（）
10-3-4 discard（）
10-3-5 pop（）
10-3-6 clear（）
10-3-7 isdisjoint（）
10-3-8 issubset（）
10-3-9 issuperset（）
10-3-10 intersection_update（）
10-3-11 update（）
10-3-12 difference_update（）
10-3-13 symmetric_difference_update（）

10-4 適用集合的基本函數操作
10-5 凍結集合 frozenset
10-6 專題夏令營程式/程式效率/集合生成式/雞尾酒實例

10-6-1 夏令營程式設計
10-6-2 集合生成式
10-6-3 集合增加程式效率
10-6-4 雞尾酒的實例

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
11-1-3 在 Python Shell 執行函數

11-2 函數的參數設計

11-2-1 傳遞一個參數
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 再談參數預設值
11-3-6 函數回傳字典資料
11-3-7 將迴圈應用在建立 VIP 會員字典

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 進一步認識函數

11-6-1 函數文件字串 Docstring
11-6-2 函數是一個物件
11-6-3 函數可以是資料結構成員
11-6-4 函數可以當作參數傳遞給其它函數
11-6-5 函數當參數與 *args 不定量的參數
11-6-6 嵌套函數

11-7 遞迴式函數設計 recursive

11-7-1 從掉入無限遞迴說起
11-7-2 非遞迴式設計階乘數函數
11-7-3 從一般函數進化到遞迴函數
11-7-4 Python 的遞迴次數限制

11-8 區域變數與全域變數

11-8-1 全域變數可以在所有函數使用
11-8-2 區域變數與全域變數使用相同的名稱
11-8-3 程式設計需注意事項
11-8-4 locals（）和globals（）

11-9 匿名函數 lambda

11-9-1 匿名函數 lambda 的語法
11-9-2 使用 lambda 匿名函數的理由
11-9-3 匿名函數應用在高階函數的參數
11-9-4 匿名函數使用與 filter（）
11-9-5 匿名函數使用與 map（）
11-9-6 匿名函數使用與 reduce（）
11-9-7 深度解釋串列的排序 sort（）
11-9-8 深度解釋排序 sorted（）

11-10 pass 與函數
11-11 type 關鍵字應用在函數
11-12 設計生成式函數與建立迭代器

11-12-1 建立與遍歷迭代器
11-12-2 yield 和生成器函數
11-12-3 使用 for 迴圈遍歷迭代器
11-12-4 生成器與迭代器的優點
11-12-5 迭代生成
11-12-6 綜合應用

11-13 裝飾器（Decorator）
11-14 專題函數的應用/質數

11-14-1 用函數重新設計記錄一篇文章每個單字出現次數
11-14-2 質數 Prime Number

11-15 專題歐幾里德演算法

11-15-1 土地區塊劃分
11-15-2 最大公約數（Greatest Common Divisor）
11-15-3 輾轉相除法
11-15-4 遞迴式函數設計處理歐幾里德算法
11-15-5 最小公倍數（Least Common Multiple）

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
12-3-9 認識 Python 類別方法的 self 參數

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 特殊屬性

12-7-1 文件字串__doc__
12-7-2 __name__ 屬性

12-8 類別的特殊方法

12-8-1 __str__（）方法
12-8-2 __repr__（）方法
12-8-3 __iter__（）方法
12-8-4 __eq__（）方法

12-9 專題：幾何資料的應用

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
13-2-7 將主程式放在 main（）與__name__搭配的好處

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
13-4-5 模組內導入另一個模組的類別

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 stdin 物件
13-7-3 stdout 物件
13-7-4 platform 屬性
13-7-5 path 屬性
13-7-6 getwindowsversion（）
13-7-7 executable
13-7-8 DOS 命令列引數

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 幾個增強 Python 功力的模組

13-10-1 collections 模組
13-10-2 pprint 模組
13-10-3 itertools 模組
13-10-4 string 模組

13-11 專題設計賭場遊戲騙局/蒙地卡羅模擬/文件加密

13-11-1 賭場遊戲騙局
13-11-2 蒙地卡羅模擬
13-11-3 再談文件加密
13-11-4 全天下只有你可以解的加密程式？你也可能無法解？

14-1 資料夾與檔案路徑
14-2 os 模組

14-2-1 取得目前工作目錄 osgetcwd（）
14-2-2 獲得特定工作目錄的內容 oslistdir（）
14-2-3 遍歷目錄樹 oswalk（）

14-3 ospath 模組

14-3-1 取得絕對路徑 ospathabspath
14-3-2 傳回相對路徑 ospathrelpath（）
14-3-3 檢查路徑方法 exists/isabs/isdir/isfile
14-3-4 檔案與目錄的操作 mkdir/rmdir/remove/chdir/rename
14-3-5 傳回檔案路徑 ospathjoin（）
14-3-6 獲得特定檔案的大小 ospathgetsize（）

14-4 獲得特定工作目錄內容glob
14-5 讀取檔案

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

14-6 寫入檔案

14-6-1 將執行結果寫入空的文件內
14-6-2 寫入數值資料
14-6-3 輸出多列資料的實例
14-6-4 建立附加文件
14-6-5 檔案很大時的分段寫入
14-6-6 writelines（）

14-7 讀取和寫入二進位檔案

14-7-1 拷貝二進位檔案
14-7-2 隨機讀取二進位檔案

14-8 shutil 模組
14-9 安全刪除檔案或目錄 send2trash（）
14-10 檔案壓縮與解壓縮 zipfile

14-10-1 執行檔案或目錄的壓縮
14-10-2 讀取 zip 檔案
14-10-3 解壓縮 zip 檔案

14-11 再談編碼格式 encoding

14-11-1 中文 Windows 作業系統記事本預設的編碼
14-11-2 utf-8 編碼
14-11-3 認識 utf-8 編碼的 BOM

14-12 剪貼簿的應用
14-13 專題設計分析檔案/加密檔案

14-13-1 以讀取檔案方式處理分析檔案
14-13-2 加密檔案

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 分析單一文件的字數
15-1-6 分析多個文件的字數

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
15-4 紀錄 Traceback 字串
15-5 finally
15-6 程式斷言 assert

15-6-1 設計斷言
15-6-2 停用斷言

15-7 程式日誌模組 logging

15-7-1 logging 模組
15-7-2 logging 的等級
15-7-3 格式化 logging 訊息輸出 format
15-7-4 時間資訊 asctime
15-7-5 format 內的 message
15-7-6 列出 levelname
15-7-7 使用 logging 列出變數變化的應用
15-7-8 正式追蹤 factorial 數值的應用
15-7-9 將程式日誌 logging 輸出到檔案
15-7-10 隱藏程式日誌 logging 的 DEBUG 等級使用 CRITICAL
15-7-11 停用程式日誌 logging

15-8 程式除錯的典故

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 rematch（）
16-6-2 MatchObject 幾個重要的方法

16-7 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 處理比較複雜的正則表示法

16-8-1 將正則表達式拆成多列字串
16-8-2 reVERBOSE
16-8-3 電子郵件地址的搜尋
16-8-4 reIGNORECASE/reDOTALL/reVERBOSE

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
17-9 專題–建立 QR code/辨識車牌與建立停車場管理系統

17-9-1 建立 QR code
17-9-2 文字辨識與停車場管理系統
17-9-3 辨識繁體中文
17-9-4 辨識簡體中文

第18章開發 GUI 程式使用 tkinter

18-1 建立視窗
18-2 標籤 Label
18-3 視窗元件配置管理員 Layout Management

18-3-1 pack（）方法
18-3-2 grid（）方法
18-3-3 place（）方法
18-3-4 視窗元件位置的總結

18-4 功能鈕 Button

18-4-1 基本觀念
18-4-2 設定視窗背景 config（）
18-4-3 使用 lambda 表達式的好時機

18-5 變數類別
18-6 文字方塊 Entry
18-7 文字區域 Text
18-8 捲軸 Scrollbar
18-9 選項鈕 Radiobutton
18-10 核取方塊 Checkbutton
18-11 對話方塊 messagebox
18-12 圖形 PhotoImage

18-12-1 圖形與標籤的應用
18-12-2 圖形與功能鈕的應用

18-13 尺度 Scale 的控制
18-14 功能表 Menu 設計
18-15 專題 - 設計小算盤

第19章詞雲設計

19-1 安裝 wordcloud
19-2 我的第一個詞雲程式
19-3 建立含中文字詞雲結果失敗
19-4 建立含中文字的詞雲
19-5 進一步認識jieba 模組的分詞
19-6 建立含圖片背景的詞雲

第20章數據圖表的設計

20-1 認識 matplotlibpyplot 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 座標軸刻度的設定
20-2-5 多組數據的應用
20-2-6 線條色彩與樣式
20-2-7 刻度設計
20-2-8 圖例 legend（）
20-2-9 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 圖表顯示中文
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
20-11-4 極座標繪圖

第21章 JSON 資料與繪製世界地圖

21-1 JSON 資料格式前言
21-2 認識 json 資料格式

21-2-1 物件（object）
21-2-2 陣列（array）
21-2-3 json 資料存在方式

21-3 將 Python 應用在 json 字串形式資料

21-3-1 使用 dumps（）將 Python 資料轉成 json 格式
21-3-2 dumps（）的 sort_keys 參數
21-3-3 dumps（）的 indent 參數
21-3-4 使用loads（）將 json 格式資料轉成 Python 的資料
21-3-5 一個 json 文件只能放一個 json 物件？

21-4 將Python 應用在json 檔案

21-4-1 使用dump（）將 Python 資料轉成 json 檔案
21-4-2 將中文字典資料轉成 json 檔案
21-4-3 使用load（）讀取 json 檔案

21-5 簡單的 json 檔案應用
21-6 世界人口數據的json 檔案

21-6-1 JSON 數據檢視器
21-6-2 認識人口統計的 json 檔案
21-6-3 認識 pygalmapsworld 的國碼資訊

21-7 繪製世界地圖

21-7-1 基本觀念
21-7-2 讓地圖呈現數據
21-7-3 繪製世界人口地圖

21-8 環保署空氣品質 JSON 檔案實作

21-8-1 下載與儲存 JSON 檔案
21-8-2 JSON 檔案的數據清洗

第22章使用 Python 處理 CSV 文件

22-1 建立一個 CSV 文件
22-2 開啟「utf-8」格式 CSV 檔案

22-2-1 使用記事本開啟
22-2-2 使用 Excel 開啟

22-3 csv 模組
22-4 讀取 CSV 檔案

22-4-1 使用 open（）開啟 CSV 檔案
22-4-2 建立 Reader 物件
22-4-3 用迴圈列出串列內容
22-4-4 使用串列索引讀取 CSV 內容
22-4-5 DictReader（）

22-5 寫入 CSV 檔案

22-5-1 開啟欲寫入的檔案 open（）與關閉檔案 close（）
22-5-2 建立 writer 物件
22-5-3 輸出串列 writerow（）
22-5-4 delimiter 關鍵字
22-5-5 寫入字典資料 DictWriter（）

22-6 專題 - 使用 CSV 檔案繪製氣象圖表

22-6-1 台北2025年1月氣象資料
22-6-2 列出標題資料
22-6-3 讀取最高溫與最低溫
22-6-4 繪製最高溫
22-6-5 設定繪圖區大小
22-6-6 日期格式
22-6-7 在圖表增加日期刻度
22-6-8 日期位置的旋轉
22-6-9 繪製最高溫與最低溫
22-6-10 填滿最高溫與最低溫之間的區域
22-6-11 後記

22-7 台灣股市數據

22-7-1 證券櫃檯買賣中
22-7-2 台灣證券交易所

22-8 Python 與 Microsoft Excel

第23章 Numpy 模組的基礎知識

23-1 陣列 ndarray
23-2 Numpy 的資料型態
23-3 建立一維或多維陣列

23-3-1 認識 ndarray 的屬性
23-3-2 使用 array（）建立一維陣列
23-3-3 使用 array（）函數建立多維陣列
23-3-4 使用 zeros（）建立內容是0的多維陣列
23-3-5 使用 ones（）建立內容是1 的多維陣列
23-3-6 使用 empty（）建立未初始化的多維陣列
23-3-7 其他建立陣列函數

23-4 一維陣列的四則運算與基礎操作

23-4-1 一維陣列的四則運算
23-4-2 一維陣列的關係運算子運算
23-4-3 陣列結合或是加入陣列元素 concatenate（）
23-4-4 在陣列指定索引插入元素 insert（）
23-4-5 刪除指定索引的陣列元素 delete（）

23-5 用切片提取一維陣列的元素

23-5-1 用切片提取一維陣列的元素
23-5-2 用串列提取陣列元素
23-5-3 用布林值陣列提取陣列元素

23-6 多維陣列的索引與切片

23-6-1 認識 axis 的定義
23-6-2 二維陣列的索引
23-6-3 三維陣列的索引
23-6-4 多維陣列的切片

23-7 陣列的拷貝與檢視

23-7-1 認識檢視 View
23-7-2 是否共用記憶體
23-7-3 使用參數 copy=True 複製數據
23-7-4 使用 copy（）函數複製陣列

23-8 更改陣列外形

23-8-1 更改陣列維度 reshape（）
23-8-2 多維陣列轉一維陣列 ravel（）
23-8-3 多維陣列轉一維陣列 flatten（）
23-8-4 轉置矩陣 transpose（）
23-8-5 新增加一個軸 newaxis
23-8-6 移除只有一個元素的軸 squeeze（）

23-9 陣列分割

23-9-1 hsplit（）和 vsplit（）
23-9-2 split（）

23-10 陣列合併與堆疊

23-10-1 陣列垂直合併 vstack（）
23-10-2 陣列水平合併 hstack（）
23-10-3 stack（）
23-10-4 column_stack（）和 row_stack（）

第24章基礎統計與隨機數

24-1 母體與樣本
24-2 數據加總
24-3 數據分佈
24-4 數據中心指標

24-4-1 平均數（mean）
24-4-2 中位數（median）
24-4-3 眾數（mode）
24-4-4 統計模組 statistics 的眾數
24-4-5 數據分佈圖

24-5 數據分散指標

24-5-1 變異數
24-5-2 標準差

24-6 符號運算規則與驗證
24-7 活用符號
24-8 迴歸分析

24-8-1 相關係數（Correlation Coefficient）
24-8-2 建立線性回歸模型與數據預測
24-8-3 二次函數的迴歸模型

24-9 隨機函數的分佈

24-9-1 rand（）
24-9-2 randn（）
24-9-3 normal（）
24-9-4 uniform（）
24-9-5 triangular（）
24-9-6 shuffle（）和 permutation（）
24-9-7 choice（）

第25章 Numpy 的數學運算與 3D 繪圖

25-1 基礎數學函數

25-1-1 認識常數
25-1-2 基礎數學函數
25-1-3 捨去函數
25-1-4 基礎數學運算函數
25-1-5 最大公因數與最小公倍數

25-2 三角函數
25-3 指數與對數函數

25-3-1 指數函數
25-3-2 對數函數

25-4 陣列處理函數
25-5 陣列資料排序

25-5-1 sort（）
25-5-2 argsort（）

25-6 向量運算

25-6-1 向量內積
25-6-2 向量叉積
25-6-3 向量外積

25-7 矩陣運算

25-7-1 二維陣列矩陣乘法運算
25-7-2 認識方形矩陣、單位矩陣到反矩陣
25-7-3 計算行列式（Determinant）
25-7-4 特徵值與特徵向量

25-8 簡單線性代數運算

25-8-1 一元二次方程式
25-8-2 解聯立線性方程式

25-9 線性插入函數
25-10 Numpy 的廣播功能
25-11 檔案的輸入與輸出

25-11-1 讀取文字檔案
25-11-2 寫入文字檔案

25-12 專題–3D 繪圖到 3D 動畫

25-12-1 3D 繪圖的基礎觀念
25-12-2 建立 3D 等高線
25-12-3 使用官方數據繪製3D 圖
25-12-4 使用 scatter（）函數繪製 3D 圖
25-12-5 繪製 3D 圖增加視角
25-12-6 3D 動畫設計

25-13 專題–遮罩觀念與數據分類

第26章 Pandas 入門

26-1 Series

26-1-1 使用串列 list 建立 Series 物件
26-1-2 使用 Python 字典 dict 建立 Series物件
26-1-3 使用 Numpy 的 ndarray 建立 Series物件
26-1-4 建立含索引的 Series 物件
26-1-5 使用純量建立 Series 物件
26-1-6 列出 Series 物件索引與值
26-1-7 Series 的運算

26-2 DataFrame

26-2-1 建立 DataFrame 使用 Series
26-2-2 欄位 columns 屬性
26-2-3 Series 物件的 name 屬性
26-2-4 使用元素是字典的串列建立 DataFrame
26-2-5 使用字典建立 DataFrame
26-2-6 index 屬性
26-2-7 將 columns 欄位當作 DataFrame 物件的 index

26-3 基本 Pandas 資料分析與處理

26-3-1 索引參照屬性
26-3-2 直接索引
26-3-3 四則運算方法
26-3-4 邏輯運算方法
26-3-5 Numpy 的函數應用在 Pandas
26-3-6 NaN 相關的運算
26-3-7 NaN 的處理
26-3-8 幾個簡單的統計函數
26-3-9 增加 index
26-3-10 刪除 index
26-3-11 排序

26-4 讀取與輸出 CSV 檔案

26-4-1 寫入 CSV 格式檔案
26-4-2 讀取 CSV 格式檔案

26-5 讀取與輸出 Excel 檔案

26-5-1 寫入 Excel 格式檔案
26-5-2 讀取 Excel 格式檔案

第27章 Pandas 視覺化資料與時間序列

27-1 Pandas 繪圖

27-1-1 使用 Series 繪折線圖表
27-1-2 使用 DataFrame 繪圖表基本知識
27-1-3 直條圖的設計
27-1-4 一個圖表含不同數值資料
27-1-5 多個數值軸的設計
27-1-6 使用 Series 物件設計圓餅圖

27-2 時間序列（Time Series）

27-2-1 時間模組 datetime
27-2-2 使用 Python 的 datetime 模組建立含時間戳的 Series 物件
27-2-3 Pandas 的時間區間方法
27-2-4 將時間序列繪製折線圖

27-3 專題：鳶尾花

27-3-1 網路爬蟲
27-3-2 將鳶尾花資料集轉成 DataFrame
27-3-3 散點圖的製作
27-3-4 鳶尾花分類統計與直條圖

第28章網路爬蟲

28-1 上網不再需要瀏覽器了

28-1-1 webbrowser 模組
28-1-2 認識 Google 地圖
28-1-3 用地址查詢地圖的程式設計

28-2 下載網頁資訊使用 requests 模組

28-2-1 下載網頁使用 requestsget（）方法
28-2-2 認識 Response 物件
28-2-3 搜尋網頁特定內容
28-2-4 下載網頁失敗的異常處理
28-2-5 網頁伺服器阻擋造成讀取錯誤
28-2-6 爬蟲程式偽成裝瀏覽器
28-2-7 儲存下載的網頁

28-3 檢視網頁原始檔

28-3-1 建議閱讀書籍
28-3-2 以 Chrome 瀏覽器為實例
28-3-3 檢視原始檔案的重點
28-3-4 列出重點網頁內容

28-4 解析網頁使用 BeautifulSoup 模組

28-4-1 建立 BeautifulSoup 物件
28-4-2 基本 HTML 文件解析 - 從簡單開始
28-4-3 網頁標題 title 屬性
28-4-4 去除標籤傳回文字 text 屬性
28-4-5 傳回所找尋第一個符合的標籤 find（）
28-4-6 傳回所找尋所有符合的標籤 find_all（）
28-4-7 認識 HTML 元素內容屬性與 getText（）
28-4-8 HTML 屬性的搜尋
28-4-9 select（）
28-4-10 標籤字串的 get（）

28-5 網路爬蟲實戰

第29章用 Python 操作台灣股市

29-1 Stock（）建構元
29-2 Stock 物件屬性
29-3 Stock 物件方法
29-4 取得單一股票之即時資料 realtimeget（）

第30章 Sympy 模組與符號運算

30-1 定義符號

30-1-1 name 屬性
30-1-2 定義多個符號變數
30-1-3 符號的運算
30-1-4 將數值代入公式
30-1-5 將字串轉為數學表達式
30-1-6 Sympy 模組支援的數學函數

30-2 解方程式

30-2-1 解一元一次方程式
30-2-2 解一元二次方程式

30-3 解聯立方程式
30-4 微分與 Sympy
30-5 積分與 Sympy
30-6 Sympy 模組的繪圖功能

第31章人工智慧破冰之旅 - KNN 演算法

31-1 將畢氏定理應用在性向測試

31-1-1 問題核心分析
31-1-2 數據運算
31-1-3 將畢氏定理應用在三維空間

31-2 電影分類

31-2-1 規劃特徵值
31-2-2 將 KNN 演算法應用在電影分類的精神
31-2-3 專案程式實作
31-2-4 電影分類結論

31-3 選舉造勢與銷售烤香腸

31-3-1 規劃特徵值表
31-3-2 迴歸方法
31-3-3 專案程式實作

第32章機器學習使用 scikit-learn 入門

32-1 網路購物數據調查
32-2 使用 scikit-learn 模組計算決定係數

32-2-1 安裝 scikit-learn
32-2-2 計算決定係數評估模型

32-3 預測未來值
32-4 人工智慧、機器學習、深度學習

32-4-1 認識機器學習
32-4-2 機器學習的種類
32-4-3 監督學習
32-4-4 無監督學習
32-4-5 強化學習

32-5 認識 scikit-learn 數據模組 datasets
32-6 監督學習–線性迴歸

32-6-1 訓練數據與測試數據
32-6-2 使用 make_regression（）函數準備迴歸模型數據
32-6-3 建立訓練數據與測試數據使用＼train_test_split（）
32-6-4 獲得線性函數的迴歸係數與截距
32-6-5 predict（）函數
32-6-6 迴歸模型判斷

32-7 scikit-learn 產生數據

32-7-1 使用 make_blobs（）函數準備群集數據
32-7-2 標準化資料
32-7-3 分割訓練資料與測試資料

32-8 常見的監督學習分類器

32-8-1 KNN（K-Nearest Neighbor）演算法
32-8-2 邏輯迴歸（Logistic regression）演算法
32-8-3 線性支援向量機（Linear SVM）
32-8-4 非線性支援向量機（Nolinear SVM）
32-8-5 決策樹（Decision Tree）
32-8-6 隨機森林樹（Random Forest）

32-9 無監督學習–群集分析

32-9-1 K-means 演算法
32-9-2 使用 make_blobs（）函數準備群集數據
32-9-3 使用 clusterKMeans（）和 fit（）函數作群集分析
32-9-4 標記群集點和群集中心
32-9-5 數據分群的簡單實例
32-9-6 K-mean 演算法應用在鳶尾花
32-9-7 調整蘭德係數（Rand Index ARI）

第33章動畫與遊戲（電子書）
第34章機器學習專題–波士頓房價

34-1 從線性迴歸到多元線性迴歸

34-1-1 簡單線性迴歸
34-1-2 多元線性迴歸

34-2 簡單資料測試

34-2-1 身高、腰圍與體重的測試
34-2-2 了解模型的優劣

34-3 波士頓房價數據集

34-3-1 認識波士頓房價數據集
34-3-2 輸出數據集
34-3-3 波士頓房價測試數據的房價預估
34-3-4 殘差圖（Residual plot）

第35章機器學習專題–葡萄酒數據

35-1 認識葡萄酒數據
35-2 使用KNN 演算法執行葡萄酒分類

35-2-1 設計葡萄酒分類程式
35-2-2 KNN 分類器結果評估
35-2-3 葡萄酒分類與效能分析實戰

35-3 使用邏輯迴歸演算法執行葡萄酒分類

第36章機器學習專題–鐵達尼號

36-1 程式設計必備知識 one-hot 編碼
36-2 認識鐵達尼號 Titanic 數據集
36-3 鐵達尼號專題實作–邏輯回歸
36-4 鐵達尼號專題實作–決策樹

第37章機器學習專題–糖尿病

37-1 認識糖尿病數據集
37-2 多元線性迴歸處理糖尿病數據

第38章機器學習專題–乳癌數據

38-1 認識乳癌數據集
38-2 支援向量機處理乳癌數據

第39章機器學習專題–手寫數字

39-1 認識手寫數字數據集
39-2 隨機森林樹處理手寫數字數據集
39-3 PCA 主成份分析

附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引

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