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Python最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第二版)

       
 
ISBN 9789865501105
定价 NT1000
售价 RM156.30
优惠价 RM139.11 *
作者 洪錦魁
出版社 深智數位
出版日期 2019-12-20
装订 平裝. 全彩印刷. 1000 页. 23.
库存量 本商品已絕版無法銷售
   
 
 
       
  • 内容试阅
  • 作者简介
     
 

  這本書擴充原有內容,將程式實例與一般互動實例增加至超過1000個實例,讓整本書內容更紮實,本書主要內容如下:
  # 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
  # 認識Python彩蛋
  # 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
  # 基礎函數觀念,也深入到嵌套、closure、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
  # 建立類別同時深入裝飾器@property、@classmethod、@staticmathod與類   別特殊屬性與方法
  # 設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)
  # 賭場騙局
  # 設計加密與解密程式
  # Python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
  # Matplotlib中英文圖表繪製
  # 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、Scipy、Pandas
  # 網路爬蟲
  # 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
  # 完整函數索引,未來可以隨時查閱
  # 讀者可由以上內容,輕鬆獲得使用Python掌握數據科學的知識。

本書特色

  Python最強入門邁向數據科學之路王者歸來的第一版,2019年4月上市,立即登上當月天瓏暢銷排行榜第一名,這本書是該書的第二版,相較於第一版,第二版內容增加下列知識:

  # PEP 8,Python設計風格,易讀易懂
  # Python語法精神、效能發揮極致
  # 說明底線開頭或結尾的變數
  #複數觀念
  # utf-8中文編碼
  # format( )格式化輸出的優點
  # f-strings輸出
  # 非True或False的邏輯運算
  # 歐幾里德演算法
  # rindex( )、swapcase( )、zfill( )、以及更完整解說dir( )
  # 通訊錄設計
  # nonlocal變數
  # 函數回傳多筆資料實質是回傳tuple
  # string模組
  # __name__ == ‘__main__’的優點
  # 加強calendar模組解說
  # 遺傳單眼皮或雙眼皮之統計機率知識
  # 建立有個人風格的QR code與電子名片QR code
  # 補充JSON和CSV檔案解說
  # 網路實戰PM 2.5資料與JSON檔案
  # Pickle和Shelve檔案
  # 股市數據與CSV檔案
  # Pandas讀取與寫入Excel
  # 網路爬蟲
  # 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
  # 其他修訂小細節約50處
 

 
     
     
     

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