Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率學程式設計與運算思維, 3/e

洪錦魁 著

  • 出版商: 深智數位
  • 出版日期: 2023-04-20
  • 定價: $780
  • 售價: 7.9$616
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 798
  • 裝訂: 黑白
  • ISBN: 6267273377
  • ISBN-13: 9786267273371
  • 相關分類: ChatGPTPython程式語言
  • 已過版

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商品描述

Python + ChatGPT

零基礎 + 高效率

學程式設計與運算思維

3

天瓏購書獨家贈送習題解答

 

★★★★★【國內1ChatGPT輔助學習Python】★★★★★

★★★★★【Google Colab環境解說】★★★★★

★★★★★【1ChatGPT語言模型】★★★★★

★★★★★【設計線上AI客服】★★★★★

★★★★★【1講解設計Pythonic程式★★★★★

 

本書特色如下:

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

  • PythonGoogle 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

ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心

  • 小細節修訂約200

 

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 ~ 3DMatplotlib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

此書為黑白印刷

本書部分實例可至深智官網下載:deepmind.com.tw

作者簡介

洪錦魁

 

  一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家,著作等身的作家。

 

• DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、CC++Pascal、資料結構。
• Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用CVisual Basic
• Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML
• 大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。
• 人工智慧時代他的代表作品是機器學習基礎數/微積分 + Python實作

 

作品曾被翻譯為簡體中文馬來西亞文英文,近年來作品則是在北京清華大學台灣深智同步發行:

1CJavaPythonC#R最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

2OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來

3Python網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來

4:演算法邏輯思維 + Python程式實作王者歸來

5matplotlib2D3D資料視覺化

6網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來

7:機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來

8Excel完整學習Excel函數庫Excel VBA應用王者歸來

9Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來

10Power BI最強入門AI視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來

 

他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類,各個時期暢銷排行榜第1名,他的著作最大的特色是,所有程式語法或是功能解說會依特性分類,同時以實用的程式範例做解,不賣弄學問,讓整本書淺顯易懂,讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

目錄大綱

0章:註冊與使用ChatGPT/GPT-4

0-1:進入網頁與註冊

0-2:認識ChatGPT/GPT-4

0-3ChatGPT使用環境

0-4:第一次使用ChatGPT

0-5:建立新的會話

0-6:管理ChatGPT會話紀錄

0-7Prompt

0-8ChatGPT回應的語言

0-9ChatGPT繼續回答與快捷鍵

 

1章:基本觀念

1-0:運算思維(Computational Thinking)

1-1:認識Python

1-2Python的起源

1-3Python語言發展史

1-4Python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

1-7:程式註解(comments)

1-8Python彩蛋(Easter Eggs)

1-9ChatGPT輔助學習

 

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)

2-3: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

2-7:指派運算子

2-8Python的多重指定(Multiple Assignment)

2-9Python的列連接(Line Continuation)

2-10:專題-複利計算/計算圓面積與圓周長

2-11ChatGPT輔助學習

 

3章:Python的基本資料型態

3-1type( )函數

3-2:數值資料型態

3-3:布林值資料型態

3-4:字串資料型態

3-5:字串與字元

3-6:專題-地球到月球時間計算/計算座標軸2點之間距離

3-7ChatGPT輔助學習

 

4章:基本輸入與輸出

4-1Python的輔助說明help( )

4-2:格式化輸出資料使用print( )

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

4-7ChatGPT輔助學習

 

5章:程式的流程控制

5-1:關係運算子

5-2:邏輯運算子

5-3if敘述

5-4if else敘述

5-5if elif else敘述

5-6:專題-BMI/猜數字/生肖/方程式/聯立方程式/火箭升空/閏年

5-7ChatGPT輔助學習

 

6章:串列(List)

  1. :認識串列(list)

6-2Python物件導向觀念與方法

6-3:串列元素是字串的常用方法

6-4:增加與刪除串列元素

6-5:串列的排序

6-6:進階串列操作

6-7:串列內含串列

6-8:串列的賦值與切片拷貝

6-9:再談字串

6-10innot in運算式

6-11enumerate物件

6-12:專題:大型串列/帳號管理/認識凱薩密碼

6-13ChatGPT輔助學習

 

7章:迴圈設計

7-1:基本for迴圈

7-2range( )函數

7-3:進階的for迴圈應用

7-4while迴圈

7-5enumerate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

7-7ChatGPT輔助學習

 

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

8-8enumerate物件使用在元組

8-9:使用zip( )打包多個串列

8-10:生成式(generator)

8-11:製作大型的元組資料

8-12:元組的功能

8-13:專題:認識元組/打包與解包/bytesbytearray

8-14ChatGPT輔助學習

 

9章:字典(Dict)

9-1:字典基本操作

9-2:遍歷字典

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

9-6:製作大型的字典資料

9-7:專題:文件分析/字典生成式/星座/凱薩密碼/摩斯密碼

9-8ChatGPT輔助學習

 

10章:集合(Set)

10-1:建立集合set( )

10-2:集合的操作

10-3:適用集合的方法

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

10-6ChatGPT輔助學習

 

11章:函數設計

11-1Python函數基本觀念

11-2:函數的參數設計

11-3:函數傳回值

11-4:呼叫函數時參數是串列

11-5:傳遞任意數量的參數

11-6:遞迴式函數設計recursive

11-7:區域變數與全域變數

11-8:匿名函數lambda

11-9pass與函數

11-10:專題:函數的應用/質數

11-11ChatGPT輔助學習

 

12章:類別 - 物件導向程式設計

12-1:類別的定義與使用

12-2:類別的訪問權限 封裝(encapsulation)

12-3:類別的繼承

12-4:多型(polymorphism)

12-5:多重繼承

12-6typeinstance

12-7:專題:幾何資料的應用

12-8ChatGPT輔助學習

 

13章:設計與應用模組

13-1:將自建的函數儲存在模組中

13-2:應用自己建立的函數模組

13-3:將自建的類別儲存在模組內

13-4:應用自己建立的類別模組

13-5:隨機數random模組

13-6:時間time模組

13-7:系統sys模組

13-8keyword模組

13-9:日期calendar模組

13-10:專題設計:賭場遊戲騙局/蒙地卡羅模擬/文件加密

13-11ChatGPT輔助學習

 

14章:檔案的讀取與寫入

14-1:開啟檔案open( )

14-2:讀取檔案

14-3:寫入檔案

14-4:讀取和寫入二進位檔案

14-5:認識編碼格式encoding

14-6ChatGPT輔助學習

 

15章:程式除錯與異常處理

15-1:程式異常

15-2:設計多組異常處理程序

15-3:丟出異常 - raise

15-4:程式除錯的典故

15-5ChatGPT輔助學習

 

16章:正則表達式

16-1:使用Python硬功夫搜尋文字

16-2:正則表達式的基礎

16-3:更多搜尋比對模式

16-4:貪婪與非貪婪搜尋

16-5:正則表達式的特殊字元

16-6MatchObject物件

16-7:專題-搶救CIA情報員-sub( )方法

16-8ChatGPT輔助學習

 

17章:用Python處理影像檔案

17-1:認識Pillow模組的RGBA

17-2Pillow模組的盒子元組(Box tuple)

17-3:影像的基本操作

17-4:影像的編輯

17-5:裁切、複製與影像合成

17-6:影像濾鏡

17-7:在影像內繪製圖案

17-8:在影像內填寫文字

17-9ChatGPT輔助學習

 

18章:詞雲設計

18-1Python 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

18-7ChatGPT輔助學習

 

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

19-3csv模組

19-4:讀取CSV檔案

19-5:寫入CSV檔案

19-6PythonMicrosoft Excel

19-7ChatGPT輔助學習

 

20章:數據圖表設計

20-1:認識matplotlib.ipynbplot模組的主要函數

20-2:繪製簡單的折線圖plot( )

20-3:繪製散點圖scatter( )

20-4Numpy模組基礎知識

20-5:色彩映射color mapping

20-6:繪製多個圖表

20-7:建立畫布與子圖表物件

20-8:長條圖的製作bar( )

20-9:圓餅圖的製作pie( )

20-10:設計2D動畫

20-11:專題:數學表達式/輸出文字/圖表註解

20-12ChatGPT輔助學習

 

21章:網路爬蟲

21-1:使用requests模組下載網頁資訊

21-2:檢視網頁原始檔

21-3:解析網頁使用BeautifulSoup模組

21-4:網路爬蟲實戰

21-5ChatGPT輔助學習

 

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

22-2:電影分類

22-3ChatGPT輔助學習

 

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

23-4ChatGPT輔助學習

 

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

24-3:預測未來值

24-4:人工智慧、機器學習、深度學習

24-5:認識scikit-learn數據模組datasets

24-6:監督學習 線性迴歸

24-7scikit-learn產生數據

24-8:常見的監督學習分類器

24-9:無監督學習 群集分析

24-10ChatGPT輔助學習

 

25章:使用ChatGPT設計線上AI客服中心

25-1ChatGPTAPI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A:安裝與執行Python(電子書)

附錄B:安裝Anaconda與使用Spider整合環境(電子書)

附錄C:使用Google Colab雲端開發環境

附錄D:指令、函數與專有名詞索引

附錄E:安裝第三方模組(電子書)

附錄FRGB色彩表(電子書)

附錄GPython運算思維前20章是非題與選擇題檔案第3(電子書)

附錄HASCII碼值表(電子書)