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

Python + ChatGPT

零基礎 + 高效率

學程式設計與運算思維

第3版

天瓏購書獨家贈送習題解答

 

★★★★★【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

• 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」

此書為黑白印刷

※ 本書部分實例可至深智官網下載：deepmind.com.tw

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、C、C++、Pascal、資料結構。
• Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual 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和台灣深智同步發行：

1：C、Java、Python、C#、R最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

2：OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來

3：Python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

5：matplotlib從2D到3D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

8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來

9：Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來

10：Power 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說，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。

第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

0-3：ChatGPT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

0-7：Prompt

0-8：ChatGPT回應的語言

0-9：ChatGPT繼續回答與快捷鍵

 

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

1-7：程式註解(comments)

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)

2-3：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

2-8：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

2-11：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

3-3：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

3-7：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( )

4-3：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

4-7：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/生肖/方程式/聯立方程式/火箭升空/閏年

5-7：ChatGPT輔助學習

 

第6章：串列(List)

1. ：認識串列(list)

6-2：Python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

6-10：in和not in運算式

6-11：enumerate物件

6-12：專題：大型串列/帳號管理/認識凱薩密碼

6-13：ChatGPT輔助學習

 

第7章：迴圈設計

7-1：基本for迴圈

7-2：range( )函數

7-3：進階的for迴圈應用

7-4：while迴圈

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

7-7：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/bytes與bytearray

8-14：ChatGPT輔助學習

 

第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

9-8：ChatGPT輔助學習

 

第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

10-6：ChatGPT輔助學習

 

第11章：函數設計

11-1：Python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

11-9：pass與函數

11-10：專題：函數的應用/質數

11-11：ChatGPT輔助學習

 

第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

12-6：type與instance

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

13-2：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

13-8：keyword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

13-11：ChatGPT輔助學習

 

第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

14-6：ChatGPT輔助學習

 

第15章：程式除錯與異常處理

15-1：程式異常

15-2：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

15-5：ChatGPT輔助學習

 

第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

16-6：MatchObject物件

16-7：專題-搶救CIA情報員-sub( )方法

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

17-2：Pillow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

17-9：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

19-5：寫入CSV檔案

19-6：Python與Microsoft Excel

19-7：ChatGPT輔助學習

 

第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( )

20-4：Numpy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

20-12：ChatGPT輔助學習

 

第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

21-5：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

22-2：電影分類

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

24-3：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

24-7：scikit-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

24-10：ChatGPT輔助學習

 

第25章：使用ChatGPT設計線上AI客服中心

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F：RGB色彩表(電子書)

附錄G：Python運算思維前20章是非題與選擇題檔案第3版(電子書)

附錄H：ASCII碼值表(電子書)