描述
內容簡介
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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」
※ 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。
n DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。 n Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。 n Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML。 n 大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。 n 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。 |
目錄
| 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) 6-1：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) |
序
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Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第3版 序
相較於第2版，第3版新增與修訂下列內容： q 解說ChatGPT/GPT-4 q 每一章節皆有ChatGPT輔助學習解說與實作 q 在Google Colab環境完整解說 q 培養程式設計的好習慣，從零開始解說Python程式設計風格 q 迴歸分析基礎觀念 q 更完整的數據科學與機器學習知識 q 機器學習使用scikit-learn入門 q 用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」 q 小細節修訂約150處 這是一本用ChatGPT輔助學習Python的著作，Python語法非常活，筆者嘗試將Python語法各種用法用實例完整解說，以協助學生未來可以更靈活使用Python。 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： q 科技與人工智慧知識融入內容 q 完整Python語法 q 串列、元組、字典、集合 q 經緯度計算城市間的距離 q 數學方法計算圓週率 q 生成式generator q 函數與類別設計 q 設計與使用自己的模組、使用外部模組 q 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 q 程式除錯與異常處理 q 正則表達式 q 影像處理 q Numpy q CSV文件 q Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 q 網路爬蟲 q 人工智慧破冰之旅 q 迴歸分析 q 機器學習使用scikit-learn入門 q 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」
寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python設計，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。
洪錦魁2023-03-30
教學資源說明 本書所有習題實作題約199題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供完整的習題解答。 另外，本書也有教學簡報檔案供教師教學使用。
讀者資源說明 請至本公司網頁www.deepmind.com.tw下載本書程式實例，以及電子書檔案，此檔案內容如下： 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與D可以參考書籍內容 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) |
