Python最強入門
ChatGPT助攻
AI數據科學
王者歸來
(全彩印刷)

【內容簡介】
★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★
★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★
★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★
★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300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：最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。
2：精彩 x 創意程式實例解說。
3：數學 x 統計 x 數據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 。
這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容，相較於該版，這本更新許多Python語法和模組，整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用，因此也更新微調書籍名稱。
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1000個程式實例和約300個一般實例，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( )
☆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?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
☆AI破冰之旅 – 畢氏定理到餘弦相似度
★機器學習 – 線性迴歸
☆機器學習 – scikit-learn
★KNN演算法、邏輯迴歸、支援向量機
☆決策樹
★隨機森林
☆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
★ChatGPT助攻完全解析
☆完整函數索引，未來可以隨時查閱

洪錦魁
畢業於明志工專（現今明志科技大學），跳級留學美國University of Mississippi計算機系研究所。
2023年和2024年連續2年獲選博客來10大暢銷華文作家，多年來唯一電腦書籍作者獲選，也是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，下列是他在各時期的代表作品。
► DOS時代：「IBM PC組合語言、Basic、C、C++、Pascal、資料結構」。
► Windows時代：「Windows Programming 使用C、Visual Basic」。
► Internet時代：「網頁設計使用HTML」。
► 大數據時代：「R 語言邁向Big Data之路、Python王者歸來」。
► AI時代：「機器學習數學、微積分 + Python實作」、「AI視覺、AI之眼」。
► 通用AI時代：「ChatGPT、Copilot、無料AI、AI職場、AI行銷、AI影片、AI賺錢術」。
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。
他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，不同時期暢銷排行榜第1 名，他的著作特色是，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說明，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1 章　Python 基礎觀念 - 開啟 AI 與數據科學的大門
▌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
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
1-7-3 輸出ASCII 藝術作品
▌1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)

第2 章　變數與基本數學運算 - 奠定程式與分析的基礎
▌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 不可當作變數的關鍵字
2-5-3 不建議當作變數的函數/ 類別/異常物件名稱
2-5-4 Python 寫作風格(Python Enhancement Proposals) - PEP 8
2-5-5 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 的列連接(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
2-10-4 數學模組的pi
2-10-5 程式輸出內建函數
▌2-11 認識內建函數、標準模組函數或是第3 方模組函數

第3 章　基礎資料型態 - 掌握 Python 內建結構與特性
▌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
▌3-3 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　資料輸入與輸出 - 高效讀寫技巧
▌4-1 格式化輸出資料使用print( )
4-1-1 函數print( ) 的基本語法
4-1-2 使用% 格式化字串同時用print( ) 輸出
4-1-3 精準控制格式化的輸出
4-1-4 { } 和format( ) 函數
4-1-5 f-strings 格式化字串
▌4-2 掌握資料輸入input( )
▌4-3 字串與數學運算的橋樑 - eval( ) 的運用
▌4-4 實戰 - 溫度轉換/ 房貸/ 故宮到羅浮宮/ 雞兔同籠/ 核廢水
4-4-1 設計攝氏溫度和華氏溫度的轉換
4-4-2 房屋貸款問題實作
4-4-3 math 模組 – 計算台北故宮到法國羅浮宮的距離
4-4-4 雞兔同籠 – 解聯立方程式
4-4-5 核廢水

第5 章　程式流程控制精髓 - 決策與邏輯的藝術
▌5-1 關係運算子 - 條件判斷與流程控制的基礎
▌5-2 邏輯運算子 - 邏輯判斷的關鍵
▌5-3 if 敘述在程式中的運用 - 決策的開始
▌5-4 if ⋯ else 敘述 - 二選一的決策技巧
▌5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述 – 多重條件判斷
5-5-1 基礎語法與實例
5-5-2 創意程式 – 依情緒推薦活動
▌5-6 巢狀 if 結構（Nested if Statements）
▌5-7 Python 的 match-case 流程控制
▌5-8 實戰 - BMI/ 火箭升空/ 推薦飲料/潛在應用
5-8-1 設計人體體重健康判斷程式
5-8-2 火箭升空
5-8-3 推薦飲料
5-8-4 if 敘述潛在應用

第6 章　串列(List) 全面解析 - 靈活可變的資料容器
▌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 嵌套串列 - 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 二維串列
6-7-5 嵌套串列的其他應用
▌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 觀察整數變數在記憶體位址
6-11-2 驗證is 和is not 是依據物件位址回傳布林值
▌6-12 enumerate 物件
▌6-13 專題-大型串列/ 認識凱薩密碼/ 使用者帳號管理
6-13-1 製作大型的串列資料
6-13-2 凱薩密碼
6-13-3 大型串列應用實例

第7 章　迴圈設計 - 自動化流程與效能提升
▌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/ 成績/ 圓周率/ 國王麥粒/ 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 國王的麥粒
7-6-5 電影院劃位系統設計
7-6-6 Fibonacci 數列

第8 章　元組(Tuple) 的妙用 - 不可變結構的高效應用
▌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 元組切片(tuple slices)
▌8-6 方法與函數
▌8-7 串列與元組資料互換
▌8-8 其它常用的元組方法
▌8-9 enumerate 物件使用在元組
▌8-10 使用zip( ) 打包多個物件
▌8-11 生成式(generator)
▌8-12 製作大型的串列資料
▌8-13 元組的功能
▌8-14 專題- 認識元組/ 打包與解包/bytes 與bytearray
8-14-1 認識元組
8-14-2 多重指定、打包與解包
8-14-3 再談bytes 與bytearray
8-14-4 match-case 應用在序列

第9 章　字典(Dict) - 鍵值對資料的靈活運用
▌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 values( ) 遍歷字典的「值」
9-2-4 sorted( ) 依鍵排序與遍歷字典
9-2-5 sorted( ) 依值排序與遍歷字典的值
▌9-3 match-case 與字典的結合
9-3-1 match-case 在字典基礎應用
9-3-2 創意應用：AI 客服智慧回覆系統
▌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 專題- 文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼/ 摩斯密碼
9-7-1 傳統方式分析文章的文字與字數
9-7-2 字典生成式
9-7-3 設計星座字典
9-7-4 文件加密 – 凱薩密碼實作
9-7-5 摩斯密碼(Morse code)
9-7-6 字典的潛在應用

第10 章　集合(Set) 實戰 - 高效數據處理的關鍵技術
▌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 是成員in
10-2-5 不是成員not in
▌10-3 適用集合的方法
10-3-1 add( )
10-3-2 remove( )
10-3-3 pop( )
10-3-4 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
10-6-5 集合的潛在應用

第11 章　函數設計 - 程式重用與維護的核心
▌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
▌11-4 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( )
11-9-9 進階排序Sorted( ) 的應用
▌11-10 pass 與函數
▌11-11 type 關鍵字應用在函數
▌11-12 裝飾器(Decorator)
11-12-1 基礎應用
11-12-2 創意應用 - AI 智慧型函數執行計時裝飾器
▌11-13 專題- 單字次數/ 歐幾里德演算法/ 函數應用
11-13-1 用函數重新設計記錄一篇文章每個單字出現次數
11-13-2 歐幾里德演算法
11-13-3 函數潛在的進階應用

第12 章　類別與物件導向 - 打造模組化與可擴充程式
▌12-1 類別的定義與使用
12-1-1 什麼是類別與物件？
12-1-2 為什麼要使用類別？
12-1-3 類別與物件的關係
12-1-4 定義類別
12-1-5 操作類別的屬性與方法
12-1-6 類別的建構方法
12-1-7 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
12-2-3 從存取屬性值看Python 風格property( )
12-2-4 裝飾器@property
12-2-5 方法與屬性的類型
12-2-6 靜態方法
▌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is 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/ 類別設計的潛在應用
12-9-1 幾何資料
12-9-2 類別設計的潛在應用

第13 章　模組設計與應用 - 建構專業軟體的基石
▌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( )
13-6-6 strftime( )
▌13-7 系統sys 模組
13-7-1 version 和version_info 屬性
13-7-2 platform 屬性
13-7-3 path 屬性
13-7-4 getwindowsversion( )
13-7-5 executable
▌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 pprint 和string 模組
13-10-1 pprint 模組
13-10-2 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?
13-11-5 應用模組的潛在應用

第14 章　檔案與目錄管理 - 資料讀寫與組織策略
▌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os.getcwd( )
14-2-2 獲得特定工作目錄的內容os.listdir( )
14-2-3 遍歷目錄樹os.walk( )
▌14-3 os.path 模組
14-3-1 取得絕對路徑os.path.abspath
14-3-2 傳回相對路徑os.path.relpath( )
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os.path.join( )
14-3-6 獲得特定檔案的大小os.path.getsize( )
▌14-4 獲得特定工作目錄內容glob
▌14-5 讀取檔案
14-5-1 開啟一個檔案open( )
14-5-2 讀取整個檔案read(n)
14-5-3 with 關鍵字
14-5-4 逐列讀取檔案內容
14-5-5 逐列讀取使用readlines( )
14-5-6 認識讀取指針與指定讀取文字數量
14-5-7 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 檔案很大時的分段寫入
14-6-5 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/ 潛在應用
14-13-1 以讀取檔案方式處理分析檔案
14-13-2 加密檔案
14-13-3 檔案輸入與輸出的潛在應用

第15 章　程式除錯與異常處理 - 穩定度與安全性的保證
▌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
▌15-9 程式除錯與異常處理的潛在應用

第16 章　正則表達式 - 強效字串處理利器
▌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 re.match( )
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 re.VERBOSE
16-8-3 電子郵件地址的搜尋
16-8-4 re.IGNORECASE/re.DOTALL/re.VERBOSE
▌16-9 正則表達式的潛在應用

第17 章　影像檔案處理 - Python 在多媒體的應用
▌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/ 文字辨識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

第18 章　GUI 程式開發 - 以 tkinter 打造視覺化介面
▌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 - 文字可視化創意應用
▌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　數據圖表設計 - 資料視覺化基礎
▌20-1 認識matplotlib.pyplot 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 多組數據的應用
20-2-5 線條色彩與樣式
20-2-6 刻度設計
20-2-7 圖例legend( )
20-2-8 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
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 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 與世界地圖 - 全球資料繪製實戰
▌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 世界人口數據的json 檔案
21-5-1 JSON 數據檢視器
21-5-2 認識人口統計的json 檔案
21-5-3 認識pygal.maps.world 的國碼資訊
▌21-6 繪製世界地圖
21-6-1 基本觀念
21-6-2 讓地圖呈現數據
21-6-3 繪製世界人口地圖
▌21-7 專題- 環境部空氣品質

第22 章　 CSV 文件處理 - 掌握結構化資料
▌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with open( ) 開啟CSV 檔案
22-4-2 建立Reader 物件
22-4-3 使用串列索引讀取CSV 內容
22-4-4 DictReader( )
▌22-5 寫入CSV 檔案
22-5-1 開啟欲寫入的檔案with open( )
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 讀取最高溫與最低溫
22-6-3 繪製最高溫
22-6-4 天氣報告增加日期刻度
22-6-5 日期位置的旋轉
22-6-6 繪製最高溫與最低溫
▌22-7 CSV 真實案例實作
22-7-1 認識台灣股市的CSV 的檔案
22-7-2 繪製股市最高價、最低價與收盤價日線圖

第23 章　Numpy 基礎 - 科學運算必備工具
▌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 – 數據科學入門
▌24-1 機器學習視角 - 母體與樣本
24-1-1 母體與樣本
24-1-2 機器學習視角看母體與樣本
▌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 數據分佈圖
▌24-5 數據分散指標 – 變異數與標準差
24-5-1 變異數
24-5-2 標準差
24-5-3 數據分散指標的應用
▌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 Numpy 隨機分佈函數
24-9-1 Numpy 的random 模組與Python內建random 模組
24-9-2 Numpy 的random 模組基礎
24-9-3 rand( )
24-9-4 randn( )
24-9-5 normal( )
24-9-6 uniform( )
24-9-7 triangular( )
24-9-8 shuffle( ) 和permutation( )
24-9-9 choice( )

第25 章　Numpy 進階運算與 3D 繪圖 -多維度資料探索
▌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 簡單線性代數運算
25-6-1 一元二次方程式
25-6-2 解聯立線性方程式
▌25-7 線性插入函數
▌25-8 Numpy 的廣播功能
▌25-9 檔案的輸入與輸出
25-9-1 讀取文字檔案
25-9-2 寫入文字檔案
▌25-10 專題 – 3D 繪圖到3D 動畫
25-10-1 3D 繪圖的基礎觀念
25-10-2 建立3D 等高線
25-10-3 使用官方數據繪製3D 圖
25-10-4 使用scatter( ) 函數繪製3D 圖
25-10-5 繪製3D 圖增加視角
25-10-6 3D 動畫設計
▌25-11 專題 – 遮罩觀念與數據分類

第26 章　Pandas 入門 - 高效資料操作與分析
▌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 視覺化與時間序列 - 趨勢洞察與預測
▌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 - 自動化資料蒐集與整合
▌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
▌28-3 檢視網頁原始檔
28-3-1 以Chrome 瀏覽器為實例
28-3-2 檢視原始檔案的重點
28-3-3 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 HTML 屬性的搜尋
28-4-8 select( ) 和get( )
▌28-5 網路爬蟲實戰 – 12 星座圖片下載
▌28-6 網路爬蟲的潛在應用

第29 章　Python 操作台股 - 投資分析實戰
▌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realtime.get( )

第30 章　Sympy 與符號運算 - 數學推導自動化
▌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
30-2-3 解含未知數的方程式
▌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　AI 破冰之旅 - 從畢氏定理到餘弦相似度
▌31-1 畢氏定理 – 影片相似度計算
31-1-1 基礎數學原理
31-1-2 畢氏定理應用在性向測驗情境
31-1-3 性向測驗的適性計算
31-1-4 畢氏定理應用在三維空間
31-1-5 畢氏定理應用在更高維的空間
31-1-6 計算電影相似度
▌31-2 向量內積/ 餘弦相似度 – 推薦系統設計
31-2-1 協同工作的觀念
31-2-2 計算B 所幫的忙
31-2-3 向量內積的定義
31-2-4 兩條直線的夾角
31-2-5 向量內積的性質
31-2-6 餘弦相似度
31-2-7 音樂推薦系統設計
▌31-3 人臉辨識（Face Recognition）
▌31-4 「畢氏定理」與「餘弦相似度」的AI 應用總結
31-4-1 畢氏定理的AI 應用
31-4-2 餘弦相似度的AI 應用
31-4-3 兩者比較及AI 使用時機

第32 章　scikit-learn 機器學習入門 - 基礎與流程
▌32-1 網路購物數據調查
▌32-2 使用scikit-learn 模組計算判定係數
32-2-1 安裝scikit-learn
32-2-2 計算判定係數評估模型
▌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

第33 章　機器學習演算法 - 原理與應用全解析
▌33-1 KNN(K-Nearest Neighbor)
33-1-1 KNN 在分類問題的應用
33-1-2 KNN 在迴歸問題的應用
▌33-2 邏輯斯迴歸(Logistic regression)
▌33-3 支援向量機(Support Vector Machine)
▌33-4 決策樹(Decision Tree) 演算法
33-4-1 分類應用
33-4-2 迴歸應用
▌33-5 無監督學習 - 群集分析
33-5-1 K-means 演算法
33-5-2 使用make_blobs( ) 函數準備群集數據
33-5-3 使用cluster.KMeans( ) 和fit( ) 函數作群集分析
33-5-4 標記群集點和群集中心
33-5-5 數據分群的簡單實例

第34 章　機器學習專題 - 波士頓房價預測實務
▌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 - 葡萄酒數據分析與分類
▌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 使用邏輯斯迴歸演算法執行葡萄酒分類

第36 章　機器學習專題 - 鐵達尼號生存預測
▌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 – 邏輯斯迴歸
▌36-4 鐵達尼號專題實作 – 決策樹

第37 章　機器學習專題 - 糖尿病數據分析
▌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 - 乳癌診斷模型訓練
▌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 - 手寫數字影像辨識
▌39-1 認識手寫數字數據集
▌39-2 隨機森林處理手寫數字數據集
39-2-1 隨機森林的應用
39-2-2 手寫數字數據集分類
▌39-3 PCA 主成份分析

第40 章　動畫與遊戲 - Python 創意應用( 電子書)
▌40-1 繪圖功能
▌40-2 尺度控制畫布背景顏色
▌40-3 動畫設計
▌40-4 反彈球遊戲設計
▌40-5 專題- 使用tkinter 處理謝爾賓斯基三角形

附錄A　安裝與執行Python ( 電子書)
A-1 Windows 作業系統的安裝Python 版
A-2 啟動Python 可執行檔案
A-3 找尋Python 可執行檔案
A-4 在Python Shell 編輯環境
A-5 進入編輯Python 程式環境

附錄B　Anaconda、Spider 和Jupyter Notebook ( 電子書)
B-1 下載安裝Anaconda
B-2 Anaconda Prompt
B-3 啟動Spider 整合環境
B-4 Jupyter Notebook 環境

附錄C　使用Google Colab 雲端開發環境( 電子書)
C-1 進入Google 雲端
C-2 建立雲端資料夾
C-3 進入Google Colab 環境
C-4 編寫程式
C-5 儲存檔案
C-6 認識編輯區
C-7 新增加程式碼儲存格
C-8 更多編輯功能

附錄D　指令、函數索引表

附錄Ｅ　安裝第三方模組 ( 電子書)
E-1 命令提示字元
E-2 系統多重安裝使用pip
E-3 導入模組安裝更新版模組
E-4 安裝更新版模組
E-5 列出所安裝的模組
E-6 刪除模組
E-7 找尋更多模組
E-8 安裝新版pip

附錄F　RGB 色彩表( 電子書)

附錄G　是非、選擇與實作題 - 習題檔案( 電子書)

附錄H　ASCII 碼值表( 電子書)

附錄I　ChatGPT 協助學習Python( 電子書)
I-1 問ChatGPT 有關Python 基本觀念
I-2 Python 運算規則
I-3 Python 基本資料型態
I-4 程式除錯
I-5 輸出格式與內建函數說明
I-6 條件運算式
I-7 串列的應用
I-8 迴圈與重構程式
I-9 操作元組
I-10 字典
I-11 集合
I-12 函數
I-13 物件導向程式設計
I-14 設計與應用模組
I-15 檔案的輸入與輸出
I-16 正則表達式
I-17 Pillow 功能
I-18 詞雲功能
I-19 csv 檔案
I-20 圖表設計
I-21 網路爬蟲
I-22 機器學習入門