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  • Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維 
  • 點閱:1284
    668人已收藏
  • 作者: 洪錦魁著
  • 出版社:深智數位股份有限公司
  • 出版年:2023
  • ISBN:9786267273371
  • EISBN:9786267273555 PDF
  • 格式:PDF,JPG
  • 附註:含附錄 含索引
租期14天 今日租書可閱讀至2024-06-07

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」
 
本書特色
 
  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、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(第0-1頁)
    • 0-1 進入網頁與註冊(第0-2頁)
    • 0-2 認識ChatGPT/GPT-4(第0-5頁)
    • 0-3 ChatGPT 使用環境(第0-6頁)
    • 0-4 第一次使用ChatGPT(第0-10頁)
    • 0-5 建立新的會話(第0-13頁)
    • 0-6 管理ChatGPT 會話紀錄(第0-14頁)
    • 0-7 Prompt(第0-17頁)
    • 0-8 ChatGPT 回應的語言(第0-18頁)
    • 0-9 ChatGPT 繼續回答與快捷鍵(第0-18頁)
  • 第 1 章 基本觀念(第1-1頁)
    • 1-0 運算思維(Computational Thinking)(第1-2頁)
    • 1-1 認識Python(第1-3頁)
    • 1-2 Python 的起源(第1-4頁)
    • 1-3 Python 語言發展史(第1-5頁)
    • 1-4 Python 的應用範圍(第1-6頁)
    • 1-5 變數 - 靜態語言與動態語言(第1-7頁)
    • 1-6 系統的安裝與執行(第1-8頁)
    • 1-7 程式註解(comments)(第1-9頁)
    • 1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)(第1-10頁)
    • 1-9 ChatGPT 輔助學習(第1-11頁)
  • 第 2 章 認識變數與基本數學運算(第2-1頁)
    • 2-1 用Python 做計算(第2-2頁)
    • 2-2 認識變數(variable)(第2-2頁)
    • 2-3 認識程式的意義(第2-5頁)
    • 2-4 認識註解的意義(第2-6頁)
    • 2-5 變數的命名原則(第2-6頁)
    • 2-6 基本數學運算(第2-8頁)
    • 2-7 指派運算子(第2-10頁)
    • 2-8 Python 的多重指定(Multiple Assignment)(第2-11頁)
    • 2-9 Python 的列連接(Line Continuation)(第2-12頁)
    • 2-10 專題:複利計算/ 計算圓面積與圓周長(第2-13頁)
    • 2-11 ChatGPT 輔助學習(第2-14頁)
  • 第 3 章 Python 的基本資料型態(第3-1頁)
    • 3-1 type( ) 函數(第3-2頁)
    • 3-2 數值資料型態(第3-3頁)
    • 3-3 布林值資料型態(第3-8頁)
    • 3-4 字串資料型態(第3-10頁)
    • 3-5 字串與字元(第3-16頁)
    • 3-6 專題:地球到月球時間計算/ 計算座標軸2 點之間距離(第3-18頁)
    • 3-7 ChatGPT 輔助學習(第3-20頁)
  • 第 4 章 基本輸入與輸出(第4-1頁)
    • 4-1 Python 的輔助說明help( )(第4-2頁)
    • 4-1 Python 的輔助說明help( )(第4-2頁)
    • 4-3 資料輸入input( )(第4-10頁)
    • 4-4 處理字串的數學運算eval( )(第4-11頁)
    • 4-5 列出所有內建函數dir( )(第4-12頁)
    • 4-6 專題:溫度轉換/ 房貸問題/ 經緯度距離/ 雞兔同籠(第4-13頁)
    • 4-7 ChatGPT 輔助學習(第4-19頁)
  • 第 5 章 程式的流程控制(第5-1頁)
    • 5-1 關係運算子(第5-2頁)
    • 5-2 邏輯運算子(第5-2頁)
    • 5-3 if 敘述(第5-4頁)
    • 5-4 if ⋯ else 敘述(第5-6頁)
    • 5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述(第5-8頁)
    • 5-6 專題:BMI / 猜數字 / 方程式/ 火箭升空/ 閏年(第5-9頁)
    • 5-7 ChatGPT 輔助學習(第5-14頁)
  • 第 6 章 串列(List)(第6-1頁)
    • 6-1 認識串列(list)(第6-2頁)
    • 6-2 Python 物件導向觀念與方法(第6-12頁)
    • 6-3 串列元素是字串的常用方法(第6-15頁)
    • 6-4 增加與刪除串列元素(第6-17頁)
    • 6-5 串列的排序(第6-20頁)
    • 6-6 進階串列操作(第6-23頁)
    • 6-7 串列內含串列(第6-24頁)
    • 6-8 串列的賦值與切片拷貝(第6-27頁)
    • 6-9 再談字串(第6-28頁)
    • 6-10 in 和not in 運算式(第6-33頁)
    • 6-11 enumerate 物件(第6-34頁)
    • 6-12 專題:大型串列/ 認識凱薩密碼(第6-35頁)
    • 6-13 ChatGPT 輔助學習(第6-36頁)
  • 第 7 章 迴圈設計(第7-1頁)
    • 7-1 基本for 迴圈(第7-2頁)
    • 7-2 range( ) 函數(第7-6頁)
    • 7-3 進階的for 迴圈應用(第7-13頁)
    • 7-4 while 迴圈(第7-18頁)
    • 7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析(第7-22頁)
    • 7-6 專題:成績系統/ 圓周率/ 國王的麥粒/ 電影院劃位(第7-23頁)
    • 7-7 ChatGPT 輔助學習(第7-28頁)
  • 第 8 章 元組(Tuple)(第8-1頁)
    • 8-1 元組的定義(第8-2頁)
    • 8-2 讀取元組元素(第8-3頁)
    • 8-3 遍歷所有元組元素(第8-4頁)
    • 8-4 元組切片(tuple slices)(第8-4頁)
    • 8-5 方法與函數(第8-4頁)
    • 8-6 串列與元組資料互換(第8-5頁)
    • 8-7 其它常用的元組方法(第8-6頁)
    • 8-8 enumerate 物件使用在元組(第8-6頁)
    • 8-9 使用zip( ) 打包多個物件(第8-7頁)
    • 8-10 製作大型的元組資料(第8-9頁)
    • 8-11 元組的功能(第8-9頁)
    • 8-12 專題:認識元組/ 基礎統計應用(第8-10頁)
    • 8-13 ChatGPT 輔助學習(第8-12頁)
  • 第 9 章 字典(Dict)(第9-1頁)
    • 9-1 字典基本操作(第9-2頁)
    • 9-2 遍歷字典(第9-10頁)
    • 9-3 字典內鍵的值是串列(第9-15頁)
    • 9-4 字典內鍵的值是字典(第9-16頁)
    • 9-5 字典常用的函數和方法(第9-17頁)
    • 9-6 製作大型的字典資料(第9-20頁)
    • 9-7 專題:文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼(第9-22頁)
    • 9-8 ChatGPT 輔助學習(第9-26頁)
  • 第 10 章 集合(Set)(第10-1頁)
    • 10-1 建立集合(第10-2頁)
    • 10-2 集合的操作(第10-4頁)
    • 10-3 適用集合的方法(第10-10頁)
    • 10-4 適用集合的基本函數操作(第10-12頁)
    • 10-5 專題:夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式 / 雞尾酒實例(第10-12頁)
    • 10-6 ChatGPT 輔助學習(第10-15頁)
  • 第 11 章 函數設計(第11-1頁)
    • 11-1 Python 函數基本觀念(第11-2頁)
    • 11-2 函數的參數設計(第11-4頁)
    • 11-3 函數傳回值(第11-9頁)
    • 11-4 呼叫函數時參數是串列(第11-13頁)
    • 11-5 傳遞任意數量的參數(第11-18頁)
    • 11-6 遞迴式函數設計recursive(第11-21頁)
    • 11-7 區域變數與全域變數(第11-29頁)
    • 11-8 匿名函數lambda(第11-32頁)
    • 11-9 pass 與函數(第11-38頁)
    • 11-10 專題:單字出現次數/ 質數(第11-38頁)
    • 11-11 ChatGPT 輔助學習(第11-44頁)
  • 第 12 章 類別– 物件導向的程式設計(第12-1頁)
    • 12-1 類別的定義與使用(第12-2頁)
    • 12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)(第12-7頁)
    • 12-3 類別的繼承(第12-10頁)
    • 12-4 多型(polymorphism)(第12-20頁)
    • 12-5 多重繼承(第12-22頁)
    • 12-6 type 與instance(第12-25頁)
    • 12-7 專題:幾何資料的應用(第12-27頁)
    • 12-8 ChatGPT 輔助學習(第12-28頁)
  • 第 13 章 設計與應用模組(第13-1頁)
    • 13-1 將自建的函數儲存在模組中(第13-2頁)
    • 13-2 應用自己建立的函數模組(第13-4頁)
    • 13-3 將自建的類別儲存在模組內(第13-7頁)
    • 13-4 應用自己建立的類別模組(第13-9頁)
    • 13-5 隨機數random 模組(第13-12頁)
    • 13-6 時間time 模組(第13-16頁)
    • 13-7 系統sys 模組(第13-20頁)
    • 13-8 keyword 模組(第13-21頁)
    • 13-9 日期calendar(第13-21頁)
    • 13-10 專題:蒙地卡羅模擬/ 文件加密(第13-23頁)
    • 13-11 ChatGPT 輔助學習(第13-26頁)
  • 第 14 章 檔案讀取與寫入(第14-1頁)
    • 14-1 開啟檔案open( )(第14-2頁)
    • 14-2 讀取檔案(第14-3頁)
    • 14-3 寫入檔案(第14-8頁)
    • 14-4 讀取和寫入二進位檔案(第14-11頁)
    • 14-5 認識編碼格式encoding(第14-13頁)
    • 14-6 ChatGPT 輔助學習(第14-15頁)
  • 第 15 章 程式除錯與異常處理(第15-1頁)
    • 15-1 程式異常(第15-2頁)
    • 15-2 設計多組異常處理程序(第15-6頁)
    • 15-3 丟出異常 - raise(第15-10頁)
    • 15-4 程式除錯的典故(第15-11頁)
    • 15-5 ChatGPT 輔助學習(第15-12頁)
  • 第 16 章 正則表達式Regular Expression(第16-1頁)
    • 16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字(第16-2頁)
    • 16-2 正則表達式的基礎(第16-4頁)
    • 16-3 更多搜尋比對模式(第16-7頁)
    • 16-4 貪婪與非貪婪搜尋(第16-11頁)
    • 16-5 正則表達式的特殊字元(第16-13頁)
    • 16-6 MatchObject 物件(第16-19頁)
    • 16-7 專題:搶救CIA 情報員-sub( ) 方法(第16-21頁)
    • 16-8 ChatGPT 輔助學習(第16-23頁)
  • 第 17 章 用Python 處理影像檔案(第17-1頁)
    • 17-1 認識Pillow 模組的RGBA(第17-2頁)
    • 17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)(第17-4頁)
    • 17-3 影像的基本操作(第17-5頁)
    • 17-4 影像的編輯(第17-8頁)
    • 17-5 裁切、複製與影像合成(第17-13頁)
    • 17-6 影像濾鏡(第17-15頁)
    • 17-7 在影像內繪製圖案(第17-16頁)
    • 17-8 在影像內填寫文字(第17-19頁)
    • 17-9 ChatGPT 輔助學習(第17-24頁)
  • 第 18 章 詞雲設計(第18-1頁)
    • 18-1 Python Shell 環境 - 安裝wordcloud(第18-2頁)
    • 18-2 我的第一個詞雲程式(第18-3頁)
    • 18-3 建立含中文字詞雲結果失敗(第18-4頁)
    • 18-4 建立含中文字的詞雲(第18-5頁)
    • 18-5 進一步認識jieba 模組的分詞(第18-9頁)
    • 18-6 建立含圖片背景的詞雲(第18-10頁)
    • 18-7 ChatGPT 輔助學習(第18-12頁)
  • 第 19 章 使用Python 處理CSV 文件(第19-1頁)
    • 19-1 建立一個CSV 文件(第19-2頁)
    • 19-2 用記事本開啟CSV 檔案(第19-3頁)
    • 19-3 csv 模組(第19-4頁)
    • 19-4 讀取CSV 檔案(第19-4頁)
    • 19-5 寫入CSV 檔案(第19-7頁)
    • 19-6 Python 與Microsoft Excel(第19-10頁)
    • 19-7 ChatGPT 輔助學習(第19-13頁)
  • 第 20 章 數據圖表的設計(第20-1頁)
    • 20-1 認識matplotlib.ipynbplot 模組的主要函數(第20-2頁)
    • 20-2 繪製簡單的折線圖plot( )(第20-3頁)
    • 20-3 繪製散點圖scatter( )(第20-12頁)
    • 20-4 Numpy 模組基礎知識(第20-13頁)
    • 20-5 色彩映射color mapping(第20-19頁)
    • 20-6 繪製多個圖表(第20-23頁)
    • 20-7 建立畫布與子圖表物件(第20-28頁)
    • 20-8 長條圖的製作bar( )(第20-32頁)
    • 20-9 圓餅圖的製作pie( )(第20-35頁)
    • 20-10 設計2D 動畫(第20-38頁)
    • 20-11 專題:數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解(第20-41頁)
    • 20-12 ChatGPT 輔助學習(第20-46頁)
  • 第 21 章 網路爬蟲(第21-1頁)
    • 21-1 下載網頁資訊使用requests 模組(第21-2頁)
    • 21-2 檢視網頁原始檔(第21-7頁)
    • 21-3 解析網頁使用BeautifulSoup 模組(第21-10頁)
    • 21-4 網路爬蟲實戰(第21-22頁)
    • 21-5 ChatGPT 輔助學習(第21-25頁)
  • 第 22 章 人工智慧破冰之旅-KNN 演算法(第22-1頁)
    • 22-1 將畢氏定理應用在性向測試(第22-2頁)
    • 22-2 電影分類(第22-4頁)
    • 22-3 ChatGPT 輔助學習(第22-7頁)
  • 第 23 章 迴歸分析基礎觀念(第23-1頁)
    • 23-1 相關係數(Correlation Coefficient)(第23-2頁)
    • 23-2 建立線性迴歸模型與數據預測(第23-5頁)
    • 23-3 二次函數的迴歸模型(第23-7頁)
    • 23-4 ChatGPT 輔助學習(第23-8頁)
  • 第 24 章 機器學習使用scikit-learn 入門(第24-1頁)
    • 24-1 網路購物數據調查(第24-2頁)
    • 24-2 使用scikit-learn 模組計算決定係數(第24-3頁)
    • 24-3 預測未來值(第24-4頁)
    • 24-4 人工智慧、機器學習、深度學習(第24-5頁)
    • 24-5 認識scikit-learn 數據模組datasets(第24-7頁)
    • 24-6 監督學習 – 線性迴歸(第24-8頁)
    • 24-7 scikit-learn 產生數據(第24-15頁)
    • 24-8 常見的監督學習分類器(第24-18頁)
    • 24-9 無監督學習 – 群集分析(第24-29頁)
    • 24-10 ChatGPT 輔助學習(第24-34頁)
  • 第 25 章 設計ChatGPT 線上AI 聊天室(第25-1頁)
    • 25-1 ChatGPT 的API 類別(第25-2頁)
    • 25-2 取得API 密鑰(第25-2頁)
    • 25-3 安裝openai 模組(第25-3頁)
    • 25-4 設計ChatGPT 線上AI 聊天室(第25-4頁)
  • 附錄C 使用Google Colab 雲端開發環境(第C-1頁)
    • C-1 進入Google 雲端(第C-2頁)
    • C-2 建立雲端資料夾(第C-3頁)
    • C-3 進入Google Colab 環境(第C-4頁)
    • C-4 編寫程式(第C-6頁)
    • C-5 更改檔案名稱(第C-6頁)
    • C-6 認識編輯區(第C-8頁)
    • C-7 新增加程式碼儲存格(第C-8頁)
    • C-8 更多編輯功能(第C-9頁)
  • 附錄D Sort:指令、函數與專有名詞索引(第D-1頁)
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