租期14天
今日租書可閱讀至2026-01-30
Python 運算思維
Google Colab x Gemini AI
零基礎 + 高效率 學「程式設計」
★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★
★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★
★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★
本書特色如下：
☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。
★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。
☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。
★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。
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Gemini API設計「智慧客服中心」
讀者最值得閱讀本書的十大理由
①從零開始的運算思維訓練
第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。
②完整且紮實的 Python 語法入門到進階
從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。
③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到
例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。
④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學
幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：
◎產生程式碼
◎除錯
◎重構程式
◎解釋程式邏輯
本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。
⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python 開發
附錄 C 教你：建立雲端資料夾、編輯區操作、檔案管理、執行 Colab Notebook、下載結果等，完全不用本機安裝。
⑥帶領讀者從資料分析一路邁向 AI 應用
後半部內容從 CSV 處理、Excel 整合、詞雲、圖表、爬蟲、資料可視化，一直到：
◎迴歸分析
◎機器學習（KNN、Decision Tree、Random Forest）
◎資料預測
是一本「從基礎程式 → AI 入門」的完整學習路線。
⑦圖像處理、影像編輯深入易懂
Pillow 影像處理章節（裁切、合成、濾鏡、繪圖、中文字型處理），是 Python 初學者最需要但書籍中最少見的完整範例。
⑧以專案為核心設計，讀完就能做作品
全書 20+ 專題：
◎星座下載爬蟲
◎CIA 情報員訊息替換
◎雞兔同籠
◎動態動畫（sin 波、移動球）
◎幾何資料的物件導向應用
全部都是讀者能直接使用、修改、創作的實務案例。
⑨提供大量附錄與教學資源
附錄 A ~ G 包含：
◎Python 安裝
◎模組安裝
◎20 章練習題（是非與選擇）
◎RGB 色碼表
◎ ASCII 表
◎ 專有名詞索引
讓讀者查詢、複習、考證無縫銜接。
⑩一本書讓你掌握：Python + AI + Colab + 資料分析 + 影像處理 + 機器學習
本書橫跨初學者到進階者需要的所有內容，特別適合：
◎ 程式新手
◎ AI 時代想補強程式能力的讀者
◎ 大專學生
◎ 職場工程師/資料分析師入門
◎ 想用 AI 快速學 Python 的所有人
這不是一本「只有語法」的教科書，而是一套完整的學習系統。
★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★
本書特色如下：
☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。
★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。
☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。
★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。
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Gemini API設計「智慧客服中心」
讀者最值得閱讀本書的十大理由
①從零開始的運算思維訓練
第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。
②完整且紮實的 Python 語法入門到進階
從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。
③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到
例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。
④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學
幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：
◎產生程式碼
◎除錯
◎重構程式
◎解釋程式邏輯
本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。
⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python 開發
附錄 C 教你：建立雲端資料夾、編輯區操作、檔案管理、執行 Colab Notebook、下載結果等，完全不用本機安裝。
⑥帶領讀者從資料分析一路邁向 AI 應用
後半部內容從 CSV 處理、Excel 整合、詞雲、圖表、爬蟲、資料可視化，一直到：
◎迴歸分析
◎機器學習（KNN、Decision Tree、Random Forest）
◎資料預測
是一本「從基礎程式 → AI 入門」的完整學習路線。
⑦圖像處理、影像編輯深入易懂
Pillow 影像處理章節（裁切、合成、濾鏡、繪圖、中文字型處理），是 Python 初學者最需要但書籍中最少見的完整範例。
⑧以專案為核心設計，讀完就能做作品
全書 20+ 專題：
◎星座下載爬蟲
◎CIA 情報員訊息替換
◎雞兔同籠
◎動態動畫（sin 波、移動球）
◎幾何資料的物件導向應用
全部都是讀者能直接使用、修改、創作的實務案例。
⑨提供大量附錄與教學資源
附錄 A ~ G 包含：
◎Python 安裝
◎模組安裝
◎20 章練習題（是非與選擇）
◎RGB 色碼表
◎ ASCII 表
◎ 專有名詞索引
讓讀者查詢、複習、考證無縫銜接。
⑩一本書讓你掌握：Python + AI + Colab + 資料分析 + 影像處理 + 機器學習
本書橫跨初學者到進階者需要的所有內容，特別適合：
◎ 程式新手
◎ AI 時代想補強程式能力的讀者
◎ 大專學生
◎ 職場工程師/資料分析師入門
◎ 想用 AI 快速學 Python 的所有人
這不是一本「只有語法」的教科書，而是一套完整的學習系統。
- 第1章 基本觀念(第1-1頁)
- 1-1 運算思維（Computational Thinking）(第1-2頁)
- 1-2 認識 Python(第1-3頁)
- 1-3 Python 的起源(第1-4頁)
- 1-4 Python 語言發展史(第1-5頁)
- 1-5 變數 - 靜態語言與動態語言(第1-6頁)
- 1-6 系統的安裝與執行(第1-7頁)
- 1-7 程式註解（comments）(第1-8頁)
- 1-8 Python 彩蛋（Easter Eggs）(第1-9頁)
- 1-9 Gemini AI 輔助程式設計(第1-10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 Gemini AI 輔助程式設計(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 Gemini AI 輔助程式設計(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)
- 4-2 格式化輸出資料使用 print( )(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4-18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 Python 的 match-case 流程控制(第5-9頁)
- 5-7 專題：BMI／火箭升空／閏年(第5-11頁)
- 5-8 Gemini AI 輔助程式設計(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 Gemini AI 輔助程式設計(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)
- 7-1-1 for 迴圈基本運作(第7-2頁)
- 7-1-2 如果程式碼區塊只有一列(第7-4頁)
- 7-1-3 有多列的程式碼區塊(第7-4頁)
- 7-1-4 將 for 迴圈應用在串列區間元素(第7-5頁)
- 7-1-5 將 for 迴圈應用在資料類別的判斷(第7-5頁)
- 7-2 range( ) 函數(第7-6頁)
- 7-2-1 一個參數的 range( ) 函數(第7-7頁)
- 7-2-2 有 2 個參數的 range( ) 函數(第7-7頁)
- 7-2-3 有 3 個參數的 range( ) 函數(第7-8頁)
- 7-2-4 活用 range( ) 應用(第7-9頁)
- 7-2-5 串列生成（list generator）的應用(第7-9頁)
- 7-2-6 含有條件式的串列生成(第7-11頁)
- 7-2-7 列出 ASCII 碼值或 Unicode 碼值的字元(第7-12頁)
- 7-3 進階的 for 迴圈應用(第7-13頁)
- 7-3-1 巢狀 for 迴圈(第7-13頁)
- 7-3-2 強制離開 for 迴圈 - break 指令(第7-14頁)
- 7-3-3 for 迴圈暫時停止不往下執行– continue 指令(第7-15頁)
- 7-3-4 for ⋯ else 迴圈(第7-17頁)
- 7-4 while 迴圈(第7-18頁)
- 7-4-1 基本 while 迴圈(第7-18頁)
- 7-4-2 巢狀 while 迴圈(第7-19頁)
- 7-4-3 強制離開 while 迴圈 - break 指令(第7-19頁)
- 7-4-4 while 迴圈暫時停止不往下執行– continue 指令(第7-20頁)
- 7-4-5 while 迴圈條件運算式與可迭代物件(第7-21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)
- 7-6-1 建立真實的成績系統(第7-23頁)
- 7-6-2 計算圓周率(第7-25頁)
- 7-6-3 國王的麥粒(第7-26頁)
- 7-6-4 電影院劃位系統設計(第7-27頁)
- 7-6-5 電腦視覺圖像初值的設定(第7-27頁)
- 7-7 Gemini AI 輔助程式設計(第7-28頁)
- 7-8 Gemini 輔助程式除錯（Debug）(第7-29頁)
- 7-8-1 分析語法錯誤(第7-29頁)
- 7-8-2 費氏數列的錯誤分析(第7-30頁)
- 7-8-3 分析語意錯誤(第7-31頁)
- 7-9 Gemini 重構程式(第7-33頁)
- 7-9-1 重構程式範例 1(第7-33頁)
- 7-9-2 重構程式範例 2(第7-34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 製作大型的串列－元素是元組(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 Gemini AI 輔助程式設計(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 match-case 與字典的結合(第9-15頁)
- 9-4 字典內鍵的值是串列或字典(第9-17頁)
- 9-5 字典常用的函數和方法(第9-19頁)
- 9-6 製作大型的字典資料(第9-21頁)
- 9-7 專題：單字出現次數/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼(第9-23頁)
- 9-8 Gemini AI 輔助程式設計(第9-27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 Gemini AI 輔助程式設計(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：單字次數／質數／Fibonacci(第11-38頁)
- 11-11 Gemini AI 輔助程式設計(第11-44頁)
- 第12章 類別－物件導向的程式設計/ 歐幾里德演算法(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 專題：幾何資料的應用(第12-25頁)
- 12-7 Gemini AI 輔助程式設計(第12-26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 模組(第13-21頁)
- 13-10 專題：文件加密(第13-23頁)
- 13-11 Gemini AI 輔助程式設計(第13-25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 Gemini AI 輔助程式設計(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 Gemini AI 輔助程式設計(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 正則表達式的特殊字元(第16-11頁)
- 16-5 專題：搶救 CIA 情報員 - sub( ) 方法(第16-17頁)
- 16-6 Gemini AI 輔助程式設計(第16-19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 Gemini AI 輔助程式設計(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18-2頁)
- 18-3 建立含中文字詞雲結果失敗(第18-3頁)
- 18-4 建立含中文字的詞雲(第18-4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18-9頁)
- 18-7 Gemini AI 輔助程式設計(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 Gemini AI 輔助程式設計(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20-42頁)
- 20-12 Gemini AI 輔助程式設計(第20-46頁)
- 第21章 網路爬蟲自動化資料蒐集與整合(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21-3頁)
- 21-3 解析網頁使用 BeautifulSoup 模組(第21-5頁)
- 21-4 網路爬蟲實戰－12 星座圖片下載(第21-12頁)
- 第22章 人工智慧破冰之旅(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)
- 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 Gemini AI 輔助程式設計(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 模組計算判定係數(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24-33頁)
- 24-10 Gemini AI 輔助程式設計(第24-38頁)
- 第25章 設計 Gemini 版的智慧客服系統(第25-1頁)
- 25-1 系統概念與設計架構(第25-2頁)
- 25-2 取得 Gemini API Key(第25-4頁)
- 25-3 我的第 1 個 Gemini 金鑰程式(第25-9頁)
- 25-4 Gemini 智慧問答小幫手(第25-12頁)
- 25-5 設計智慧客服系統(第25-14頁)
- 25-6 Gemini AI 模型比較(第25-17頁)
- 附錄C 使 Google Cola 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-5頁)
- C-4 編寫程式(第C-7頁)
- C-5 掌握 Google Colab 檔案操作(第C-8頁)
- C-6 檔案／下載(第C-15頁)
- C-7 認識「.ipynb」的本質(第C-16頁)
- C-8 認識編輯區(第C-18頁)
- C-9 筆記本內有多個儲存格(第C-18頁)
- C-10 Gemini AI 輔助 Python 程式設計(第C-21頁)
- 附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引(第D-1頁)
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