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| 商品編號： | DCM8292 | |
| 商品名稱： | Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維 出版公司:深智數位 作者:洪錦魁 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版 | | | 語系版本： | PDF電子書 繁體中文版 | |
| 運行平台： | PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用 | |
| 更新日期： | 2026-05-01 | |
| 光碟片數： | 1片CD光碟 | |
| 銷售價格： | $100元 | |
| 熱門標籤： | 零基礎
深智數位
洪錦魁
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程式設計
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ChatGPT
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Python + ChatGPT 零基礎+高效率學程式設計與運算思維 出版公司:深智數位 作者:洪錦魁 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版
商品資料
作者：洪錦魁
出版社：深智數位股份有限公司
出版年：2024
課程類型：電腦資訊>程式設計
檔案格式：PDF
ISBN：9786267383308
書籍簡介
Python + ChatGPT
零基礎 + 高效率
學程式設計與運算思維
第4版
★★★★★【前一版是國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★
★★★★★【Google Colab + Python Shell環境解說】★★★★★
★★★★★【前一版是國內第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★
★★★★★【設計線上AI客服和Emoji機器人程式】★★★★★
★★★★★【前一版是國內第1本講解設計Pythonic程式★★★★★
本書特色
相較於第3版，第4版新增與修訂下列內容：
☆ 增加ChatGPT處理除錯(Debug)、程式註解、重構和重寫程式的應用。
★ 更完整的解說機器學習知識的觀念。
☆ 用「gpt-4」語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」。
★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。
☆ 小細節修訂約50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」和「Emoji翻譯機器人」
作者簡介
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。2023年12月獲選博客來10大華文作家，且是唯一電腦書籍作者獲選者。
★DOS時代：代表作品是「IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構」。
☆Windows時代：代表作品是「Windows Programming使用C、Visual Basic」。
★Internet時代：代表作品是「網頁設計使用HTML」。
☆大數據時代：代表作品是「R語言邁向Big Data之路」。
★AI時代：代表作品是「機器學習Python實作」。
☆通用AI時代：國內第1本「ChatGPT、Bing Chat + Copilot」作品的作者。
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：Python、C、Java、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：Python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：機器學習基礎數學、微積分、真實數據、專題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，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。
章節
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)
- 4-2 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4-19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 輔助流程圖繪製與程式設計(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 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)
- 7-8 ChatGPT 輔助程式除錯 (Debug)(第7-30頁)
- 7-9 ChatGPT 重構程式(第7-35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 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：單字出現次數 / 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：單字次數 / 質數 / Fibonacci / 歐幾里德演算法(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 模組(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18-9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(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 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 ChatGPT 輔助學習(第24-38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 設計線上 AI 客服與 Emoji 機器人(第25-4頁)
- 25-5 查核 API keys 的費用(第25-6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 指令、函數、方法與專有名詞索引(第D-1頁)
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