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Python最強入門邁向數據科學之路.王者歸來
Python最強入門
邁向數據科學之路
王者歸來
第3版
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★
★★★★★【1500個重點說明】★★★★★
★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★
Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。
1:強調Python語法內涵與精神。
2:用精彩程式實例解說。
3:科學與人工智慧知識融入內容。
4:章節習題引導讀者複習與自我練習。
相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:
★解說在Google Colab雲端開發環境執行
☆解說使用Anaconda Spider環境執行
★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂
☆Python語法精神、效能發揮極致
★遞迴函數徹底解說
☆f-strings輸出徹底解說
★電影院訂位系統
☆靜態與動態2D ~ 3D圖表
★Numpy數學運算與3D繪圖原理
☆Pandas操作CSV和Excel
★Sympy模組與符號運算
☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識
★線性迴歸
☆機器學習 – scikit-learn
★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
☆決策樹
★隨機森林樹
☆其他修訂小細節超過100處
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950個程式實例和約250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291道程式實作題。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)
★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)
★遞廻式觀念與碎形(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
★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
☆機器學習 – 線性迴歸
★機器學習 – scikit-learn
☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
★決策樹
☆隨機森林樹
★完整函數索引,未來可以隨時查閱
邁向數據科學之路
王者歸來
第3版
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★
★★★★★【1500個重點說明】★★★★★
★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★
Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。
1:強調Python語法內涵與精神。
2:用精彩程式實例解說。
3:科學與人工智慧知識融入內容。
4:章節習題引導讀者複習與自我練習。
相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:
★解說在Google Colab雲端開發環境執行
☆解說使用Anaconda Spider環境執行
★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂
☆Python語法精神、效能發揮極致
★遞迴函數徹底解說
☆f-strings輸出徹底解說
★電影院訂位系統
☆靜態與動態2D ~ 3D圖表
★Numpy數學運算與3D繪圖原理
☆Pandas操作CSV和Excel
★Sympy模組與符號運算
☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識
★線性迴歸
☆機器學習 – scikit-learn
★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
☆決策樹
★隨機森林樹
☆其他修訂小細節超過100處
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950個程式實例和約250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291道程式實作題。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)
★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)
★遞廻式觀念與碎形(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
★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法
☆機器學習 – 線性迴歸
★機器學習 – scikit-learn
☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機
★決策樹
☆隨機森林樹
★完整函數索引,未來可以隨時查閱
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第1章 基本觀念
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1-1 認識Python
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1-2 Python的起源
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1-3 Python語言發展史
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1-4 Python的應用範圍
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1-5 靜態語言與動態語言
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1-6 系統的安裝與執行
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1-6-1 系統安裝與執行
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1-6-2 程式設計與執行
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1-7 程式註解
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1-7-1 註解符號#
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1-7-2 三個單引號或雙引號
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1-8 Python彩蛋
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第2章 認識變數與基本數學運算
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2-1 用Python做計算
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2-2 認識變數
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2-2-1 基本觀念
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2-2-2 認識變數位址意義
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2-3 認識程式的意義
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2-4 認識註解的意義
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2-5 變數的命名原則
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2-5-1 基本觀念
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2-5-2 認識底線開頭或結尾的變數
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2-6 基本數學運算
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2-6-1 賦值
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2-6-2 四則運算
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2-6-3 餘數和整除
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2-6-4 次方
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2-6-5 Python語言控制運算的優先順序
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2-7 指派運算子
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2-8 Python等號的多重指定使用
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2-9 Python的斷列
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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
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2-10-2 價值衰減的計算
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2-10-3 數學運算-計算圓面積與周長
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第3章 Python的基本資料型態
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3-1 type()函數
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3-2 數值資料型態
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3-2-1 整數int
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3-2-2 浮點數
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3-2-3 整數與浮點數的運算
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3-2-4 不同底數的整數
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3-2-5 強制資料型態的轉換
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3-2-6 數值運算常用的函數
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3-2-7 科學記號表示法
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3-2-8 複數(complex number)
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3-3 布林值資料型態
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3-3-1 基本觀念
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3-3-2 bool()
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3-4 字串資料型態
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3-4-1 字串的連接
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3-4-2 處理多於一列的字串
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3-4-3 逸出字元
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3-4-4 str()
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3-4-5 將字串轉換為整數
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3-4-6 字串與整數相乘產生字串複製效果
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3-4-7 聰明的使用字串加法和換列字元\n
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3-4-8 字串前加r
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3-5 字串與字元
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3-5-1 ASCII碼
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3-5-2 Unicode碼
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3-5-3 utf-8編碼
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3-6 bytes資料
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3-6-1 字串轉成bytes資料
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3-6-2 bytes資料轉成字串
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3-7 專題-地球到月球時間計算/計算座標軸2點之間距離
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3-7-1 計算地球到月球所需時間
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3-7-2 計算座標軸2個點之間的距離
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第4章 基本輸入與輸出
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4-1 Python的輔助說明help()
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4-2 格式化輸出資料使用print()
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4-2-1 函數print()的基本語法
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4-2-2 使用%格式化字串同時用print()輸出
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4-2-3 精準控制格式化的輸出
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4-2-4 {}和format()函數
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4-2-5 f-strings格式化字串
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4-3 輸出資料到檔案
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4-3-1 開啟一個檔案open()
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4-3-2 使用print()函數輸出資料到檔案
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4-4 資料輸入input()
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4-5 處理字串的數學運算eval()
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4-6 列出所有內建函數dir()
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4-7 專題-溫度轉換/房貸問題/緯度距離/雞兔同籠
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4-7-1 設計攝氏溫度和華氏溫度的轉換
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4-7-2 房屋貸款問題實作
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4-7-3 使用math模組與經緯度計算地球任意兩點的距離
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4-7-4 雞兔同籠-解聯立方程式
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第5章 程式的流程控制使用if敘述
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5-1 關係運算子
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5-2 邏輯運算子
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5-3 if敘述
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5-4 if⋯else敘述
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5-5 if⋯elif⋯else敘述
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5-6 專題-BMI/猜數字/生肖/方程式/火箭升空/閏年
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5-6-1 設計人體體重健康判斷程式
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5-6-2 猜出0~7之間的數字
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5-6-3 求一元二次方程式的根
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5-6-4 火箭升空
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5-6-5 計算潤年程式
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第6章 串列(List)
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6-1 認識串列(list
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6-1-1 串列基本定義
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6-1-2 讀取串列元素
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6-1-3 串列切片(list slices)
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6-1-4 串列統計資料函數
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6-1-5 更改串列元素的內容
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6-1-6 串列的相加
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6-1-7 串列乘以一個數字
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6-1-8 刪除串列元素
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6-1-9 串列為空串列的判斷
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6-1-10 刪除串列
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6-1-11 補充多重指定與串列
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6-2 Python物件導向觀念與方法
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6-2-1 取得串列的方法
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6-2-2 了解特定方法的使用說明
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6-3 字串內容是串列的常用方法
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6-3-1 更改字串大小寫lower()/upper()/title()/swapcase()
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6-3-2 刪除空白字元rstrip()/lstrip()/strip()
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6-3-3 格式化字串位置center()/ljust()/rjust()/zfill()
-
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6-4 增加與刪除串列元素
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6-4-1 在串列末端增加元素append()
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6-4-2 插入串列元素insert()
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6-4-3 刪除串列元素pop()
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6-4-4 刪除指定的元素remove()
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6-5 串列的排序
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6-5-1 顛倒排序reverse()
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6-5-2 sort()排序
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6-5-3 sorted()排序
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6-6 進階串列操作
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6-6-1 index()
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6-6-2 count()
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6-7 串列內含串列
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6-7-1 基礎觀念與實作
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6-7-2 再談append()
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6-7-3 extend()
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6-7-4 再看二維串列
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6-8 串列的賦值與切片拷貝
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6-8-1 串列賦值
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6-8-2 位址的觀念
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6-8-3 串列的切片拷貝
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6-9 再談字串
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6-9-1 字串的索引
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6-9-2 islower()/isupper()/isdigit()/isalpha()/isalnum()
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6-9-3 字串切片
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6-9-4 將字串轉成串列
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6-9-5 使用split()分割字串
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6-9-6 串列元素的組合join()
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6-9-7 子字串搜尋與索引
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6-9-8 字串的其它方法
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6-10 in和not in運算式
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6-11 is或is not運算式
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6-11-1 整數變數在記憶體位址的觀察
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6-11-2 將is和is not運算式應用在整數變數
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6-12 enumerate物件
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6-13 專題 大型串列/認識凱薩密碼
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6-13-1 製作大型的串列資料
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6-13-2 凱薩密碼
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第7章 迴圈設計
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7-1 基本for迴圈
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7-1-1 for迴圈基本運作
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7-1-2 如果程式碼區塊只有一列
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7-1-3 有多列的程式碼區塊
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7-1-4 將for迴圈應用在串列區間元素
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7-1-5 將for迴圈應用在資料類別的判斷
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7-1-6 活用for迴圈
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7-2 range()函數
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7-2-1 只有一個參數的range()函數的應用
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7-2-2 擴充專題銀行存款複利的軌跡
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7-2-3 有2個參數的range()函數
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7-2-4 有3個參數的range()函數
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7-2-5 活用range()應用
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7-2-6 串列生成(list generator)的應用
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7-2-7 含有條件式的串列生成
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7-2-8 列出ASCII碼值或Unicode碼值的字元
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7-3 進階的for迴圈應用
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7-3-1 巢狀for迴圈
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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
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-
7-5 enumerate物件使用for迴圈解析
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7-6 專題 購物車設計/圓周率/雞兔同籠/國王的麥粒/電影院劃位
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7-6-1 設計購物車系統
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7-6-2 建立真實的成績系統
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7-6-3 計算圓周率
-
7-6-4 雞兔同籠-使用迴圈計算
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7-6-5 國王的麥粒
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7-6-6 電影院劃位系統設計
-
7-6-7 Fibonacci數列
-
-
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第8章 元組(Tuple)
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8-1 元組的定義
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8-2 讀取元組元素
-
8-3 遍歷所有元組元素
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8-4 修改元組內容產生錯誤的實例
-
8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素
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8-6 元組切片(tuple slices)
-
8-7 方法與函數
-
8-8 串列與元組資料互換
-
8-9 其它常用的元組方法
-
8-10 enumerate物件使用在元組
-
8-11 使用zip()打包多個物件
-
8-12 生成式(generator)
-
8-13 製作大型的元組資料
-
8-14 元組的功能
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8-15 專題 認識元組/打包與解包/bytes與bytearray
-
8-15-1 認識元組
-
8-15-2 多重指定、打包與解包
-
8-15-3 再談bytes與bytearray
-
-
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第9章 字典(Dict)
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9-1 字典基本操作
-
9-1-1 定義字典
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9-1-2 列出字典元素的值
-
9-1-3 增加字典元素
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9-1-4 更改字典元素內容
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9-1-5 刪除字典特定元素
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9-1-6 字典的pop()方法
-
9-1-7 字典的popitem()方法
-
9-1-8 刪除字典所有元素
-
9-1-9 建立一個空字典
-
9-1-10 字典的拷貝
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9-1-11 取得字典元素數量
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9-1-12 驗證元素是否存在
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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
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9-2-1 items()遍歷字典的鍵:值
-
9-2-2 keys()遍歷字典的鍵
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9-2-3 sorted()依鍵排序與遍歷字典
-
9-2-4 values()遍歷字典的值
-
9-2-5 sorted()依值排序與遍歷字典的值
-
-
9-3 建立字典串列
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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
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9-6-1 len()
-
9-6-2 fromkeys()
-
9-6-3 get()
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9-6-4 setdefault()
-
-
9-7 製作大型的字典資料
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9-8 專題 文件分析/字典生成式/星座/凱薩密碼/摩斯密碼
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9-8-1 傳統方式分析文章 的文字與字數
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9-8-2 字典生成式
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9-8-3 設計星座字典
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9-8-4 文件加密-凱薩密碼實作
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9-8-5 摩斯密碼(Morse code)
-
-
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第10章 集合(Set)
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10-1 建立集合
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10-1-1 使用{}建立集合
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10-1-2 集合元素是唯一
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10-1-3 使用set()建立集合
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10-1-4 集合的基數(cardinality)
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10-1-5 建立空集合要用set()
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10-1-6 大數據資料與集合的應用
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10-2 集合的操作
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10-2-1 交集(intersection)
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10-2-2 聯集(union)
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10-2-3 差集(difference)
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10-2-4 對稱差集(symmetric difference)
-
10-2-5 等於
-
10-2-6 不等於
-
10-2-7 是成員in
-
10-2-8 不是成員not in
-
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10-3 適用集合的方法
-
10-3-1 add()
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10-3-2 copy()
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10-3-3 remove()
-
10-3-4 discard()
-
10-3-5 pop()
-
10-3-6 clear()
-
10-3-7 isdisjoint()
-
10-3-8 issubset()
-
10-3-9 issuperset()
-
10-3-10 intersection_update()
-
10-3-11 update()
-
10-3-12 difference_update()
-
10-3-13 symmetric_difference_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
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10-6-1 夏令營程式設計
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10-6-2 集合生成式
-
10-6-3 集合增加程式效率
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10-6-4 雞尾酒的實例
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第11章 函數設計
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11-1 Python函數基本觀念
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11-1-1 函數的定義
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11-1-2 沒有傳入參數也沒有傳回值的函數
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11-1-3 在PythonShell執行函數
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11-2 函數的參數設計
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11-2-1 傳遞一個參數
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11-2-2 多個參數傳遞
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11-2-3 關鍵字參數 參數名稱=值
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11-2-4 參數預設值的處理
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11-3 函數傳回值
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11-3-1 傳回None
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11-3-2 簡單回傳數值資料
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11-3-3 傳回多筆資料的應用-實質是回傳tuple
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11-3-4 簡單回傳字串資料
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11-3-5 再談參數預設值
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11-3-6 函數回傳字典資料
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11-3-7 將迴圈應用在建立VIP 會員字典
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11-4 呼叫函數時參數是串列
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11-4-1 基本傳遞串列參數的應用
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11-4-2 觀察傳遞一般變數與串列變數到函數的區別
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11-4-3 在函數內修訂串列的內容
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11-4-4 使用副本傳遞串列
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11-5 傳遞任意數量的參數
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11-5-1 基本傳遞處理任意數量的參數
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11-5-2 設計含有一般參數與任意數量參數的函數
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11-5-3 設計含有一般參數與任意數量的關鍵字參數
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11-6 進一步認識函數
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11-6-1 函數文件字串Docstring
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11-6-2 函數是一個物件
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11-6-3 函數可以是資料結構成員
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11-6-4 函數可以當作參數傳遞給其它函數
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11-6-5 函數當參數與*args不定量的參數
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11-6-6 嵌套函數
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11-7 遞迴式函數設計recursive
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11-7-1 從掉入無限遞迴說起
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11-7-2 非遞迴式設計階乘數函數
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11-7-3 從一般函數進化到遞迴函數
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11-7-4 Python的遞迴次數限制
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11-8 區域變數與全域變數
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11-8-1 全域變數可以在所有函數使用
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11-8-2 區域變數與全域變數使用相同的名稱
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11-8-3 程式設計需注意事項
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11-8-4 locals()和globals()
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11-9 匿名函數lambda
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11-9-1 匿名函數lambda的語法
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11-9-2 使用lambda匿名函數的理由
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11-9-3 匿名函數應用在高階函數的參數
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11-9-4 匿名函數使用與filter()
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11-9-5 匿名函數使用與map()
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11-9-6 匿名函數使用與reduce()
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11-10 pass與函數
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11-11 type關鍵字應用在函數
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11-12 設計自己的range()
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11-13 裝飾器(Decorator)
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11-14 專題 函數的應用/質數
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11-14-1 用函數重新設計記錄一篇文章 每個單字出現次數
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11-14-2 質數Prime Number
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11-15 專題 歐幾里德演算法
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11-15-1 土地區塊劃分
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11-15-2 最大公約數(Greatest Common Divisor)
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11-15-3 輾轉相除法
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11-15-4 遞迴式函數設計處理歐幾里德算法
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11-15-5 最小公倍數(Least Common Multiple)
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第12章 類別-物件導向的程式設計
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12-1 類別的定義與使用
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12-1-1 定義類別
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12-1-2 操作類別的屬性與方法
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12-1-3 類別的建構方法
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12-1-4 屬性初始值的設定
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12-2 類別的訪問權限-封裝(encapsulation)
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12-2-1 私有屬性
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12-2-2 私有方法
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12-3 類別的繼承
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12-3-1 衍生類別繼承基底類別的實例應用
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12-3-2 如何取得基底類別的私有屬性
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12-3-3 衍生類別與基底類別有相同名稱的屬性
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12-3-4 衍生類別與基底類別有相同名稱的方法
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12-3-5 衍生類別引用基底類別的方法
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12-3-6 衍生類別有自己的方法
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12-3-7 三代同堂的類別與取得基底類別的屬性super()
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12-3-8 兄弟類別屬性的取得
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12-3-9 認識Python類別方法的self 參數
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12-4 多型(polymorphism)
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12-5 多重繼承
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12-5-1 基本觀念
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12-5-2 super()應用在多重繼承的問題
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12-6 type與instance
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12-6-1 type()
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12-6-2 isinstance()
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12-7 特殊屬性
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12-7-1 文件字串__doc__
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12-7-2 __name__ 屬性
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12-8 類別的特殊方法
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12-8-1 __str__()方法
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12-8-2 __repr__()方法
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12-8-3 __iter__()方法
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12-8-4 __eq__()方法
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12-9 專題:幾何資料的應用
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第13章 設計與應用模組
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13-1 將自建的函數儲存在模組中
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13-1-1 先前準備工作
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13-1-2 建立函數內容的模組
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13-2 應用自己建立的函數模組
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13-2-1 import模組名稱
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13-2-2 導入模組內特定單一函數
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13-2-3 導入模組內多個函數
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13-2-4 導入模組所有函數
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13-2-5 使用as給函數指定替代名稱
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13-2-6 使用as給模組指定替代名稱
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13-2-7 將主程式放在main()與__name__搭配的好處
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13-3 將自建的類別儲存在模組內
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13-3-1 先前準備工作
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13-3-2 建立類別內容的模組
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13-4 應用自己建立的類別模組
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13-4-1 導入模組的單一類別
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13-4-2 導入模組的多個類別
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13-4-3 導入模組內所有類別
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13-4-4 import模組名稱
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13-4-5 模組內導入另一個模組的類別
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13-5 隨機數random模組
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13-5-1 randint()
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13-5-2 random()
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13-5-3 uniform()
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13-5-4 choice()
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13-5-5 shuffle()
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13-5-6 sample()
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13-5-7 seed()
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13-6 時間time模組
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13-6-1 time()
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13-6-2 asctime()
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13-6-3 ctime(n)
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13-6-4 localtime()
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13-6-5 process_time()
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13-7 系統sys模組
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13-7-1 version和version_info屬性
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13-7-2 stdin物件
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13-7-3 stdout物件
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13-7-4 platform屬性
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13-7-5 path屬性
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13-7-6 getwindowsversion()
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13-7-7 executable
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13-7-8 DOS命令列引數
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13-8 keyword模組
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13-8-1 kwlist屬性
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13-8-2 iskeyword()
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13-9 日期calendar模組
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13-9-1 列出某年是否潤年isleap()
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13-9-2 印出月曆month()
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13-9-3 印出年曆calendar()
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13-9-4 其它方法
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13-10 幾個增強Python功力的模組
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13-10-1 collections模組
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13-10-2 pprint模組
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13-10-3 itertools模組
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13-10-4 string模組
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13-11 專題設計 賭場遊戲騙局/蒙地卡羅模擬/文件加密
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13-11-1 賭場遊戲騙局
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13-11-2 蒙地卡羅模擬
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13-11-4 全天下只有你可以解的加密程式?你也可能無法解?
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第14章 檔案輸入/輸出與目錄的管理
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14-1 資料夾與檔案路徑
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14-2 os模組
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14-2-1 取得目前工作目錄os.getcwd()
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14-2-2 獲得特定工作目錄的內容os.listdir()
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14-2-3 遍歷目錄樹os.walk()
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14-3 os.path模組
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14-3-1 取得絕對路徑os.path.abspath
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14-3-2 傳回相對路徑os.path.relpath()
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14-3-3 檢查路徑方法exists/isabs/isdir/isfile
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14-3-4檔案與目錄的操作mkdir/rmdir/remove/chdir/rename
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14-3-5 傳回檔案路徑os.path.join()
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14-3-6 獲得特定檔案的大小os.path.getsize()
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14-4 獲得特定工作目錄內容glob
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14-5 讀取檔案
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14-5-1 讀取整個檔案read()
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14-5-2 with關鍵字
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14-5-3 逐列讀取檔案內容
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14-5-4 逐列讀取使用readlines()
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14-5-5 分批讀取檔案資料
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14-6 寫入檔案
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14-6-1 將執行結果寫入空的文件內
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14-6-2 寫入數值資料
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14-6-3 輸出多列資料的實例
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14-6-4 建立附加文件
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14-6-5檔案很大時的分段寫入
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14-7 讀取和寫入二進位檔案
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14-7-1 拷貝二進位檔案
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14-7-2 隨機讀取二進位檔案
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14-8 shutil模組
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14-9 安全刪除檔案或目錄send2trash()
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14-10檔案壓縮與解壓縮zipfile
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14-10-1 執行檔案或目錄的壓縮
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14-10-2 讀取zip檔案
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14-10-3 解壓縮zip檔案
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14-11 認識編碼格式encoding
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14-11-1 中文Windows作業系統記事本預設的編碼
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14-11-2 utf-8編碼
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14-11-3 認識utf-8編碼的BOM
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14-12 剪貼簿的應用
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14-13 專題設計 分析檔案/加密檔案
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14-13-1 以讀取檔案方式處理分析檔案
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14-13-2 加密檔案
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第15章 程式除錯與異常處理
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15-1 程式異常
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15-1-1 一個除數為0的錯誤
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15-1-2 撰寫異常處理程序try-except
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15-1-3 try-except-else
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15-1-4 找不到檔案的錯誤FileNotFoundError
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15-1-5 分析單一文件的字數
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15-1-6 分析多個文件的字數
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15-2 設計多組異常處理程序
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15-2-1 常見的異常物件
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15-2-2 設計捕捉多個異常
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15-2-3 使用一個except捕捉多個異常
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15-2-4 處理異常但是使用Python內建的錯誤訊息
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15-2-5 捕捉所有異常
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15-3 丟出異常
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15-4 紀錄Traceback字串
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15-5 finally
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15-6 程式斷言assert
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15-6-1 設計斷言
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15-6-2 停用斷言
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15-7 程式日誌模組logging
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15-7-1 logging模組
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15-7-2 logging的等級
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15-7-3 格式化logging訊息輸出format
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15-7-4 時間資訊asctime
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15-7-5 format內的message
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15-7-6 列出levelname
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15-7-7 使用logging列出變數變化的應用
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15-7-8 正式追蹤factorial數值的應用
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15-7-9 將程式日誌logging輸出到檔案
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15-7-10 隱藏程式日誌logging的DEBUG等級使用CRITICAL
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15-7-11 停用程式日誌logging
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15-8 程式除錯的典故
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第16章 正則表達式Regular Expression
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16-1 使用Python硬功夫搜尋文字
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16-2 正則表達式的基礎
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16-2-1 建立搜尋字串模式pattern
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16-2-2 search()方法
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16-2-3 findall()方法
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16-2-4 再看正則表達式
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16-3 更多搜尋比對模式
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16-3-1 使用小括號分組
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16-3-2 groups()
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16-3-3 區域號碼是在小括號內
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16-3-4 使用管道|
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16-3-5 搜尋時忽略大小寫
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16-4 貪婪與非貪婪搜尋
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16-4-1 搜尋時使用大括號設定比對次數
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16-4-2 貪婪與非貪婪搜尋
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16-5 正則表達式的特殊字元
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16-5-1 特殊字元表
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16-5-2 字元分類
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16-5-3 字元分類的^字元
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16-5-4 正則表示法的^字元
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16-5-5 正則表示法的$字元
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16-5-6 單一字元使用萬用字元“.”
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16-5-7 所有字元使用萬用字元“.*”
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16-5-8 換列字元的處理
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16-6 MatchObject物件
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16-6-1 re.match()
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16-6-2 MatchObject幾個重要的方法
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16-7 搶救CIA情報員-sub()方法
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16-7-1 一般的應用
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16-7-2 搶救CIA情報員
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16-8 處理比較複雜的正則表示法
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16-8-1 將正則表達式拆成多列字串
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16-8-2 re.VERBOSE
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16-8-3 電子郵件地址的搜尋
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16-8-4 re.IGNORECASE/re.DOTALL/re.VERBOSE
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第17章 用Python處理影像檔案
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17-1 認識Pillow模組的RGBA
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17-1-1 getrgb()
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17-1-2 getcolor()
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17-2 Pillow模組的盒子元組(Box tuple)
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17-2-1 基本觀念
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17-2-2 計算機眼中的影像
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17-3 影像的基本操作
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17-3-1 開啟影像物件
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17-3-2 影像大小屬性
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17-3-3 取得影像物件檔案名稱
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17-3-4 取得影像物件的檔案格式
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17-3-5 儲存檔案
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17-3-6 螢幕顯示影像
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17-3-7 建立新的影像物件
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17-4 影像的編輯
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17-4-1 更改影像大小
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17-4-2 影像的旋轉
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17-4-3 影像的翻轉
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17-4-4 影像像素的編輯
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17-5 裁切、複製與影像合成
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17-5-1 裁切影像
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17-5-2 複製影像
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17-5-3 影像合成
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17-5-4 將裁切圖片填滿影像區間
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17-6 影像濾鏡
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17-7 在影像內繪製圖案
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17-7-1 繪製點
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17-7-2 繪製線條
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17-7-3 繪製圓或橢圓
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17-7-4 繪製矩形
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17-7-5 繪製多邊形
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17-8 在影像內填寫文字
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17-9 專題-建立QR code/辨識車牌與建立停車場管理系統
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17-9-1 建立QR code
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17-9-2 文字辨識與停車場管理系統
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17-9-3 辨識繁體中文
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17-9-4 辨識簡體中文
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第18章 開發GUI程式使用tkinter
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18-1 建立視窗
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18-2 標籤Label
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18-3 視窗元件配置管理員Layout Management
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18-3-1 pack()方法
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18-3-2 grid()方法
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18-3-3 place()方法
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18-3-4 視窗元件位置的總結
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18-4 功能鈕Button
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18-4-1 基本觀念
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18-4-2 設定視窗背景config()
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18-4-3 使用lambda表達式的好時機
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18-5 變數類別
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18-6 文字方塊Entry
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18-7 文字區域Text
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18-8 捲軸Scrollbar
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18-9 選項鈕Radiobutton
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18-10 核取方塊Checkbutton
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18-11 對話方塊messagebox
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18-12 圖形PhotoImage
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18-12-1 圖形與標籤的應用
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18-12-2 圖形與功能鈕的應用
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18-13 尺度Scale的控制
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18-14 功能表Menu設計
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18-15 專題-設計小算盤
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第19章 詞雲設計
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19-1 安裝wordcloud
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19-2 我的第一個詞雲程式
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19-3 建立含中文字詞雲結果失敗
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19-4 建立含中文字的詞雲
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19-5 進一步認識jieba模組的分詞
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19-6 建立含圖片背景的詞雲
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第20章 數據圖表的設計
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20-1 認識matplotlib.pyplot模組的主要函數
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20-2 繪製簡單的折線圖plot()
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20-2-1 畫線基礎實作
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20-2-2 線條寬度linewidth
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20-2-3 標題的顯示
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20-2-4 座標軸刻度的設定
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20-2-5 多組數據的應用
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20-2-6 線條色彩與樣式
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20-2-7 刻度設計
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20-2-8 圖例legend()
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20-2-9 保存與開啟圖檔
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20-3 繪製散點圖scatter()
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20-3-1 基本散點圖的繪製
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20-3-2 系列點的繪製
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20-4 Numpy模組基礎知識
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20-4-1 建立一個簡單的陣列linspace()和arange()
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20-4-2 繪製波形
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20-4-3 點樣式與色彩的應用
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20-4-4 使用plot()繪製波形
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20-4-5 建立不等大小的散點圖
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20-4-6 填滿區間Shading Regions
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20-5 色彩映射color mapping
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20-6 繪製多個圖表
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20-6-1 圖表顯示中文
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20-6-2 subplot()語法
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20-6-3 含子圖表的基礎實例
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20-6-4 子圖配置的技巧
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20-7 建立畫布與子圖表物件
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20-7-1 pyplot的API與OO API
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20-7-2 自建畫布與建立子圖表
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20-7-3 建立寬高比
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20-8 長條圖的製作bar()
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20-8-1 bar()
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20-8-2 hist()
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20-9 圓餅圖的製作pie()
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20-9-1 國外旅遊調查表設計
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20-9-2 增加百分比的國外旅遊調查表
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20-9-3 突出圓餅區塊的數據分離
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20-10 設計2D 動畫
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20-10-1 FuncAnimation()函數
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20-10-2 設計移動的sin波
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20-10-3 設計球沿著sin波形移動
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20-11 專題 數學表達式/輸出文字/圖表註解
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20-11-1 圖表的數學表達式
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20-11-2 在圖表內輸出文字text()
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20-11-3 增加圖表註解
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20-11-4 極座標繪圖
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第21章 JSON資料與繪製世界地圖
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21-1 JSON資料格式前言
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21-2 認識json資料格式
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21-2-1 物件(object)
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21-2-2 陣列(array)
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21-2-3 json資料存在方式
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21-3 將Python應用在json字串形式資料
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21-3-1 使用dumps()將Python資料轉成json 格式
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21-3-2 dumps()的sort_keys參數
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21-3-3 dumps()的indent參數
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21-3-4 使用loads()將json格式資料轉成Python的資料
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21-3-5 一個json文件只能放一個json物件?
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21-4 將Python應用在json檔案
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21-4-1 使用dump()將Python資料轉成json檔案
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21-4-2 將中文字典資料轉成json檔案
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21-4-3 使用load()讀取json檔案
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21-5 簡單的json檔案應用
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21-6 世界人口數據的json檔案
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21-6-1 JSON數據檢視器
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21-6-2 認識人口統計的json檔案
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21-6-3 認識pygal.maps.world的國碼資訊
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21-7 繪製世界地圖
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21-7-1 基本觀念
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21-7-2 讓地圖呈現數據
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21-7-3 繪製世界人口地圖
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21-8 環保署空氣品質JSON檔案實作
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21-8-1 下載與儲存JSON檔案
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21-8-2 JSON檔案的數據清洗
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第22章 使用Python處理CSV文件
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22-1 建立一個CSV文件
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22-2 用記事本開啟CSV檔案
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22-3 csv模組
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22-4 讀取CSV檔案
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22-4-1 使用open()開啟CSV檔案
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22-4-2 建立Reader物件
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22-4-3 用迴圈列出串列內容
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22-4-4 使用串列索引讀取CSV內容
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22-4-5 DictReader()
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22-5 寫入CSV檔案
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22-5-1 開啟欲寫入的檔案open()與關閉檔案close()
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22-5-2 建立writer物件
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22-5-3 輸出串列writerow()
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22-5-4 delimiter關鍵字
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22-5-5 寫入字典資料DictWriter()
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22-6 專題-使用CSV檔案繪製氣象圖表
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22-6-1 台北2025年1月氣象資料
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22-6-2 列出標題資料
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22-6-3 讀取最高溫與最低溫
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22-6-4 繪製最高溫
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22-6-5 設定繪圖區大小
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22-6-6 日期格式
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22-6-7 在圖表增加日期刻度
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22-6-8 日期位置的旋轉
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22-6-9 繪製最高溫與最低溫
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22-6-10 填滿最高溫與最低溫之間的區域
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22-6-11 後記
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22-7 台灣股市數據
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22-7-1 證券櫃檯買賣中心
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22-7-2 台灣證券交易所
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22-8 Python與Microsoft Excel
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22-8-1 將資料寫入Excel 的模組
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22-8-2 讀取Excel的模組
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第23章 Numpy模組的基礎知識
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23-1 陣列ndarray
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23-2 Numpy的資料型態
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23-3 建立一維或多維陣列
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23-3-1 認識ndarray的屬性
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23-3-2 使用array()建立一維陣列
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23-3-3 使用array()函數建立多維陣列
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23-3-4 使用zeros()建立內容是0的多維陣列
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23-3-5 使用ones()建立內容是1 的多維陣列
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23-3-6 使用empty()建立未初始化的多維陣列
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23-3-7 其他建立陣列函數
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23-4 一維陣列的四則運算與基礎操作
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23-4-1 一維陣列的四則運算
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23-4-2 一維陣列的關係運算子運算
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23-4-3 陣列結合或是加入陣列元素concatenate()
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23-4-4 在陣列指定索引插入元素insert()
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23-4-5 刪除指定索引的陣列元素delete()
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23-5 用切片提取一維陣列的元素
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23-5-1 用切片提取一維陣列的元素
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23-5-2 用串列提取陣列元素
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23-5-3 用布林值陣列提取陣列元素
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23-6 多維陣列的索引與切片
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23-6-1 認識axis的定義
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23-6-2 二維陣列的索引
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23-6-3 三維陣列的索引
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23-6-4 多維陣列的切片
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23-7 陣列的拷貝與檢視
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23-7-1 認識檢視View
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23-7-2 是否共用記憶體
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23-7-3 使用參數copy=True複製數據
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23-7-4 使用copy()函數複製陣列
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23-8 更改陣列外形
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23-8-1 更改陣列維度reshape()
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23-8-2 多維陣列轉一維陣列ravel()
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23-8-3 多維陣列轉一維陣列flatten()
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23-8-4 轉置矩陣transpose()
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23-8-5 新增加一個軸newaxis
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23-8-6 移除只有一個元素的軸squeeze()
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23-9 陣列分割
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23-9-1 hsplit()和vsplit()
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23-9-2 split()
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23-10 陣列合併與堆疊
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23-10-1 陣列垂直合併vstack()
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23-10-2 陣列水平合併hstack()
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23-10-3 stack()
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23-10-4 column_stack()和row_stack()
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第24章 基礎統計與隨機數
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24-1 母體與樣本
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24-2 數據加總
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24-3 數據分佈
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24-4 數據中心指標
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24-4-1 平均數(mean)
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24-4-2 中位數(median)
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24-4-3 眾數(mode)
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24-4-4 統計模組statistics的眾數
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24-4-5 數據分佈圖
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24-5 數據分散指標
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24-5-1 變異數
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24-5-2 標準差
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24-6 符號運算規則與驗證
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24-7 活用 符號
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24-8 迴歸分析
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24-8-1 相關係數(Correlation Coefficient)
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24-8-2 建立線性回歸模型與數據預測
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24-8-3 二次函數的迴歸模型
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24-9 隨機函數的分佈
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24-9-1 rand()
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24-9-2 randn()
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24-9-3 normal()
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24-9-4 uniform()
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24-9-5 triangular()
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24-9-6 shuffle()和permutation()
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24-9-7 choice()
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第25章 Numpy的數學運算與3D繪圖
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25-1 基礎數學函數
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25-1-1 認識常數
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25-1-2 基礎數學函數
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25-1-3 捨去函數
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25-1-4 基礎數學運算函數
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25-1-5 最大公因數與最小公倍數
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25-2 三角函數
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25-3 指數與對數函數
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25-3-1 指數函數
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25-3-2 對數函數
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25-4 陣列處理函數
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25-5 陣列資料排序
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25-5-1 sort()
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25-5-2 argsort()
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25-6 向量運算
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25-6-1 向量內積
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25-6-2 向量叉積
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25-6-3 向量外積
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25-7 矩陣運算
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25-7-1 二維陣列矩陣乘法運算
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25-7-2 認識方形矩陣、單位矩陣到反矩陣
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25-7-3 計算行列式(Determinant)
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25-7-4 特徵值與特徵向量
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25-8 簡單線性代數運算
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25-8-1 一元二次方程式
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25-8-2 解聯立線性方程式
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25-9 線性插入函數
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25-10 Numpy的廣播功能
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25-11檔案的輸入與輸出
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25-11-1 讀取文字檔案
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25-11-2 寫入文字檔案
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25-12 專題-3D繪圖到3D動畫
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25-12-1 3D繪圖的基礎觀念
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25-12-2 建立3D 等高線
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25-12-3 使用官方數據繪製3D圖
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25-12-4 使用scatter()函數繪製3D圖
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25-12-5 繪製3D圖增加視角
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25-12-6 3D動畫設計
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25-13 專題-遮罩觀念與數據分類
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第26章 Pandas入門
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26-1 Series
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26-1-1 使用串列list建立Series物件
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26-1-2 使用Python字典dict建立Series物件
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26-1-3 使用Numpy的ndarray建立Series物件
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26-1-4 建立含索引的Series物件
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26-1-5 使用純量建立Series物件
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26-1-6 列出Series物件索引與值
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26-1-7 Series的運算
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26-2 DataFrame
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26-2-1 建立DataFrame使用Series
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26-2-2 欄位columns屬性
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26-2-3 Series物件的name屬性
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26-2-4 使用元素是字典的串列建立DataFrame
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26-2-5 使用字典建立DataFrame
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26-2-6 index屬性
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26-2-7 將columns欄位當作DataFrame物件的index
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26-3 基本Pandas資料分析與處理
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26-3-1 索引參照屬性
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26-3-2 直接索引
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26-3-3 四則運算方法
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26-3-4 邏輯運算方法
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26-3-5 Numpy的函數應用在Pandas
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26-3-6 NaN相關的運算
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26-3-7 NaN的處理
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26-3-8 幾個簡單的統計函數
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26-3-9 增加index
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26-3-10 刪除index
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26-3-11 排序
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26-4 讀取與輸出CSV檔案
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26-4-1 寫入CSV格式檔案
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26-4-2 讀取CSV格式檔案
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26-5 讀取與輸出Excel檔案
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26-5-1 寫入Excel格式檔案
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26-5-2 讀取Excel格式檔案
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第27章 Pandas視覺化資料與時間序列
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27-1 Pandas繪圖
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27-1-1 使用Series繪折線圖表
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27-1-2 使用DataFrame繪圖表基本知識
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27-1-3 直條圖的設計
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27-1-4 一個圖表含不同數值資料
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27-1-5 多個數值軸的設計
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27-1-6 使用Series物件設計圓餅圖
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27-2 時間序列(Time Series)
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27-2-1 時間模組datetime
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27-2-2 使用Python的datetime模組建立含時間戳的Series物件
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27-2-3 Pandas的時間區間方法
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27-2-4 將時間序列繪製折線圖
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27-3 專題:鳶尾花
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27-3-1 網路爬蟲
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27-3-2 將鳶尾花資料集轉成DataFrame
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27-3-3 散點圖的製作
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27-3-4 鳶尾花分類統計與直條圖
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第28章 網路爬蟲
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28-1 上網不再需要瀏覽器了
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28-1-1 webbrowser模組
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28-1-2 認識Google地圖
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28-1-3 用地址查詢地圖的程式設計
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28-2 下載網頁資訊使用requests模組
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28-2-1 下載網頁使用requests.get()方法
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28-2-2 認識Response物件
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28-2-3 搜尋網頁特定內容
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28-2-4 下載網頁失敗的異常處理
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28-2-5 網頁伺服器阻擋造成讀取錯誤
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28-2-6 爬蟲程式偽成裝瀏覽器
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28-2-7 儲存下載的網頁
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28-3 檢視網頁原始檔
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28-3-1 建議閱讀書籍
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28-3-2 以Chrome瀏覽器為實例
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28-3-3 檢視原始檔案的重點
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28-3-4 列出重點網頁內容
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28-4 解析網頁使用BeautifulSoup模組
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28-4-1 建立BeautifulSoup物件
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28-4-2 基本HTML文件解析-從簡單開始
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28-4-3 網頁標題title屬性
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28-4-4 去除標籤傳回文字text屬性
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28-4-5 傳回所找尋第一個符合的標籤find()
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28-4-6 傳回所找尋所有符合的標籤find_all()
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28-4-7 認識HTML元素內容屬性與getText()
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28-4-8 HTML屬性的搜尋
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28-4-9 select()
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28-4-10 標籤字串的get()
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28-5 網路爬蟲實戰
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第29章 用Python操作台灣股市
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29-1 Stock()建構元
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29-2 Stock物件屬性
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29-3 Stock物件方法
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29-4 取得單一股票之即時資料realtime.get()
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第30章 Sympy模組與符號運算
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30-1 定義符號
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30-1-1 name屬性
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30-1-2 定義多個符號變數
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30-1-3 符號的運算
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30-1-4 將數值代入公式
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30-1-5 將字串轉為數學表達式
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30-1-6 Sympy模組支援的數學函數
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30-2 解方程式
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30-2-1 解一元一次方程式
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30-2-2 解一元二次方程式
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30-2-3 解含未知數的方程式
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30-3 解聯立方程式
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30-4 微分與Sympy
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30-5 積分與Sympy
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30-6 Sympy模組的繪圖功能
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第31章 人工智慧破冰之旅-KNN演算法
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31-1 將畢氏定理應用在性向測試
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31-1-1 問題核心分析
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31-1-2 數據運算
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31-1-3 將畢氏定理應用在三維空間
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31-2 電影分類
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31-2-1 規劃特徵值
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31-2-2 將KNN演算法應用在電影分類的精神
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31-2-3 專案程式實作
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31-2-4 電影分類結論
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31-3 選舉造勢與銷售烤香腸
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31-3-1 規劃特徵值表
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31-3-2 迴歸方法
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31-3-3 專案程式實作
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第32章 機器學習使用scikit-learn入門
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32-1 網路購物數據調查
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32-2 使用scikit-learn模組計算決定係數
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32-2-1 安裝scikit-learn
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32-2-2 計算決定係數評估模型
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32-3 預測未來值
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32-4 人工智慧、機器學習、深度學習
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32-4-1 認識機器學習
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32-4-2 機器學習的種類
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32-4-3 監督學習
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32-4-4 無監督學習
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32-4-5 強化學習
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32-5 認識scikit-learn數據模組datasets
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32-6 監督學習-線性迴歸
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32-6-1 訓練數據與測試數據
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32-6-2 使用make_regression()函數準備迴歸模型數據
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32-6-3 建立訓練數據與測試數據使用train_test_split()
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32-6-4 獲得線性函數的迴歸係數與截距
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32-6-5 predict()函數
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32-6-6 迴歸模型判斷
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32-7 scikit-learn產生數據
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32-7-1 使用make_blobs()函數準備群集數據
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32-7-2 標準化資料
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32-7-3 分割訓練資料與測試資料
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32-8 常見的監督學習分類器
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32-8-1 KNN(K-Nearest Neighbor)演算法
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32-8-2 邏輯迴歸(Logistic regression)演算法
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32-8-3 線性支援向量機(Linear SVM)
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32-8-4 非線性支援向量機(Nolinear SVM)
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32-8-5 決策樹(Decision Tree)
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32-8-6 隨機森林樹(Random Forest)
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32-9 無監督學習-群集分析
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32-9-1 K-means演算法
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32-9-2 使用make_blobs()函數準備群集數據
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32-9-3 使用cluster.KMeans()和fit()函數作群集分析
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32-9-4 標記群集點和群集中心
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- 附錄D 指令、函數與專有名詞索引
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
- DOI : 10.978.6267146/453
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