Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率學程式設計與運算思維, 4/e

洪錦魁簡介

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。

第1章　基本觀念

1-0 運算思維(Computational Thinking)

1-1 認識Python

1-2 Python 的起源

1-3 Python 語言發展史

1-4 Python 的應用範圍

1-5 變數 - 靜態語言與動態語言

1-6 系統的安裝與執行

1-7 程式註解(comments)

1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)

1-9 ChatGPT 輔助學習

第2章　認識變數與基本數學運算

2-1 用Python 做計算

2-2 認識變數(variable)

2-3 認識程式的意義

2-4 認識註解的意義

2-5 變數的命名原則

2-6 基本數學運算

2-7 指派運算子

2-8 Python 的多重指定(Multiple Assignment)

2-9 Python 的列連接(Line Continuation)

2-10 專題：複利計算/ 計算圓面積與圓周長

2-11 ChatGPT 輔助學習

第3章　Python 的基本資料型態

3-1 type( ) 函數

3-2 數值資料型態

3-3 布林值資料型態

3-4 字串資料型態

3-5 字串與字元

3-6 專題：地球到月球時間計算/ 計算座標軸

2 點之間距離

3-7 ChatGPT 輔助學習

第4章　基本輸入與輸出

4-1 Python 的輔助說明help( )

4-2 格式化輸出資料使用print( )

4-3 資料輸入input( )

4-4 處理字串的數學運算eval( )

4-5 列出所有內建函數dir( )

4-6 專題：溫度轉換/ 房貸問題/ 經緯度距離

/ 雞兔同籠

4-7 ChatGPT 輔助學習

第5章　程式的流程控制

5-1 關係運算子

5-2 邏輯運算子

5-3 if 敘述

5-4 if ⋯ else 敘述

5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述

5-6 專題：BMI / 猜數字 / 方程式/ 火箭升空

/ 閏年

5-7 ChatGPT 輔助流程圖繪製與程式設計

第6章　串列(List)

6-1 認識串列(list)

6-2 Python 物件導向觀念與方法

6-3 串列元素是字串的常用方法

6-4 增加與刪除串列元素

6-5 串列的排序

6-6 進階串列操作

6-7 串列內含串列

6-8 串列的賦值與切片拷貝

6-9 再談字串

6-10 in 和not in 運算式

6-11 enumerate 物件

6-12 專題：大型串列/ 認識凱薩密碼

6-13 ChatGPT 輔助學習

第7章　迴圈設計

7-1 基本for 迴圈

7-2 range( ) 函數

7-3 進階的for 迴圈應用

7-4 while 迴圈

7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析

7-6 專題：成績系統/ 圓周率/ 國王的麥粒

/ 電影院劃位

7-7 ChatGPT 輔助學習

7-8 ChatGPT 輔助程式除錯(Debug)

7-9 ChatGPT 重構程式

第8章　元組(Tuple)

8-1 元組的定義

8-2 讀取元組元素

8-3 遍歷所有元組元素

8-4 元組切片(tuple slices)

8-5 方法與函數

8-6 串列與元組資料互換

8-7 其它常用的元組方法

8-8 enumerate 物件使用在元組

8-9 使用zip( ) 打包多個物件

8-10 製作大型的元組資料

8-11 元組的功能

8-12 專題：認識元組/ 基礎統計應用

8-13 ChatGPT 輔助學習

第9章　字典(Dict)

9-1 字典基本操作

9-2 遍歷字典

9-3 字典內鍵的值是串列

9-4 字典內鍵的值是字典

9-5 字典常用的函數和方法

9-6 製作大型的字典資料

9-7 專題：文件分析/ 字典生成式/ 星座

/ 凱薩密碼

9-8 ChatGPT 輔助學習

第10章　集合(Set)

10-1 建立集合

10-2 集合的操作

10-3 適用集合的方法

10-4 適用集合的基本函數操作

10-5 專題：夏令營程式/ 程式效率

/ 集合生成式 / 雞尾酒實例

10-6 ChatGPT 輔助學習

第11 章　函數設計

11-1 Python 函數基本觀念

11-2 函數的參數設計

11-3 函數傳回值

11-4 呼叫函數時參數是串列

11-5 傳遞任意數量的參數

11-6 遞迴式函數設計recursive

11-7 區域變數與全域變數

11-8 匿名函數lambda

11-9 pass 與函數

11-10 專題：單字出現次數/ 質數

11-11 ChatGPT 輔助學習

第12章　類別– 物件導向的程式設計

12-1 類別的定義與使用

12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)

12-3 類別的繼承

12-4 多型(polymorphism)

12-5 多重繼承

12-6 type 與instance

12-7 專題：幾何資料的應用

12-8 ChatGPT 輔助學習

第13章　設計與應用模組

13-1 將自建的函數儲存在模組中

13-2 應用自己建立的函數模組

13-3 將自建的類別儲存在模組內

13-4 應用自己建立的類別模組

13-5 隨機數random 模組

13-6 時間time 模組

13-7 系統sys 模組

13-8 keyword 模組

13-9 日期calendar 模組

13-10 專題：蒙地卡羅模擬/ 文件加密

13-11 ChatGPT 輔助學習

第14章　檔案讀取與寫入

14-1 開啟檔案open( )

14-2 讀取檔案

14-3 寫入檔案

14-4 讀取和寫入二進位檔案

14-5 認識編碼格式encoding

14-6 ChatGPT 輔助學習

第15章　程式除錯與異常處理

15-1 程式異常

15-2 設計多組異常處理程序

15-3 丟出異常 - raise

15-4 程式除錯的典故

15-5 ChatGPT 輔助學習

第16 章　正則表達式Regular Expression

16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字

16-2 正則表達式的基礎

16-3 更多搜尋比對模式

16-4 貪婪與非貪婪搜尋

16-5 正則表達式的特殊字元

16-6 MatchObject 物件

16-7 專題：搶救CIA 情報員-sub( ) 方法

16-8 ChatGPT 輔助學習

第17章　用Python 處理影像檔案

17-1 認識Pillow 模組的RGBA

17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)

17-3 影像的基本操作

17-4 影像的編輯

17-5 裁切、複製與影像合成

17-6 影像濾鏡

17-7 在影像內繪製圖案

17-8 在影像內填寫文字

17-9 ChatGPT 輔助學習

第18 章　詞雲設計

18-1 Python Shell 環境 - 安裝wordcloud

18-2 我的第一個詞雲程式

18-3 建立含中文字詞雲結果失敗

18-4 建立含中文字的詞雲

18-5 進一步認識jieba 模組的分詞

18-6 建立含圖片背景的詞雲

18-7 ChatGPT 輔助學習

第19章　使用Python 處理CSV 文件

19-1 建立一個CSV 文件

19-2 用記事本開啟CSV 檔案

19-3 csv 模組

19-4 讀取CSV 檔案

19-5 寫入CSV 檔案

19-6 Python 與Microsoft Excel

19-7 ChatGPT 輔助學習

第20 章　數據圖表的設計

20-1 認識matplotlib.ipynbplot 模組的主要

函數

20-2 繪製簡單的折線圖plot( )

20-3 繪製散點圖scatter( )

20-4 Numpy 模組基礎知識

20-5 色彩映射color mapping

20-6 繪製多個圖表

20-7 建立畫布與子圖表物件

20-8 長條圖的製作bar( )

20-9 圓餅圖的製作pie( )

20-10 設計2D 動畫

20-11 專題：數學表達式/ 輸出文字

/ 圖表註解

20-12 ChatGPT 輔助學習

第21章　網路爬蟲

21-1 下載網頁資訊使用requests 模組

21-2 檢視網頁原始檔

21-3 解析網頁使用BeautifulSoup 模組

21-4 網路爬蟲實戰

21-5 ChatGPT 輔助學習

第22章　人工智慧破冰之旅

22-1 將畢氏定理應用在性向測試

22-2 電影分類

第23章　迴歸分析基礎觀念

23-1 相關係數(Correlation Coefficient)

23-2 建立線性迴歸模型與數據預測

23-3 二次函數的迴歸模型

23-4 ChatGPT 輔助學習

第24章　機器學習使用scikit-learn 入門

24-1 網路購物數據調查

24-2 使用scikit-learn 模組計算判定係數

24-3 預測未來值

24-4 人工智慧、機器學習、深度學習

24-5 認識scikit-learn 數據模組datasets

24-6 監督學習 – 線性迴歸

24-7 scikit-learn 產生數據

24-8 常見的監督學習分類器

24-9 無監督學習 – 群集分析

24-10 ChatGPT 輔助學習

第25章　設計ChatGPT 線上AI 聊天室

25-1 ChatGPT 的API 類別

25-2 取得API 密鑰

25-3 安裝openai 模組

25-4 設計線上AI 客服與Emoji 機器人

25-5 查核API keys 的費用

附錄C　使用Google Colab 雲端開發環境

C-1 進入Google 雲端

C-2 建立雲端資料夾

C-3 進入Google Colab 環境

C-4 編寫程式

C-5 更改檔案名稱

C-6 認識編輯區

C-7 新增加程式碼儲存格

C-8 更多編輯功能

附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引

附錄A： 安裝與執行Python(電子書)：9 頁

附錄B： 安裝Anaconda 與使用Spider 整合環境( 電子書)：15 頁

附錄C： 使用Google Colab 雲端開發環境

附錄D： 指令、函數與專有名詞索引

附錄E： 安裝第三方模組( 電子書)：5 頁

附錄F： RGB 色彩表( 電子書)：5 頁

附錄G： Python 運算思維前20 章是非題與選擇題檔

案第3 版( 電子書)：83 頁

附錄H： ASCII 碼值表( 電子書)：1頁