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從零開始學Python（第2版）

為了解決python環境變數的問題，作者（美）約翰·保羅·穆勒 這樣論述：

Python是一種程序設計語言，近年來，它得到了越來越多的技術人士的認可和追捧。其應用領域也非常廣泛，涉及數據分析、自然語言處理、機器學習、科學計算、推薦系統構建等各個方面，提供了高效、靈活的編程體驗。本書面向Python初學者，幫助讀者快速、有效地把握Python編程的技巧。全書共分5個部分，由淺入深地向讀者呈現了Python必學的各大知識要點。無論是簡單的Python安裝，還是基本的編程語法，抑或是典型的問題處理，本書都給出了詳細、直觀的編程示例，以便讀者能夠精準把握要點。 約翰·保羅·穆勒(John Paul Mueller是一位自由作家兼技術編輯。他是一位高產作家，

至今已經創作了100多本圖書，撰寫了600多篇文章，涉及的主題十分廣泛，從網路到人工智慧，從資料庫管理再到程序編寫。他還從事各種技術咨詢，編寫認證考試內容。 第1部分 Python預備知識 1 第1章 與電腦交流3 1.1理解我們為何要與電腦進行交談3 1.2應用程式就是我們與電腦交流的形式4 1.2.1想想你的日常生活步驟5 1.2.2寫下步驟5 1.2.3應用程式是一系列步驟的集合6 1.2.4電腦只是機械地執行程式步驟6 1.3應用程式是什麼6 1.3.1電腦使用某種特殊語言7 1.3.2説明人類和電腦交流7 1.4為何 Python這麼酷8 1.4.1選用 Pyt

hon的理由9 1.4.2確定如何從 Python獲益10 1.4.3有哪些組織使用 Python11 1.4.4有用的 Python應用程式11 1.4.5Python與其他語言比較12 第2章 下載並安裝 Python14 2.1下載合適的 Python版本14 2.2安裝 Python17 2.2.1在 Windows平臺上安裝 Python17 2.2.2在 Mac平臺下安裝 Python19 2.2.3在 Linux下安裝 Python20 2.3訪問安裝好的 Python22 2.3.1在 Windows平臺下訪問 Python23 2.3.2在 Mac平臺下訪問 Python2

5 2.3.3在 Linux系統下訪問 Python26 2.4測試安裝是否成功26 第3章 與 Python交互28 3.1打開命令列28 3.1.1啟動 Python命令列29 3.1.2使用命令列30 3.1.3使用 Python環境變數32 3.2輸入命令33 3.2.1告訴電腦做什麼34 3.2.2告訴電腦你做完了34 3.2.3查看結果34 3.3使用幫助36 3.3.1進入説明模式36 3.3.2獲取幫助37 3.3.3退出説明模式39 3.3.4直接獲取幫助39 3.4關閉命令列41 第4章 編寫你的第 一個應用程式43 4.1為何 IDE如此重要44 4.1.1編寫出品質

更高的代碼44 4.1.2調試功能44 4.1.3為什麼 Notebook有用45 4.2下載 Anaconda45 4.2.1下載 Anaconda45 4.2.2在 Linux下安裝 Anaconda46 4.2.3在 Mac OS下安裝 Anaconda47 4.2.4在 Windows下安裝 Anaconda48 4.3下載資料集和示例代碼51 4.3.1使用 Jupyter Notebook51 4.3.2定義代碼倉庫52 4.4創建應用程式57 4.4.1理解儲存格57 4.4.2添加文檔儲存格58 4.4.3其他儲存格內容60 4.5瞭解縮進的用法60 4.6添加注釋61 4.6

.1理解注釋62 4.6.2使用注釋提醒自己63 4.6.3使用注釋阻止代碼運行63 4.7關閉 Jupyter Notebook64 第5章 使用 Anaconda65 5.1下載代碼66 5.2使用記錄點67 5.2.1瞭解記錄點的用法67 5.2.2保存記錄點68 5.2.3恢復記錄點68 5.3使用儲存格68 5.3.1添加不同類型的儲存格68 5.3.2拆分與合併儲存格69 5.3.3移動儲存格69 5.3.4運行儲存格70 5.3.5隱藏 /顯示輸出71 5.4更改 Jupyter Notebook外觀71 5.4.1使用命令面板查找命令72 5.4.2使用行號73 5.4.3使

用儲存格工具條功能73 5.5與內核交互75 5.6獲取幫助76 5.7使用魔術函數77 5.8查看正在運行的進程79 第2部分 步入正題81 第6章 存儲和更改資訊83 6.1存儲資訊83 6.1.1變數是存儲資訊的箱子84 6.1.2使用正確的箱子存儲資料84 6.2Python基底資料型別84 6.2.1把資訊放入變數中85 6.2.2認識數數值型別85 6.2.3布林值89 6.2.4字串89 6.3日期和時間90 第7章 管理資訊92 7.1控制 Python看待資料的方式93 7.1.1做比較93 7.1.2瞭解電腦如何做比較93 7.2運算子94 7.2.1運算子分類94

7.2.2運算子優先順序100 7.3編寫和使用函數100 7.3.1函數就是代碼包101 7.3.2代碼的再使用性101 7.3.3定義函數102 7.3.4調用函數103 7.3.5向函數發送資訊103 7.3.6從函數返回資訊107 7.3.7比較函數輸出108 7.4獲取用戶輸入108 第8章 做決策110 8.1使用 if語句做簡單決策110 8.1.1if語句111 8.1.2在應用程式中使用 if語句111 8.2使用 if...else語句選擇替代方案 8.2.1理解 if...esle語句115 8.2.2在程式中使用 if...else語句115 8.2.3在程式中使用

if...elif語句116 8.3使用 if嵌套語句119 8.3.1使用多個 if或 if...else語句119 8.3.2綜合使用各種 if語句120 第9章 做重複性工作123 9.1使用 for語句處理資料124 9.1.1理解 for語句124 9.1.2編寫一個基本迴圈124 9.1.3使用 break語句跳出迴圈 9.1.4使用 continue語句進入下一輪迴圈127 9.1.5使用 pass子句128 9.1.6在迴圈中使用 else語句129 9.2使用 while語句處理資料 9.2.1理解 while語句130 9.2.2在程式中使用 while語句131 9.3

迴圈語句嵌套132 第10章 處理錯誤134 10.1為何 Python不懂你 10.2程式錯誤來源136 10.2.1錯誤發生的時間136 10.2.2區分錯誤類型137 10.3捕獲異常139 10.3.1處理基本異常139 10.3.2處理特定異常148 10.3.3嵌套異常處理150 10.4引發異常153 10.4.1在異常情況下引發異常154 10.4.2把錯誤資訊傳遞給調用者154 10.5創建和使用自訂異常155 10.6使用 finally子句156 第3部分 執行常見任務159 第11章 使用包161 11.1創建代碼包162 11.1.1瞭解包的類型163 11.1

.2包緩存164 11.2導入包165 11.2.1使用 import語句167 11.2.2使用 from...import語句168 11.3查找磁片上的包170 11.4從其他地方下載包171 11.4.1打開 Anaconda Prompt172 11.4.2使用 conda包172 11.4.3使用 pip安裝包176 11.5查看包內容177 11.6查看包文檔179 11.6.1打開 Pydoc程式179 11.6.2使用快速訪問連結181 11.6.3輸入搜索詞182 11.6.4查看結果182 第12章 使用字串184 12.1瞭解字串的不同之處184 12.1.1使用數位

定義字元185 12.1.2使用字元創建字串185 12.2創建包含特殊字元的字串187 12.3獲取子字串189 12.4字串切片和切塊190 12.5查找字串193 12.6格式化字串195 第13章 管理列表199 13.1在應用程式中組織資訊200 13.1.1理解列表200 13.1.2電腦看待清單的方式200 13.2創建列表202 13.3訪問列表203 13.4遍歷列表205 13.5修改列表205 13.6列表搜索208 13.7列表排序209 13.8列印列表211 13.9使用 Counter物件212 第14章 收集各種資料214 14.1理解集合214 14.2使

用元組215 14.3使用字典218 14.3.1創建和使用字典219 14.3.2使用字典代替 switch語句221 14.4使用列表創建棧224 14.5使用佇列226 14.6使用雙端佇列228 第15章 創建和使用類230 15.1把類理解成一種代碼封裝方法231 15.2類的結構232 15.2.1定義類232 15.2.2類的內置屬性233 15.2.3使用方法234 15.2.4使用構造函數236 15.2.5使用變數237 15.2.6使用帶有可變參數列表的方法239 15.2.7運算子重載241 15.3創建類242 15.3.1定義 MyClass類242 15.3.2

保存類到磁片243 15.4在應用程式中使用 MyClass類244 15.5通過類擴展創建新類245 15.5.1創建子類245 15.5.2在應用程式中測試類247 第4部分 執行高級任務249 第16章 存儲資料到檔251 16.1瞭解永久化存儲的工作原理252 16.2創建永久存儲內容253 16.3創建文件256 16.4讀取檔內容259 16.5更新檔內容261 16.6刪除檔265 第17章 發送電子郵件266 17.1發送電子郵件時發生了什麼266 17.1.1像看信一樣看電子郵件267 17.1.2定義信封的各個部分268 17.1.3定義信件的各個部分272 17.2

創建電子郵件消息276 17.2.1使用文本消息276 17.2.2使用 HTML頁面277 17.3查看電子郵件278 第5部分 幾個“十大”279 第18章 十大優秀程式設計資源281 18.1使用 Python線上文檔281 18.2使用 LearnPython.org教程282 18.3使用 Python做 Web程式設計283 18.4獲取更多庫284 18.5使用 IDE快速創建應用程式285 18.6更容易地檢查語法285 18.7使用 XML286 18.8克服常見的 Python新手錯誤287 18.9瞭解 Unicode288 18.10加快 Python程式的運行速度

288 第19章 Python十大賺錢之道289 19.1使用 Python做 QA289 19.2在一家小公司謀得一份 IT工作290 19.3為軟體產品編寫腳本291 19.4管理網路292 19.5教授程式設計技術292 19.6幫助人們確定地理位置292 19.7資料採擷293 19.8嵌入式系統293 19.9做科學計算任務294 19.10即時資料分析294 第20章 十大提升你 Python技能的工具296 20.1使用 Roundup Issue Tracker跟蹤 Bug297 20.2使用 VirtualEnv創建虛擬環境298 20.3使用 PyInstaller安裝

你的應用程式299 20.4使用 pdoc創建開發人員文檔300 20.5使用 Komodo Edit編寫程式碼301 20.6使用 pydbgr偵錯工具301 20.7使用 IPython進入交互環境302 20.8使用 PyUnit測試 Python應用程式302 20.9使用 Isort整理代碼303 20.10使用 Mercurial進行版本控制303 第21章 你必須知道的十大 Python庫305 21.1使用 PyCrypto保護資料安全306 21.2使用 SQLAlchemy與資料庫交互306 21.3使用穀歌地圖看世界307 21.4使用 TKInter創建圖形化使用者介

面307 21.5使用 PrettyTable以表格形式呈現資料307 21.6使用 PyAudio為程式添加聲音307 21.7使用 PyQtGraph操作圖像308 21.8使用 IRLib查找資訊309 21.9使用 JPype創建可交互操作的 Java環境309 21.10使用 Twisted Matrix訪問本地網路資源310 21.11使用 httplib2訪問網路資源310

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轉錄本表達量量化演算法之變數評估及其模型改良

為了解決python環境變數的問題，作者莊凱鈞 這樣論述：

準確地量化轉錄本表達量幫助了解在不同環境條件之下，哪些轉錄本有表達以及表達量多寡。在使用RNA-Seq產生的讀數進行轉錄本表達量量化的研究之中，目標是要辨識出每一條讀數來源於哪一個轉錄本，而困難之處在於當讀數產生自轉錄本們之共有序列時，便會難以辨認。現有之量化演算法大多使用Expectation-maximization (EM)演算法以得到優化後之轉錄本表達量，於每一次迭代，參數會被計算並且用以更新轉錄本表達量。目前主要有兩類量化演算法：alignment-based類方法以及alignment-free類方法，準確度差異主要來自是否簡化用於優化讀數分配之參數，參數可直接透過所有讀數及來源

轉錄本之對齊機率計算，此類方法準確度較高，但執行時間較長；亦可將讀數聚在一起，聚合這群讀數之轉錄本-讀數對齊機率成單一個權重，從而簡化用於優化之參數，採用此簡化策略之量化演算法執行時間較快，但相對會損失一些準確度。我們統整了現有量化演算法之共同變因，分析這些變因之核心概念，接著提出這些變因之潛在問題，並且透過資料集對於這些潛在問題進行驗證。最後，基於ㄧ個低執行時間且高準確度之現有量化演算法，我們對於這些潛在問題提出解決方法並進行改良，以更準確地量化轉錄本表達量。

Python 3數據分析與機器學習實戰

為了解決python環境變數的問題，作者龍馬高新教育 這樣論述：

機器之所以能學習，來源於大量的數據分析。《Python3數據分析與機器學習實戰》首先講述數據分析的過程，然後詳細介紹常用的機器學習理論、演算法與案例（大型案例29個），最終以解決實際問題驅動成書。 本書主要介紹的機器學習演算法及數據分析方法，包括數據預處理、分類問題、預測問題、網路爬蟲、數據降維、數據壓縮、關聯分析、集成學習和深度學習等。全書分三大部分共17章：第0~3章介紹Python的基礎知識、安裝和基本語法；第4~7章介紹Python的基本編程、機器學習基礎及Python中常用的第三方庫函數，並介紹數據預處理的基本方法；第8~16章分別介紹常用的機器學習分析演算法及

深度學習等。每章都採用多個經典案例圖文並茂地介紹機器學習的原理和實現方法。 本書通熟易懂，並免費贈送全程同步教學錄像和Python3編程基礎雙錄像，非常適合作為Python及機器學習和數據分析的入門與提高課程；對於不太熟悉Python、又想學習機器相關演算法的初學者非常適合。

基於類神經演算法與機器視覺應用於玻璃加工製程瑕疵檢測

為了解決python環境變數的問題，作者陳萬軒 這樣論述：

傳統玻璃檢驗多以人工辨識為主，礙於人眼辨識能力有限而在精確程度上有所欠缺，人工檢測費時費力，常因成本及時間考量而無法全數完成抽檢項目；某些生產商目前採用AOI光學檢測建立機台等方法辨識玻璃相關產品，但昂貴的建置成本及辨識率令多數人望而卻步，且有著諸多環境限制。近年來人們逐漸將視線轉移到AI身上，目前深度學習發展迅速，隨著機器學習領域的成熟，高效能圖形處理器GPU的技術提升，大大提升了數值運算的速率，AI經由訓練後能自行定義瑕疵範圍，進一步辨識未知的瑕疵影像，原先AOI所蒐集辨識的瑕疵影像能進行AI模組的前期訓練，大幅提升判斷準確率，因此本研究將探討各種AI設備辨識方法搭配並比較辨識速率與準確

率以供生產商參考應用。本研究辨識的圖像類別共有三種，分別為正常、刮痕、污漬，結合自行拍攝取樣的玻璃照片影像集，共有1000張影像、200個瑕疵。其中使用800張影像做為訓練集(08)，100張影像做為測試集(01)，100張影像做為驗證集(01)並採用物件偵測演算法:YOLOv5模型，分別進行訓練與比較，平均瑕疵正確辨識率為85%以上。