為什麼要學習Python?

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
為什麼要學習Python?

Python是一種非常流行的程式語言,用於各種領域。學習Python的原因包括其簡單易學的語法,跨平台的特性,以及在資料科學和機器學習領域的廣泛應用。此外,Python擁有大量的資源和社區支持。學習Python對於資料科學家來說是必備技能之一,能夠快速開發和執行數據科學項目,並能夠與廣泛的工具和庫集成。

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Colab 操作與簡介

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  • May 23, 2022, midnight
Colab 操作與簡介

Colab是由Google提供的基於瀏覽器的Python環境,旨在為數據科學家和機器學習研究者提供便利。使用者可以在雲端一鍵執行Python程式碼,無需安裝任何軟體或配置硬體。Colab支援Python 2和Python 3,內建許多熱門的Python庫。同時,Colab也支援GPU和TPU加速,可以提高運算速度。操控Colab非常容易,只需登錄Google帳戶,即可使用Google Drive儲存和管理代碼和數據,還能創建 編輯和共享Colab筆記本。

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Python數字、字串與輸入輸出概論

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  • May 23, 2022, midnight
Python數字、字串與輸入輸出概論

《Python數字 字串與輸入輸出概論》是針對資料科學家的Python課程的第一個章節。該章節介紹了使用Python進行數字計算的基本概念和技巧,同時也解釋了如何處理字串以及讀取和顯示輸入和輸出的資料。這是一個重要的基礎知識,對於學習Python的人來說非常有幫助。

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數字(Numeric)

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  • May 23, 2022, midnight
數字(Numeric)

本文介紹了在Python中使用數字的基本操作和常用函數。Python提供了整數 浮點數和複數等不同的數字型別。文章還介紹了數字的基本操作(如加法 減法 乘法 除法)和常用函數(如絕對值 四捨五入 取整)。同時,文章還介紹了如何使用數字解決實際問題,例如計算平均值 標準差

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數字練習題

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  • May 23, 2022, midnight
數字練習題

「給資料科學家的Python 課程」的數字練習題專注於幫助資料科學家掌握處理數字資料的技巧。學習者將學習使用Python進行數字運算 數值轉換 數字格式化等技術。這些技術對於資料分析 資料視覺化和統計分析非常重要。通過這些練習,學習者將掌握Python的數學運算符號 數學函數 數學模塊,並學習如何使用內建函數和模塊處理數字類型的資料。

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字串 (String)

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  • May 23, 2022, midnight
字串 (String)

這節課教導如何在Python中處理字串。學生將學習建立和存取字串 連結 切割和搜尋字串的操作。此外,還會教導常用的字串方法,如改變大小寫和取代子字串。這些技巧對處理和操作文字資料在資料科學領域中很有幫助。

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字串練習題

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  • May 23, 2022, midnight
字串練習題

"字串練習題"是一個給資料科學家的Python課程中的章節,這個章節提供了一系列的練習題目,幫助學員熟悉和掌握在Python中處理字串的技巧和方法。這些練習題目可以有效地提升學員在處理字串方面的能力。

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輸出格式(Print Format)

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  • May 23, 2022, midnight
輸出格式(Print Format)

輸出格式是將數據以特定方式呈現給使用者的方法。Python 提供了多種控制輸出格式的方法,包括使用 print() 函數和格式化輸出。這些技巧能夠幫助資料科學家更好地呈現數據,提高工作效率。

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輸入與輸出練習題

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  • May 23, 2022, midnight
輸入與輸出練習題

這個章節將帶領資料科學家們進行與輸入與輸出相關的練習題。主題包括使用Python的輸入與輸出功能,從檔案中讀取數據 將數據寫入檔案 以及使用標準輸入與輸出。這些練習將讓你瞭解如何處理不同的輸入與輸出情況,並學會將處理後的結果輸出到不同的檔案或終端上。這些技巧對於資料科學家來說非常重要,因為數據的輸入與輸出是資料分析的關鍵一步。

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Python 陳述與控制流程速覽

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  • May 23, 2022, midnight
Python 陳述與控制流程速覽

本文介紹了Python程式語言中的陳述和控制流程,包括賦值陳述 條件陳述 迴圈陳述 例外處理和函式定義等。文章強調這個章節對初學者和有程式基礎的資料科學家都有益處,能幫助讀者更好地理解Python程式中的流程控制和邏輯判斷,並能更有效地編寫Python程式。也提供了進一步閱讀的連結。

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錯誤與例外

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  • May 23, 2022, midnight
錯誤與例外

錯誤與例外處理在Python中是一個重要的主題,它允許程式在遇到錯誤時能夠正常運行並提供相應的反饋。錯誤通常分為語法錯誤和執行時錯誤。語法錯誤是在撰寫程式時發生的錯誤,而執行時錯誤是在程式執行過程中發生的錯誤。Python提供了try-except語句來處理這些錯誤,我們可以在try區塊中嘗試執行可能出錯的程式碼,在except區塊中處理錯誤。此外,finally語句可以定義一段無論是否出錯都會執行的代碼,通常用於清理工作或釋放資源。

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錯誤與例外練習題

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  • May 23, 2022, midnight
錯誤與例外練習題

本章節提供了一系列關於錯誤與例外處理的練習題,幫助資料科學家熟悉如何處理程式執行中可能出現的錯誤和例外情況。這些練習包含了各種常見的錯誤類型,如語法錯誤 邏輯錯誤和致命錯誤等,並提供了相應的解答和解釋。通過完成這些練習,資料科學家可以學習到如何適當地處理錯誤,從而使程式更為堅固和可靠。

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WHILE 迴圈

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  • May 23, 2022, midnight
WHILE 迴圈

WHILE 迴圈是 Python 中的一種重要概念,用於重複執行程式碼塊。只有當條件為真時,程式碼塊才會被執行。WHILE 迴圈的語法非常簡單,只需提供一個條件和要執行的程式碼塊即可。WHILE 迴圈非常有用,特別是在需要根據不同情況執行不同操作的情況下。

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WHILE 迴圈練習題

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  • May 23, 2022, midnight
WHILE 迴圈練習題

這個Python課程的一個章節專門練習WHILE迴圈,幫助學習者熟練使用它來解決問題。這些練習題涵蓋了WHILE迴圈的基礎應用,包括迴圈初值 終止條件和迭代過程的設定。通過這些練習,學習者可以熟悉WHILE迴圈的語法 邏輯控制和變數的更新。這些題目涉及了數字運算 字串操縱和列表處理等不同應用場景,幫助學習者掌握WHILE迴圈的技巧和思路。透過這些練習,學習者可以提升自己的編程邏輯能力和解決問題的能力,並更好地應用WHILE迴圈進行程序設計。

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函式速覽

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  • May 23, 2022, midnight
函式速覽

本章節介紹了Python中的函式,函式是獨立的程式區塊,能夠執行一系列操作並返回結果。函式在程式設計中非常重要,可以幫助我們將任務拆分為小塊並重複使用。學習內容包括如何定義和呼叫函式以及處理參數和返回值。同時還討論了函式的語法細節,並介紹了一些常見的使用案例,包括遞迴函式和匿名函式。

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巢狀陳述與範圍

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  • May 23, 2022, midnight
巢狀陳述與範圍

巢狀陳述和範圍是資料科學重要的概念之一,巢狀陳述是指在程式中將一個陳述放在另一個的內部,建立邏輯結構,範圍則是變數的可視範圍,包含全域範圍和區域範圍。了解這兩個概念有助於資料科學家在處理大量數據和複雜邏輯時,建立結構良好且可靠的程式碼。

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生成器(Generator)

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  • May 23, 2022, midnight
生成器(Generator)

生成器是一種特殊的函式,可以逐步生成數據。它使用yield關鍵字返回數據,而不是使用return。這種方式可以節省內存空間,適用於處理大量數據的情況。生成器可以通過for迴圈遍歷數據,也可以使用next()函式獲取下一個數據。每次調用生成器時,它會從上次yield所在位置繼續執行,直到遇到下一個yield或結束。

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套件(Package)

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  • May 23, 2022, midnight
套件(Package)

在資料科學中,套件 (Package) 是指一組相關的功能模組或程式庫,以協助資料科學家處理和分析數據。Python 是一個廣受歡迎的程式語言,擁有豐富的套件生態系統,對於資料科學家來說,這些套件不僅能節省開發時間,還能幫助處理龐大的數據集。

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[ChatGPT] 如何使用ChatGPT 快速翻譯 PDF 文件?

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  • July 26, 2023, 9:46 a.m.
[ChatGPT] 如何使用ChatGPT 快速翻譯 PDF 文件?

【用chatgpt翻譯pdf】我們經常需要閱讀英文文件和論文,但以往將中文複製貼上到Google翻譯,往往得到一些含糊不清的翻譯結果。因此,我們現在要教大家如何使用強大的人工智慧模型 - ChatGPT快速翻譯PDF文件!

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用第三方套件打造"真"對話機器人

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  • May 23, 2022, midnight
用第三方套件打造"真"對話機器人

本文介紹如何使用Python中的第三方套件打造一個真實的對話機器人。對話機器人可以進行自然的對話,並根據使用者的輸入提供適當的回應。文章提到可以使用NLTK或spaCy等自然語言處理套件來處理和分析使用者的輸入。同時,可以使用GPT模型等語言模型生成自然流暢的回應。另外,也可以使用SpeechRecognition等語音辨識套件實現語音輸入功能。文章指出,這些套件能夠讓應用程序能與使用者進行自然且有意義的對話。

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第三方套件練習題 - 運用結巴斷詞

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  • May 23, 2022, midnight
第三方套件練習題 - 運用結巴斷詞

結巴斷詞(jieba)是一個常用的中文中文字斷詞的Python套件。該套件可以將中文文本進行分割,分離出詞彙的單位,方便進行文本分析 文字處理等自然語言處理任務。想使用結巴斷詞套件,需要先安裝並匯入該套件。以下有安裝指令和匯入代碼的示例。透過結巴斷詞可以將中文句子斷詞為詞彙的單位,方便後續的處理和分析。

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檔案、Pythonic、Python 總複習

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  • May 23, 2022, midnight
檔案、Pythonic、Python 總複習

這段文字介紹了在Python中處理檔案的基本操作,包括打開 讀取 寫入和關閉檔案,並介紹了處理CSV和JSON格式檔案的方法。另外,它還提到了Python語言的哲學和風格,包括編碼風格指南和如何寫出乾淨 易讀且可維護的程式碼。最後,這個章節進行了Python基礎知識的回顧,並透過解決程式設計問題來測試學習者對於Python的理解和應用能力。

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Python 總複習 - 用Python 分析川普演說文最常出現字詞(Word Count)

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  • May 23, 2022, midnight
Python 總複習 - 用Python 分析川普演說文最常出現字詞(Word Count)

文章介紹了在Python 中使用詞頻統計或字詞計數的方法來分析川普演說文中最常出現的字詞。作者提到了使用Python 的文本處理技術預處理川普演說文的內容,並使用字典資料結構記錄每個字詞的出現次數。透過迴圈和條件判斷式,可以遍歷川普演說文並計算每個字詞的出現次數,最後,可以使用Python 的排序功能將字詞按照出現次數進行排序並進行視覺化。

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結尾

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
結尾

這是一個Python課程的結束評價和感謝。該課程涵蓋了Python的基礎知識和資料科學應用,包括常用庫 資料視覺化和網絡爬蟲。重視實踐和應用,並提供了實例和練習。希望學生能夠提升Python技能,應用於資料科學項目。學生可以隨時聯繫課程作者提出問題和建議。最後,感謝學生的參與和支持,並祝願他們在資料科學領域取得成功。

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[AI人工智慧] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容

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  • March 24, 2024, 4 p.m.
[AI人工智慧] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容

Ollama是一款能在個人電腦上輕鬆部署和使用語言模型的工具,透過Ollama,我們便能在終端機使用:1. 聯發科的 Breeze 7b 模型、2. 利用 Python 接合 Ollama 的端口,3. 甚至使用 Llava 模型智慧地重命名文件中的圖片。透過本地端部署的大型語言模型,便能在保障隱私與安全的前提下,有效能夠提高工作效率。

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[Scrapy 爬蟲] 如何設置 Job 以分段爬蟲任務?

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  • March 13, 2016, 4:42 p.m.
[Scrapy 爬蟲] 如何設置 Job 以分段爬蟲任務?

Scrapy提供了一個方便的功能,可以在爬取大型網站時暫停和回復任務。透過指定 -s JOBDIR=DIR 的方法,我們可以讓Scrapy處理繁瑣的任務管理,方便地分段進行爬取任務。這使得爬取大型網站變得更加輕鬆和高效。

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[ChatGPT] 使用Llama Parse和 ChatGPT 翻譯 Google Drive 上的PDF文件

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  • May 5, 2024, 10 p.m.
[ChatGPT] 使用Llama Parse和 ChatGPT 翻譯 Google Drive 上的PDF文件

在 [ 如何使用ChatGPT 快速翻譯 PDF 文件? ] 的影片中,我們探討了如何使用ChatGPT來翻譯文件。許多觀眾提問,表示他們有大量的論文儲存在自己的電腦或Google Drive上。因此,今天我們將展示如何有效利用我們的程式來翻譯這些文件。我們將直接從Google Drive存取文件,並使用ChatGPT進行翻譯。今天的教程不僅是對之前程式的改良,我們還將介紹一種更強大的PDF解析器。以往,我們使用了PyPDF來處理PDF文件,但由於PDF的結構複雜,我們今天將引入一個更專業的工具—LamaParse,這是由知名的RAG套件Lama Index所提供。讓我們開始今天的教程吧!

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[AI人工智慧] 如何用OpenAI API 快速搭建一個類似 NotebookLM 的 Podcast 功能 ?

  • 大數學堂
  • Sept. 17, 2024, 4:30 p.m.
[AI人工智慧] 如何用OpenAI API 快速搭建一個類似 NotebookLM 的 Podcast 功能 ?

今天我們要探索一個超酷的主題:如何打造你自己的中文Podcast!🎙️ 最近,NotebookLM推出了一個令人興奮的新功能——將筆記轉換成Podcast。聽起來很棒,對吧?但是,它目前只支持英文,而且操作不太直觀。別擔心!我們有更好的解決方案。 😉 在本教程中,我們將利用OpenAI的強大API,向你展示如何輕鬆創建引人入勝的中文Podcast。

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[ChatGPT] 運用微調之力!如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理

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  • Aug. 27, 2023, 9:30 p.m.
[ChatGPT] 運用微調之力!如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理

解密微調:定制專屬於你的大型語言模型!🚀 想知道如何提升ChatGPT模型性能、節省成本,還能獲得更快的回應速度嗎?透過微調(Fine-Tuning),我們為你展現客製化模型的強大之處,讓你掌握產生高品質回應的關鍵技術!不要錯過這場關於AI革命的探索之旅,立即點擊觀看!

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[財經爬蟲]手把手帶你用Python網路爬蟲抓取Goodinfo,再結合GPT-4o快速分析潛力股!

  • 大數學堂
  • June 16, 2024, 9 p.m.
[財經爬蟲]手把手帶你用Python網路爬蟲抓取Goodinfo,再結合GPT-4o快速分析潛力股!

本教學將手把手教學如何從GoodInfo網站獲取臺積電財報數據外,還將進一步利用ChatGPT的GPT-4 API解讀財報,判斷公司是否值得投資。影片內容涵蓋了爬蟲、資料處理、API註冊、提示詞設計、財報分析等詳細步驟,幫助您掌握快速取得股票財報和AI輔助投資決策的方法。

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[財經爬蟲] 使用 Python 網路爬蟲輕鬆爬取集保戶股權分散表

  • 大數學堂
  • Nov. 3, 2024, 9:30 p.m.
[財經爬蟲] 使用 Python 網路爬蟲輕鬆爬取集保戶股權分散表

爬蟲的定律就是目標網站一直在變!本教學示範如何突破集保網站的更新限制,成功抓取股權分散表資料。🔍 透過結合 requests 的 Session 管理、Synchronizer Token 驗證機制,並運用 BeautifulSoup 解析 HTML 與 Pandas 處理表格數據,輕鬆完成資料擷取。💡 整個過程展示了如何應對網站的變化,透過 POST 請求技巧實現穩定的爬蟲功能。🚀

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[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?

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  • Dec. 27, 2016, 5:04 p.m.
[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?

本文介紹了使用Pandas進行資料分析並畫圖的簡單方法。首先使用pandas的read_csv功能讀取csv資料,然後使用%pylab inline將圖表顯示在Jupyter Notebook中,最後使用plot函式繪製折線圖。這篇文章強調了透過Pandas的幾行指令就能輕鬆完成資料分析並畫出圖表的便利性。

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