作者簡介

Christian Mayer

　　Christian Mayer是一位資訊科學博士。他所創立的網站：blog.finxter.com，提供許多Python教學內容，極受歡迎，目前這個網站約有2萬名活躍的訂閱者，而且人數還在持續增加中。這個快速茁壯的網站已經幫助成千上萬的學生提高了程式設計技能，並為許多人的工作提供不少助益。

• 致謝(第ix頁)
• 前言(第xi頁)
• 1 Python 複習課(第1頁)
  • 基本資料結構(第2頁)
  • 容器資料結構(第8頁)
  • 流程控制(第18頁)
  • 函式(第21頁)
  • lambda 匿名函式(第22頁)
  • 小結(第23頁)
• 2 Python 小技巧(第25頁)
  • 用解析式列表找出收入最高的人(第26頁)
  • 用解析式列表找出資訊價值比較高的單詞(第30頁)
  • 讀取檔案(第32頁)
  • 善用 lambda 和 map 函式(第35頁)
  • 用切取片段的做法，比對出相符子字串與前後文(第38頁)
  • 解析式列表結合切取片段的做法(第43頁)
  • 用切取片段賦值的方式，修正損壞的列表(第45頁)
  • 用列表串接的做法，分析心臟健康資料(第48頁)
  • 用生成器表達式找出薪水低於最低薪資的公司(第51頁)
  • 用 zip() 函式來轉換資料的格式(第54頁)
  • 小結(第57頁)
• 3 資料科學(第59頁)
  • 二維陣列的基本運算(第60頁)
  • 活用 NumPy 陣列：切取片段、撒播機制、陣列型別(第66頁)
  • 用布林索引篩選二維陣列(第82頁)
  • 用撒播機制、切取片段賦值和重新調整形狀的技巧，清理陣列中每一個第 i 元素(第85頁)
  • 何時該用 sort() 函式、何時該用 argsort() 函式(第91頁)
  • 如何用 lambda 函式與布林索引來篩選陣列(第96頁)
  • 如何運用統計、數學與邏輯，建立高級陣列篩選器(第99頁)
  • 簡單的關聯性分析：購買 X 的人也購買了 Y(第106頁)
  • 用中級關聯分析技巧找出暢銷產品組合(第109頁)
  • 小結(第113頁)
4 機器學習(第115頁)
• 監督式機器學習的基礎知識(第116頁)
• 線性迴歸(第118頁)
• 邏輯迴歸(第126頁)
• K 均值集群處理(第133頁)
• K 最近鄰(第140頁)
• 神經網路分析(第146頁)
• 決策樹學習(第156頁)
• 取出變異量最小的資料行(第160頁)
• 一些基本的統計量(第164頁)
• 用支撐向量機進行分類(第169頁)
• 用隨機森林進行分類(第173頁)
• 小結(第178頁)
5 正則表達式(第179頁)
• 在字串中找出基本的文字特定模式(第180頁)
• 用正則表達式寫出你的第一個網路爬蟲(第186頁)
• 分析 HTML 文件裡的超鏈結(第190頁)
• 從字串中提取出金額數字(第195頁)
• 找出不安全的 HTTP 網址(第198頁)
• 驗證使用者所輸入的時間格式（第一種做法）(第200頁)
• 驗證使用者所輸入的時間格式（第二種做法）(第203頁)
• 偵測出字串中的重複部分(第205頁)
• 偵測出單詞重複出現的情況(第208頁)
• 修改多行字串中符合特定模式的文字(第211頁)
• 小結(第213頁)
6 演算法(第215頁)
• 用 lambda 函式與排序的技巧找出易位構詞(第217頁)
• 用 lambda 函式與負向切取片段的技巧找出迴文(第220頁)
• 用遞迴型階乘函式計算排列方式的數量(第222頁)
• 計算 Levenshtein 距離(第227頁)
• 用函式型程式設計方式計算冪集合(第232頁)
• 用進階索引與解析式列表進行凱撒密碼加密(第236頁)
• 用艾氏篩法找出質數(第240頁)
• 用 reduce() 函式計算費氏數列(第248頁)
• 二元搜尋遞迴演算法(第251頁)
• 快速排序遞迴演算法(第256頁)
• 小結(第259頁)
後記(第260頁)