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Python資料分析實戰 第2版

為了解決excel即時k線圖的問題，作者(意)法比奧•內利 這樣論述：

Python簡單易學，擁有豐富的庫，並且具有極強的包容性。 本書展示了如何利用Python語言的強大功能，以最小的程式設計代價對資料進行提取、處理和分析。這一版除了介紹資料分析和Python基礎知識、NumPy庫和pandas庫，使用pandas讀寫和處理資料，用matplotlib庫實現資料視覺化，用scikit-learn庫進行機器學習，D3庫嵌入和識別手寫體數位，還新增了用TensorFlow進行深度學習，用NLTK分析文本數據，用OpenCV分析圖像及實現電腦視覺等。 法比奧·內利（Fabio Nelli），IRBM科學園IT科學應用專家，曾為IBM、EDS等企業

提供諮詢。目前從事Java應用開發，對接科學儀器和Oracle資料庫，生成資料和Web伺服器應用，為研究人員提供即時分析結果。他還是Meccanismo Complesso社區（www.meccanismocomplesso.org）的專案協調人。 版權聲明 獻詞 譯者序 第1章 資料分析簡介　1 1.1　資料分析　1 1.2　資料分析師的知識範疇　2 1.2.1　電腦科學　2 1.2.2　數學和統計學　3 1.2.3　機器學習和人工智慧　3 1.2.4　資料來源領域　3 1.3　理解資料的性質　4 1.3.1　資料到資訊的轉變　4 1.3.2　資訊

到知識的轉變　4 1.3.3　資料的類型　4 1.4　資料分析過程　4 1.4.1　問題定義　5 1.4.2　數據抽取　6 1.4.3　數據準備　6 1.4.4　資料探索和視覺化　7 1.4.5　預測建模　7 1.4.6　模型驗證　8 1.4.7　部署　8 1.5　定量和定性資料分析　9 1.6　開放數據　9 1.7　Python和資料分析　10 1.8　結論　11 第2章 Python世界簡介　12 2.1　Python——程式設計語言　12 2.2　Python 2和Python 3　14 2.2.1　安裝Python　15 2.2.2　Python發

行版本　15 2.2.3　使用Python　17 2.2.4　編寫Python代碼　18 2.2.5　IPython　22 2.3　PyPI倉庫——Python包索引　25 2.4　SciPy　29 2.4.1　NumPy　29 2.4.2　pandas　29 2.4.3　matplotlib　30 2.5　小結　30 第3章　NumPy庫　31 3.1　NumPy簡史　31 3.2　NumPy安裝　31 3.3　ndarray：NumPy庫的心臟　32 3.3.1　創建陣列　33 3.3.2　資料類型　34 3.3.3　dtype選項　34 3.3.4　自

帶的陣列創建方法　35 3.4　基本操作　36 3.4.1　算術運算子　36 3.4.2　矩陣積　37 3.4.3　自增和自減運算子　38 3.4.4　通用函數　39 3.4.5　彙總函式　39 3.5　索引機制、切片和反覆運算方法　40 3.5.1　索引機制　40 3.5.2　切片操作　41 3.5.3　陣列反覆運算　42 3.6　條件和布林陣列　44 3.7　形狀變換　44 3.8　陣列操作　45 3.8.1　連接陣列　45 3.8.2　陣列切分　46 3.9　常用概念　48 3.9.1　物件的副本或視圖　48 3.9.2　向量化　48 3.9.3　廣

播機制　49 3.10　結構化陣列　51 3.11　陣列資料檔案的讀寫　52 3.11.1　二進位檔案的讀寫　53 3.11.2　讀取檔中的清單形式資料　53 3.12　小結　54 第4章 pandas庫簡介　55 4.1　pandas：Python資料分析庫　55 4.2　安裝pandas　56 4.2.1　用Anaconda安裝　56 4.2.2　用PyPI安裝　56 4.2.3　在Linux系統的安裝方法　57 4.2.4　用原始程式碼安裝　57 4.2.5　Windows模組倉庫　57 4.3　測試pandas是否安裝成功　57 4.4　開始pandas

之旅　58 4.5　pandas資料結構簡介　58 4.5.1　Series對象　59 4.5.2　DataFrame對象　65 4.5.3　Index對象　71 4.6　索引物件的其他功能　72 4.6.1　更換索引　72 4.6.2　刪除　74 4.6.3　算術和資料對齊　75 4.7　資料結構之間的運算　76 4.7.1　靈活的算數運算方法　76 4.7.2　DataFrame和Series物件之間的運算　77 4.8　函數應用和映射　78 4.8.1　操作元素的函數　78 4.8.2　按行或列執行操作的函數　78 4.8.3　統計函數　79 4.9　排序

和排位次　80 4.10　相關性和協方差　82 4.11　NaN數據　84 4.11.1　為元素賦NaN值　84 4.11.2　過濾NaN　84 4.11.3　為NaN元素填充其他值　85 4.12　等級索引和分級　85 4.12.1　重新調整順序和為層級排序　87 4.12.2　按層級統計資料　88 4.13　小結　88 第5章　pandas：數據讀寫　89 5.1　I/O API工具　89 5.2　CSV和文字檔　90 5.3　讀取CSV或文字檔中的資料　90 5.3.1　用RegExp解析TXT文件　92 5.3.2　從TXT檔讀取部分資料　94 5.3

.3　將資料寫入CSV檔　94 5.4　讀寫HTML文件　96 5.4.1　寫入資料到HTML檔　96 5.4.2　從HTML檔讀取資料　98 5.5　從XML讀取數據　99 5.6　讀寫Microsoft Excel文件　101 5.7　JSON數據　102 5.8　HDF5格式　105 5.9　pickle——Python物件序列化　106 5.9.1　用cPickle實現Python物件序列化　106 5.9.2　用pandas實現物件序列化　107 5.10　對接資料庫　108 5.10.1　SQLite3數據讀寫　108 5.10.2　PostgreSQL數

據讀寫　110 5.11　NoSQL資料庫MongoDB資料讀寫　112 5.12　小結　113 第6章　深入pandas：資料處理　114 6.1　數據準備　114 合併　115 6.2　拼接　118 6.2.1　組合　121 6.2.2　軸向旋轉　122 6.2.3　刪除　124 6.3　資料轉換　124 6.3.1　刪除重複元素　125 6.3.2　映射　125 6.4　離散化和麵元劃分　129 6.5　排序　133 6.6　字串處理　134 6.6.1　內置的字串處理方法　134 6.6.2　規則運算式　135 6.7　數據聚合　137 6.7.

1　GroupBy　137 6.7.2　實例　138 6.7.3　等級分組　139 6.8　組反覆運算　140 6.8.1　鏈式轉換　140 6.8.2　分組函數　141 6.9　高級數據聚合　142 6.10　小結　145 第7章　用matplotlib實現資料視覺化　146 7.1　matplotlib庫　146 7.2　安裝　147 7.3　IPython和Jupyter QtConsole　147 7.4　matplotlib架構　148 7.4.1　Backend層　149 7.4.2　Artist層　149 7.4.3　Scripting層（pypl

ot）　150 7.4.4　pylab和pyplot　150 7.5　pyplot　151 7.6　繪圖窗口　152 7.6.1　設置圖形的屬性　153 7.6.2　matplotlib和NumPy　155 7.7　使用kwargs　157 7.8　為圖表添加更多元素　159 7.8.1　添加文本　159 7.8.2　添加網格　162 7.8.3　添加圖例　163 7.9　保存圖表　165 7.9.1　保存代碼　165 7.9.2　將會話轉換為HTML檔　167 7.9.3　將圖表直接保存為圖片　168 7.10　處理日期值　168 7.11　圖表類型　170

7.12　線性圖　170 7.13　長條圖　177 7.14　條狀圖　178 7.14.1　水準條狀圖　180 7.14.2　多序列條狀圖　181 7.14.3　為pandas DataFrame生成多序列條狀圖　182 7.14.4　多序列堆積條狀圖　183 7.14.5　為pandas DataFrame繪製堆積條狀圖　186 7.14.6　其他條狀圖　187 7.15　圓形圖　187 7.16　高級圖表　190 7.16.1　等值線圖　190 7.16.2　極區圖　192 7.17　mplot3d工具集　194 7.17.1　3D曲面　194 7.17.2

　3D散點圖　195 7.17.3　3D條狀圖　196 7.18　多面板圖形　197 7.18.1　在其他子圖中顯示子圖　197 7.18.2　子圖網格　199 7.19　小結　200 第8章　用scikit-learn庫實現機器學習　201 8.1　scikit-learn庫　201 8.2　機器學習　201 8.2.1　有監督和無監督學習　201 8.2.2　訓練集和測試集　202 8.3　用 scikit-learn實現有監督學習　202 8.4　Iris資料集　202 8.5　K-近鄰分類器　207 8.6　Diabetes資料集　210 8.7　線性回

歸：最小平方回歸　211 8.8　支持向量機　214 8.8.1　支援向量分類　215 8.8.2　非線性 SVC　218 8.8.3　繪製SVM分類器對Iris資料集的分類效果圖　220 8.8.4　支持向量回歸　222 8.9　小結　224 第9章　用TensorFlow庫實現深度學習　225 9.1　人工智慧、機器學習和深度學習　225 9.1.1　人工智慧　225 9.1.2　機器學習是人工智慧的分支　226 9.1.3　深度學習是機器學習的分支　226 9.1.4　人工智慧、機器學習和深度學習的關係　226 9.2　深度學習　227 9.2.1　神經網路

和GPU　227 9.2.2　資料可用：開來源資料資源、物聯網和大資料　228 9.2.3　Python　228 9.2.4　Python深度學習框架　228 9.3　人工神經網路　229 9.3.1　人工神經網路的結構　229 9.3.2　單層感知器　230 9.3.3　多層感知器　232 9.3.4　人工神經網路和生物神經網路的一致性　232 9.4　TensorFlow　233 9.4.1　TensorFlow：Google開發的框架　233 9.4.2　TensorFlow：資料流程圖　233 9.5　開始TensorFlow 程式設計　234 9.5.1　安

裝TensorFlow　234 9.5.2　Jupyter QtConsole程式設計　234 9.5.3　TensorFlow的模型和會話　234 9.5.4　張量　236 9.5.5　張量運算　238 9.6　用 TensorFlow實現SLP　239 9.6.1　開始之前　239 9.6.2　待分析的資料　239 9.6.3　SLP模型定義　241 9.6.4　學習階段　243 9.6.5　測試階段和正確率估計　246 9.7　用TensorFlow實現MLP（含一個隱含層）　248 9.7.1　MLP模型的定義　249 9.7.2　學習階段　250 9.7.

3　測試階段和正確率計算　253 9.8　用TensorFlow實現多層感知器（含兩個隱含層）　255 9.8.1　測試階段和正確率計算　259 9.8.2　實驗資料評估　260 9.9　小結　262 第10章 資料分析實例——氣象資料　263 10.1　待檢驗的假設：靠海對氣候的影響　263 10.2　資料來源　265 10.3　用Jupyter Notebook分析資料　266 10.4　分析預處理過的氣象資料　269 10.5　風向頻率玫瑰圖　279 10.5　小結　283 第11章 Jupyter Notebook 內嵌 JavaScript庫D3　284

11.1　開放的人口資料來源　284 11.2　JavaScript庫D3　286 11.3　繪製簇狀條狀圖　290 11.4　地區分佈圖　293 11.5　2014年美國人口地區分佈圖　296 11.6　小結　300 第12章 識別手寫體數位　301 12.1　手寫體識別　301 12.2　用scikit-learn識別手寫體數位　301 12.3　Digits資料集　302 12.4　使用估計器學習並預測　304 12.5　用TensorFlow識別手寫體數位　306 12.6　使用神經網路學習並預測　307 12.7　小結　310 第13章 用NLTK

分析文本資料　311 13.1　文本分析技術　311 13.1.1　自然語言處理工具集　311 13.1.2　導入NLTK庫和NLTK下載器　312 13.1.3　在NLTK語料庫檢索單詞　314 13.1.4　分析詞頻　315 13.1.5　從文本選擇單詞　317 13.1.6　二元組和搭配　318 13.2　網路文本資料的應用　319 13.2.1　從HTML文檔抽取文本　320 13.2.2　情感分析　320 13.3　小結　322 第14章 用OpenCV庫實現圖像分析和視覺計算　323 14.1　圖像分析和計算視覺　323 14.2　OpenCV和Pyt

hon　324 14.3　OpenCV和深度學習　324 14.4　安裝OpenCV　324 14.5　影像處理和分析的第 1類方法　324 14.5.1　開始之前　324 14.5.2　載入和顯示圖像　325 14.5.3　影像處理　326 14.5.4　保存新圖　327 14.5.5　圖像的基本操作　327 14.5.6　圖像混合　330 14.6　圖像分析　331 14.7　邊緣檢測和圖像梯度分析　332 14.7.1　邊緣檢測　332 14.7.2　圖像梯度理論　332 14.7.3　用梯度分析檢測圖像邊緣示例　333 14.8　深度學習示例：面部識別　3

37 14.9　小結　339 附錄A　用LaTeX編寫數學運算式　340 附錄B　開放資料來源　350

excel即時k線圖進入發燒排行的影片

血漿分離膜與共軛墊結合至光纖式粒子電漿共振生物感測器晶片用於血液樣品定量檢測

為了解決excel即時k線圖的問題，作者蔡岳縉 這樣論述：

本實驗室開發的光纖式粒子電漿共振 (Fiber Optic Particle Plasmon Resonance, FOPPR) 生物感測器對血清真實樣品樣品中的生物標誌物如心肌肌鈣蛋白I (Cardiac troponin I, cTnI) 等分析有極佳的準確率，但在血液樣品的分析上卻因血球 (紅血球、白血球及血小板) 等基質效應影響導致定量困難。血漿分離膜 (Plasma separation membrane) 可有效去除血球。共軛墊 (Conjugate pad) 可穩定保存偵測辨識分子修飾金奈米粒子直到其被待測物溶液溶解出。本研究結合血漿分離膜與共軛墊至 FOPPR 感測晶片上開發

新型感測晶片，目的是為了進行血液真實樣品的分析。將稀釋的血液樣品注入新型感測晶片後，血漿分離膜捕捉樣品中的血球後將分離出的液體導入共軛墊，分離出的液體將共軛墊上預先乾燥的偵測辨識分子修飾金奈米粒子溶出，並帶到光纖核表面上的捕捉辨識分子進行結合，形成捕捉辨識分子-待測物-偵測辨識分子修飾金奈米粒子的三明治結構，稱為 Fiber Optic Nanogold-LInked Sorbent Assay (FONLISA)。根據結果顯示，新型感測晶片對待測物標準溶液的偵測極限為 1.06 × 10-15 M。最後，利用添加不同濃度的待測物之羊血液樣品觀察回收率表現，根據結果顯示，與標準溶液的線性關係相

近及良好的回收率 (91.25 % ~ 117.21 %)。

自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts 基礎、實戰與釋疑

為了解決excel即時k線圖的問題，作者陳宏傑 這樣論述：

　　程式交易，輕鬆入門！ 　　致富關鍵字：Multicharts 　　─它是進入門檻最低，同時也是全台灣最多人使用的程式交易語言 　　金融科技成為近年來的火熱話題，在這一波熱浪的席捲下，藉由電腦程式自動讀取市場資訊，並且利用演算法判斷買賣策略，進而透過API進行即時自動下單的「程式交易」，逐漸成為期貨投資人，甚至是一般散戶另外一種下單選項。 　　而在眾多的程式交易語言中，Multicharts是進入門檻最低的一種，因為它不像Python、R語言等，需要有程式相關背景才能上手，只要願意下工夫，人人都可以成為Multicharts高手。本書的作者陳宏傑就是最好的例子，他大學時期雙主修歷史與

國貿，與「程式」完全不相干，不過他卻靠著自修就學會了Multicharts，甚至還出書、開講座，引領其他投資人了解程式交易。 　　陳宏傑在書中透露一個觀念，「程式交易」的重點不是在「程式」，而是在「交易」，如果程式寫得好，應該進入Google、台積電等公司當工程師，一般投資大眾要聚焦的地方是「交易」，也就是說，必須要了解什麼是交易、什麼是低買高賣、什麼是多頭趨勢、什麼是震盪盤整等財經知識，這些才是程式交易者應該具備的基本技能。這樣的觀念大大降低了投資人的心理障礙，同時也增加了在股市獲利的可能性。 　　本書《自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts基礎、實戰與釋疑》就是作者匯集多年

來的交易經驗，以及初學者在學習路上可能會遇到的投資障礙後，所誕生出來的一本著作，希望能透過本書提高大家學習程式交易的意願，同時幫助初學者迅速進入程式交易的世界。 　　本書必看重點》 　　◎讀完本書你會「了解程式語言Multicharts」 　　Multicharts是一套整合式的交易平台，它可以運用數據源串接報價，並且透過內建的軟體，使用Power Language這種簡單的程式語言，來編寫屬於自己的指標與訊號，同時自動執行下單交易。目前Multicharts是全台灣最多投資人使用的程式交易語言。 　　◎讀完本書你會「避開程式交易語言常見的陷阱」 　　在程式交易語言中，最常見的陷阱包括手續

費滑價、this bar close、過度最佳化、忽略大賠時間、set系列的停損停利。作者陳宏傑不但運用簡單的文字解說這5種陷阱可能的出現時機，而且還利用自己多年的交易經驗，教導投資人如何避開這些常見的陷阱。 　　◎讀完本書你會「學會如何用Multicharts下單」 　　作者陳宏傑利用深入淺出的文字，教導投資人從最基礎的認識電腦規格、了解安裝方式、新增指標開始，一步步到撰寫投資策略，甚至到最後進行停損與停利的設定等，進行系統化的解說，讓程式交易的初學者能輕鬆進入Multicharts的殿堂，並且跟上程式交易的時代潮流。 　　◎讀完本書你會「破解所有Multicharts的疑難雜症」 　　

作者陳宏傑從零開始，靠著自修學會了Multicharts，因此，他完全了解Multicharts初學者可能會遇到的疑難雜症。有鑑於此，陳宏傑特地開闢了專章，將他多年來所遇到的障礙，以及其他程式交易者的問題匯集起來，一次提供完整又精闢的解說，讓讀完本書的你，能夠避開其他人犯過的錯誤。

即時通訊LINE使用對班級經營效能影響之研究

為了解決excel即時k線圖的問題，作者蔡玉敏 這樣論述：

摘 要 近年來網際網路的蓬勃發展與LINE所開發的溝通功能使教師使用LINE進行班級經營之議題常被討論，本研究目的旨在了解高中教師運用行動即時通訊應用軟體LINE進行班級經營親師溝通與師生互動之現況，以及探究影響教師使用LINE對親師溝通與師生互動效能之影響。本研究以臺南市之高中教師為研究對象，班級經營之親師溝通與師生互動為研究主體，針對LINE的操作性、即時性、便利性…，根據情境設計問卷以探討使用者未來持續使用該軟體的意圖。以任務-科技適配度模型為理論基礎，增加班級經營任務特徵、LINE的科技特質、任務與科技之適配度及個人差異、自我效能..等五個變項為設計架構，在問卷正式發放前

，經嚴謹修訂題目後再發放問卷，問卷收回後利用統計分析系統確認問卷構面信效度， 且符合專家提出標準值，共發放330份問卷，回收306份，回收率92.7%，有效問卷305份，有效回收率99.7%。 利用Excel與SPSS 25 與AMOS 26統計軟體作為資料假說驗證的分析工具，最後一部分採用迴歸分析檢驗本研究各項假設是否成立，並以皮爾森相關係數進行分析，將兩個不同構面進行結果的相關分析，結果表示兩構面間具有區別效度。因此資料的回收是具有參考價值的，樣本資料與分析結果皆可作為後續的相關研究資料。 研究結果顯示：科技特質、個人差異、任務與科技之適配度與自我效能對班級經營效能皆有正向顯著

影響； LINE 的運用模式雖無法完全滿足對班級經營之效能，但對班級經營效能是具有正向顯著影響。關鍵字：班級經營、親師溝通、師生互動、行動即時通訊、LINE、任務-科技適 配度