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自學Python：編程基礎、科學計算及數據分析

為了解決nba數據的問題，作者李金等 這樣論述：

面向Python初學者的一本實用學習筆記。全書共10章：第1章介紹Python的基礎知識，包括Anaconda、IPython解釋器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用；第2章介紹Python的基本用法，包括基本語法、數據類型、判斷與循環、函數與模塊、異常與警告以及文件讀寫等；第3章介紹Python的進階用法，包括函數進階、迭代器和生成器、裝飾器、上下文管理器以及變量作用域等；第4章介紹常見的Python標准庫的使用；第5章介紹Python的科學計算基礎模塊NumPy，包括NumPy數組的基本操作、廣播機制、索引和讀寫；第6章介紹Python的可視化模塊Matplot

lib，包括基於函數和對象的可視化操作；第7章介紹Python的科學計算進階模塊SciPy，包括一些高等數學的操作；第8章介紹Python的數據分析基礎模塊Pandas，包括Series和Data Frame的使用；第9章介紹Python的面向對象編程，包括對象的屬性和方法、繼承和復用，以及一個使用面向對象編程的實例；第10章介紹了一個用Python分析中文小說文本的實例。《自學Python——編程基礎、科學計算及數據分析》適合剛接觸Python的初學者以及希望使用Python處理和分析數據的讀者閱讀，也可作為學習和使用Python的工具書或參考資料使用。 前言 致謝 第1章

初識Python1 1.1 Python簡介1 1.2 Python版本的選擇2 1.3 Python集成開發環境的搭建2 1.4 第一行Python代碼4 1.5 IPython解釋器5 1.6 Python代碼的執行模式7 1.6.1 解釋器模式7 1.6.2 腳本模式8 1.6.3 解釋器模式與腳本模式的區別9 1.7 Jupyter Notebook的使用9 本章學習筆記11 本章新術語11 本章新函數11 第2章 Python基礎12 2.1 基本語法簡介12 2.2 數據類型17 2.2.1 數字18 2.2.2 字符串23 2.2.3 Unicode字符串30 2.2.4 索引

與分片32 2.2.5 列表34 2.2.6 元組40 2.2.7 可變與不可變類型42 2.2.8 字典44 2.2.9 集合與不可變集合48 2.2.10 賦值機制53 2.3 判斷與循環58 2.3.1 判斷58 2.3.2 循環62 2.4 函數與模塊69 2.4.1 函數69 2.4.2 模塊73 2.5 異常與警告77 2.5.1 異常77 2.5.2 警告83 2.6 文件讀寫83 2.6.1 讀文件84 2.6.2 寫文件85 2.6.3 中文文件的讀寫87 2.7 內置函數88 2.7.1 數字相關的內置函數88 2.7.2 序列相關的內置函數90 2.7.3 類型相關的內置

函數92 本章學習筆記92 本章新術語92 本章新函數94 第3章 Python進階96 3.1 函數進階96 3.1.1 函數參數傳遞96 3.1.2 高階函數98 3.1.3 函數map()、filter()和reduce()101 3.1.4 Lambda表達式102 3.1.5 關鍵字global103 3.1.6 函數的遞歸104 3.2 迭代器與生成器105 3.2.1 迭代器105 3.2.2 生成器110 3.3 裝飾器112 3.3.1 裝飾器的引入112 3.3.2 裝飾器的用法115 3.4 上下文管理器與with語句118 3.4.1 上下文管理器的原理119 3.4.

2 模塊contextlib123 3.5 變量作用域125 本章學習筆記127 本章新術語128 本章新函數128 第4章 Python標准庫129 4.1 系統相關：sys模塊129 4.2 與操作系統進行交互：os模塊133 4.3 字符串相關：string模塊136 4.4 正則表達式：re模塊138 4.5 日期時間相關：datetime模塊142 4.6 更好地打印Python對象：pprint模塊145 4.7 串行化Python對象：pickle，cPickle模塊145 4.8 讀寫JSON數據：json模塊147 4.9 文件模式匹配：glob模塊150 4.10 高級文件

操作：shutil模塊151 4.11 更多的容器類型：collections模塊153 4.12 數學：math模塊157 4.13 隨機數：random模塊158 本章學習筆記159 本章新術語160 本章新函數160 第5章 Python科學計算基礎：NumPy模塊162 5.1 NumPy模塊簡介162 5.2 數組基礎163 5.2.1 數組的引入163 5.2.2 數組的屬性164 5.2.3 數組的類型166 5.2.4 數組的生成169 5.2.5 數組的索引172 5.2.6 數組的迭代174 5.3 數組操作175 5.3.1 數值相關的數組操作175 5.3.2 形狀相關

的數組操作179 5.3.3 數組的拼接操作184 5.3.4 數組的四則運算、點乘和矩陣類型187 5.3.5 數組的數學操作190 5.3.6 數組的比較和邏輯操作190 5.4 數組廣播機制191 5.5 數組索引進階194 5.5.1 數組基礎索引194 5.5.2 數組的高級索引196 5.6 數組讀寫199 5.6.1 數組的讀取199 5.6.2 數組的寫入200 5.6.3 數組的二進制讀寫200 5.7 隨機數組202 5.8 結構數組202 本章學習筆記206 本章新術語207 本章新函數207 第6章 Python可視化：Matplotlib模塊209 6.1 Matpl

otlib模塊簡介209 6.2 基於函數的可視化操作210 6.2.1 函數plt.plot()的使用210 6.2.2 圖與子圖215 6.2.3 其他可視化函數217 6.3 基於對象的可視化操作217 6.4 圖像中的文本處理219 6.5 實例：基於Matplotlib的三角函數可視化221 本章學習筆記226 本章新術語227 本章新函數227 第7章 Python科學計算進階：SciPy模塊228 7.1 SciPy模塊簡介228 7.2 插值模塊：scipy.interpolate229 7.3 概率統計模塊：scipy.stats233 7.3.1 基本統計量233 7.3.

2 概率分布234 7.3.3 假設檢驗243 7.4 優化模塊：scipy.optimize246 7.4.1 數據擬合247 7.4.2 最值優化251 7.4.3 方程求根254 7.5 積分模塊：scipy.integrate255 7.5.1 符號積分與SymPy模塊255 7.5.2 數值積分257 7.6 稀疏矩陣模塊：scipy.sparse260 7.7 線性代數模塊：scipy.linalg262 7.8 實例：基於SciPy的主成分分析268 本章學習筆記271 本章新術語272 本章新函數272 第8章 Python數據分析基礎：Pandas模塊274 8.1 Pand

as簡介274 8.2 一維數據結構：Series對象275 8.2.1 Series對象的生成275 8.2.2 Series對象的使用277 8.3 二維數據結構：DataFrame對象280 8.3.1 DataFrame對象的生成280 8.3.2 DataFrame對象的使用283 8.4 Pandas對象的索引286 8.4.1 基於中括號的索引和切片286 8.4.2 基於位置和標記的高級索引289 8.5 缺失值的處理293 8.6 數據的讀寫294 8.7 實例：基於Pandas的NBA數據分析295 本章學習筆記299 本章新術語299 本章新函數299 第9章 Pytho

n面向對象編程300 9.1 面向對象簡介300 9.2 自定義類型303 9.3 方法和屬性305 9.4 繼承與復用311 9.5 公有、私有、特殊

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運用卷積神經網路模型預測 NBA 籃球競賽勝負之研究

為了解決nba數據的問題，作者范諄佑 這樣論述：

隨著大數據時代的來臨，運動彩券、NBA 官網提供多樣籃球數據資料，資料數目成指數倍速成長，因而人工智慧中的機器學習演算法成了預測賽事的利器，許多決策者試著以公開數據，客觀的科學方式來降低不確定性以提升預測的品質，期望更精確的掌握投資效益。基於上述緣由，故本研究擬採用深度類神經網路學習方法建置預測模型。本研究利用卷積神經網路(CNN)建構出主隊勝負預測模式，運用 NBA 官方(www.nba.com)公開 API 之資料集計算各隊賽前的場均數據及「玩運彩」(www.playsport.cc)賽前盤口變數「讓分」及「大小分」建立 630 組模型，有無使用池化層中各挑選出一組最佳正確率模型，分別為

使用池化層批次正規化及未使用池化層丟棄法之模型，並以 Optuna 軟體框架進行自動化調整超參數，得出最佳預測力的模型為批次正規化之模型，其預測主隊勝負的正確率為 69.4%。而本研究使用混淆矩陣評估 NBA-Net 模型，精確率對於投注運動彩券具有參考價值。