嗨，大家好，我是Teresa，這集想來和大家介紹在資料分析、機器學習領域中很經典、必定會用到的函式庫-Numpy，目的主要是做數據的處理，但內容不會涉及統計的理論和延伸，只會做一些基礎的功能介紹和簡易的實作程式碼提供給大家。 什麼是Numpy？ Numpy是一個免費且開源的Python函式庫，專門用來處理陣列，由Travis Oliphant於2005年創建，但Numpy的前身是Numeric，是由Jim Hugunin和其他協作者共同開發，Numpy結合另一個同性質程式庫Numarray的特色，並加入了其他擴充功能。原始碼在這個網站中：https://github.com/numpy/numpy 為什麼使用Numpy？ En kral yeşilçam porno videoları izlemek için saplamaca'yı ziyaret edin. En güzel yeşilçam pornoları…
嗨～各位好，我是Teresa，這集想要和大家介紹Python中實用的套件-Matplotlib，原因是如果心中有個想法想要去實踐，雖然有資料，但需要說服夥伴的話，將你手中擁有的數據轉為圖表是很重要的，這樣一來，你說的話有說服力，觀看者也能簡單易懂。那我們就開始吧！ 什麼是Matplotlib？ Matplotllib是Python的視覺化套件，可將資料視覺化，也可以稱做繪圖庫，可以和NumPy一起使用。它是由約翰．亨利所創造的，不但開源，且各個平台間也具相容性。Matplotllib的代碼庫在此 github。 如何使用Matplotlib？ 要開始使用Matplotlib，就如同其他模組和套件一般，要先安裝並匯入。 pip install matplotlib #安裝 Matplotlib import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #匯入Pyplot 套件並命名為plt 安裝成功後就可以畫圖囉！…
前言 哈囉，大家好，我是Teresa～爬蟲小專題的進度是上一集成功將Facebook的貼文載入，這集主軸就在蒐集貼文中有關於成效的資訊了。 其實在Google上搜尋相同的爬蟲目標，在各個網站中有很多程式碼可以參考，但Teresa真的是各種嘗試，卡了很多bug，挫折重重😰，還好後來隊友有幫助我修改程式碼，但還是希望總有一天能自己成功完成一個小專題。 上集回顧...... 爬蟲目標 抓取Facebook的貼文，展開貼文中所有留言與分享、表情符號數量，了解貼文的成效 達成方法 一、策略拆解 假設我想要手動取得這些資訊的話，會做出的行為有： 打開 Chrome 瀏覽器 開啟 Facebook 頁面並登入 點擊想分析的 Facebook 社團或粉絲專頁 將該社團或粉絲專頁的貼文載入 將貼文的留言展開…
前言 自從上集學完函數和迴圈之後，覺得光只有學習，都可以理解好像沒有什麼問題，但如果要應用的話，就會不知道從何開始，因此Teresa開始想要嘗試寫個小作品看看，因此之後 Python初學者學習筆記會朝著實作的方向前進，當成自我練習還有紀錄。 爬蟲介紹 提到 Python，最經典且絕對不能漏掉的應用莫過於爬蟲了，那什麼是爬蟲呢？ ---它是一種可以「自動」抓取網頁資訊的程式 現在資訊的變動快速，當在 Google等瀏覽器上搜尋任一關鍵字，搜尋到的結果都成千上萬筆，但人一天所擁有的時間終歸只有24小時，想要處理一件事的時候，很難將前置資料調查得盡善盡美，且當相同的動作必須重複上百遍、上千遍的時候，必定會又累又無趣。這時候如果有「自動化」程式的幫助，處理事情的效率便會提高。對於爬蟲的應用可以到這個網站看看。 爬蟲目標 抓取 Facebook的貼文，展開貼文中所有留言、分享數以及表情符號數量，了解貼文的成效 達成方法 一、步驟拆解 Teresa曾聽會寫程式的人說過：「程式只是工具，想要開始寫程式要先知道如何解決問題，如果不知道問題的解法，是沒辦法將解法化為程式的。」 如果我今天經營Facebook社團或粉絲專頁，我會想要了解每篇發出去的貼文成效如何，除了一些後台可得到的資訊外，貼文的互動率是最可以反應出成效的方式了。而在Facebook上貼文與互動率有關的指標不外乎就是：按讚數、分享次數以及留言數。後續的貼文分析，包含是不是因為主題較吸引人或是文案寫得較好等影響該篇貼文的互動率的評估指標，就不在此深究。 因此，假設我想要手動取得這些資訊的話，會做出的行為有： 打開 Chrome 瀏覽器…
距離我🙆♀️ 學習 JS 也有一段時間，不過心裡總是有一些不安全感和憂慮 這是我今天聽完前輩分享的心得，希望能幫助到面臨類似問題的朋友們 前端職場必備技能 前端變幻莫測 我該如何克服焦慮？ 其實很多時候我都會覺得前端究竟有完沒完，技術似乎怎麼學都學不完也學不透、付出的努力和收穫不成正比... 最後陷入自我懷疑🤦♀️ （甚至有想換跑道的念頭），但每次回過神冷靜下來，還是決定堅持初衷繼續往前端邁進。不過，這樣的負面情緒的堆疊確實影響到我的學習狀況，尤其是每每一個新技術誕生，我就會 FOMO 恐懼發作立即感到焦慮深怕錯過什麼，回想幾個月前看到新技術眼睛發亮🙈 在仔細回想和思考前輩的話後，我利用一張 A4 白紙回顧了踏入前端這段日子我所累積的知識，譬如 HTML 網頁架構和標籤寫法、CSS 畫面編排和位置、Javascript…
哈囉，大家連假過得還好嗎？我是Teresa，初學者學習筆記更新到第四集囉～EP. 3 介紹了Python中常見的資料型態以及運算子，這集要來整理的是條件語句、迴圈以及函數的概念，讓我們一起看下去吧～ 條件語句 Python中的邏輯條件（比較運算子請詳見EP. 3）可以通過多種方式使用，最常見的方式是 if 語句和迴圈 # if 語句 a = 37 b = 20 if a >…
哈囉，大家好，我是Teresa，EP. 2統整了如何建置Anaconda開發環境、簡介Jupyter Notebook介面，也以簡單的程式碼示範了Python在執行語法的注意事項：縮排、變數以及註解。EP. 3 要整理的是資料型態以及運算子，讓我們一起看下去吧～同樣也可以跟著簡單範例操作看看哦～ 資料型態 為什麼了解資料型態很重要？在程式語言中，變數可以儲存不同類型的資料型態，不同類型的變數可以處理不同的事情。雖然Python沒有宣告變數的指令，但在預設的情境下，Python還是會默認變數的資料型態。如果想要知道某變數的資料型態是什麼的話，可以用 type( ) 函數。 a = “ Teresa” print(type( a )) 雖然Python會默認變數的資料型態，但還是可以用函數指定資料型態，舉例如下： 以函數建立變數 資料型態…
嗨，大家好，我是Teresa～EP. 1 簡單介紹了Python的簡介、優缺點以及可應用領域之後，EP. 2 要來建置我所選擇的開發環境：Anaconda、編輯器Jupyter notebook 以及 Python在執行語法時的注意事項，大家可以一起操作看看哦。 建置開發環境 我所選擇的開發環境是Anaconda套件組，原因是Anaconda就像是Python的資訊包，裡面除了Python本身，還有許多常用的模組、套件還內建Jupyter Notebook編輯器。這個開發環境也是免費且開源的，且支援Windows、MacOS、Linux平台。 安裝Anaconda Step 1：瀏覽器開啟Anaconda 官網，點選Download Step 2：下載檔案分為Python 3.x及64位元、32位元兩種版本，可以先看電腦的配置再依照需求點選適當版本 Step 3：點選下載好的＜Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe＞開始安裝…
前言 2020年TIOBE程式語言排名，第一名是Java，第二名是C，而第三名的Python是從2019年開始超越C++，也就是說Python成長快速且越來越熱門。 資料來源取自：HelloGitHub 早期的程式語言為了讓電腦看懂並發揮它十足的能力，讓程式語言變得艱澀難懂。 Python的出現受到許多人的喜愛，到底Python有什麼吸引人的特點呢？它又能拿來做什麼呢？讓我們繼續看下去吧！ Python簡介 Python的創始人是Guido Van Rossum，在1989年聖誕節期間的阿姆斯特丹，他為了打發時間，決定開發一個新的程式，來做為ABC語言的後繼，有趣的事情是之所以會用Python（原為蟒蛇之意）取名，是源自於他喜歡BBC電視劇——Monty Python馬戲團。 ABC語言是一種程式語言與編程環境，語言的目的是在教導非專業的程式設計師學習如何開始寫程式，Python的創始人曾為ABC系統工作了好幾年，以他的視角來看，ABC語言既優美又強大。但他為什麼要另外開發Python呢？他認為ABC語言沒有成功的原因，追根究柢是因為程式碼非開放，因此他決定Python要避免這樣的錯誤，以現今的結果來看，開發過程漸趨透明，社群也對開發進度做出了極大的貢獻，這樣的決定確實取得了非常好的成果。 Python版本： Python v2.7(2020年結束維護)： 實現完整的垃圾回收且支援Unicode，可以將未來不會被存取的程式回收，歸還記憶體空間，減少程式的錯誤外，也能減輕程式員的負擔。 Python v3.5（2008年12月3日發布） Python v3.8(最新版本)： 從3.0開始Python的原始碼並不完全相容，因此如果從現在開始學Python的話，可以直接從最新的版本開始學。但最重要的事情還是：了解自己想要用程式解決什麼樣的問題，找到相對適合的程式語言。…