先機致勝 AI Advantage

範例專題 - 使用CSV檔案製作氣象圖表 : exProject-CsvWeather.py  大綱 讀取台北市氣象資料，列出標題 讀取最高溫度、最低溫度 繪製最高溫 設定繪圖區大小 日期格式 圖表增加日期刻度、日期位置旋轉 繪製最高最低溫 讀取台北市氣象資料，列出標題 讀取台北市 2020年 一月份氣象資料 weatherDataTaipei-2020-01.csv 。使用 VSCode 閱讀，如下: 範例 exProject-CsvWeather-01.py : 讀取台北市 2020年 一月份氣象資料檔案 weatherDataTaipei-2020-01.csv 然後列出標題列 。第7行，我們使用Python 內建函式 next()  獲取下一個元素(下一行)。 # exProject-CsvWeather-01.py import csv fileName = 'WeatherDataTaipei-2020-01.csv' with open(fileName, encoding='utf-8') as csvFile: csvReaderObj = csv.reader(csvFile) headerRow = next(csvReaderObj) # 讀取文件下一行， print(headerRow) 執行結果 ['日期', '最高溫度', '平均溫度', '最低溫度'] 範例 exProject-CsvWeather-02.py : 讀取台北市 2020年 一月份氣象資料檔案 weatherDataTaipei-2020-01.csv 然後列出標題列 。第7行，我們使用Python 內建函式 next()  獲取下一個元素(下一行)。使用 enumerate() 列出標題列的各個欄位索引值與資料。 # exProject-CsvWeather-02.py import csv fileName = 'WeatherDataTaipei-2020-01.csv' with open(fileName, encoding=...

Python處理CSV文件 前言 CSV (Comma Separated Values) 格式是電子表格和數據庫中最常見的輸入、輸出文件格式，每一行 row 是一筆資料 record ，每個資料欄位 column 用 "," 逗號隔開，第一行 row 資料是表頭欄位。 大綱 使用筆記本開啟 CSV檔案 CSV 模組 讀取 CSV檔案 寫入 CSV檔案 範例專題 - 使用 CSV檔案製作氣象圖表 : exProject-CsvWeather.py  使用筆記本開啟CSV檔案 我們使用  2019聯合國世界人口統計 CSV  下載檔案為例，利用筆記本打開可以看到資料的結構，每一個資料用 "," 逗號隔開的一行一行的資料，第一行資料使每一列的表頭欄位，如下: CSV 模組 在Python 標準函式庫 (Standard Library)中，有內建的 csv 模組，可以輕鬆的讀寫CSV檔案，在程式中加上指令 import csv 即可。請參考 :   csv --- CSV 文件讀寫(外連結) 。 讀取CSV檔案 使用 open() 方法開啟檔案 open() 語法格式如下: with open(csv檔案名稱) as csvFile 當然，您也可以使用傳統方式開啟檔案 csvFile = open(csv檔案名稱) 建立 reader 物件 我們開啟了檔案物件 csvFile ，然後用 csv 模組的 reader() 方法建立 reader 物件，再使用 list() 方法，將 reader 物件轉換成 python 資料格式 串列: list ，我們就可以開始使用串列資料了。 範例 pythonCSV-01.py : 開啟CSV文件，csv模組建立 reader 物件，再使用 list() reader 物件轉換成 python 資料格式 串列: list。 # pythonCSV-01.py import csv fileName = 'population2019-UN.csv' with open(fileName) as csvFile: # 開啟csv檔案 csvReader = csv.reader(csvFile) # 讀檔...

如何使用 Camtasia  Camtasia安裝與基礎使用 註冊、下載Download、安裝Install 00:15 Camtasia web https://www.techsmith.com/ Download Free Trial https://www.techsmith.com/video-editor.html 學習方法與相關文件資源 02:27 Camtasia web => 學習資源Get Resources 屏幕截圖和錄製基礎Screen Capture and Recording Basics Camtasia web https://www.techsmith.com/ Camtasia=>Learn more : https://www.techsmith.com/video-editor.html Assets => Learn more: https://library.techsmith.com/camtasia Camtasia web=>Support=>Tutorials https://www.techsmith.com/tutorial-camtasia.html Camtasia Hotkeys: https://support.techsmith.com/hc/en-us/articles/360004739311-Camtasia-9-3-Hotkeys Camtasia 9 / 2018 ~ 2020 軟體使用教學 它自稱第二，沒人敢稱第一的螢幕錄製/剪輯軟體 | Camtasia Studio 教學 - PAPAYA 電腦教室 比較Camtasia版本 06:45 https://www.techsmith.com/camtasia-compare-versions.html Camtasia每次開啟時的歡迎畫面 07:50 Camtisa視窗版面簡介 08:32 基本錄製流程 09:51 錄影 - Recorder 視窗 錄影設定 - 儲存錄製的trec檔 錄影時使用畫筆或標記 影片編輯，加上效果 匯出、分享影片 Camtisa細部操作與進階使用 1.項目(Project)的建立與儲存 Camtasia 2020 的專案副檔名是 .tscproj，建...

如何找資料-搜尋技巧巧 前言 在進行網路搜尋時有2個重點， 第一 : 站在資料發文者角度立場來搜尋。 第二 : 在搜尋前先自己想像一下搜尋的結果，這樣搜尋的結果通常很接近自己的想像。 大綱 Google 的幾種不同搜尋方式 一般的 Google 搜索技巧 Python相關資料的搜索技巧 Ctrl+F/Command+F Google 的幾種不同搜尋方式 簡單的搜尋字詞著手 : 搜尋的大原則是使用簡單的 單詞 尋找所需資訊 ，例如 ( 最近的機場在哪裡？ )，必要時再加上一些描述性單詞。如果想搜尋某個地點或特定地區的產品，可以在搜尋查詢中加入位置資訊，例如 : ( 羊肉爐 新竹 )。或是使用詞組將你的單詞用雙引號  "" 框起來，例如 : ( "新竹羊肉爐" )。這兩種方式，有很不一樣的搜尋結果。 利用篩選器縮小搜尋結果範圍 : 在搜尋框下方選取所需的搜尋結果類型，例如 [全部]、[圖片] 或 [新聞]....等。如要查看其他選項，請按一下 [更多]。 進階搜尋 :  如需更多搜尋選項，請依序按一下搜尋列右側的「設定」圖示  一步 [進階搜尋]。 語音搜尋 : 懶得敲鍵盤嗎？只要說出「Ok Google」或選取「麥克風」圖示 ，即可執行語音搜尋功能。 一般的 Google 搜索技巧 Google搜尋技巧，幫助你快速找到需要資料。 想要去掉廣告或是某些關鍵詞時 ，使用【-】，例如在搜尋 : Blogger -jeans 時，你所得到的結果回饋是不包含「jeans」字眼的「Blogger」項目。 精準搜索某個關鍵詞時 ，使用【“”】 要求搜尋的網站標題 含有特定關鍵詞時，使用【intitle:】或 【title:】。 想搜尋特定文件形式時 ，例如 : 資料結構之pdf文件 ，使用【資料結構 filetype:pdf 】 想搜尋特定網站裡面的內容時 ，使用【行銷 site:http://medium.com/】 搜尋某個國家／地區的關鍵詞內容 ，使用【恆大地產 location:china】 利用「/」快速回到搜尋列 利用「..」快速鎖定搜尋範圍 ，例如疫情解封後，想找一間台北中山到內湖這個區域的早午餐，只要在搜尋欄輸入「台北早午餐 中山..內湖」， 數值之間的符...

世界人口數據的 JSON 檔案 前言 利用下載的世界人口的 JSON檔案，使用模組 pygal.maps.world 繪製世界地圖 ，點擊該國家會產生該國家人口註記。 大綱 世界人口數據的 JSON 檔案 國碼國名資訊模組 pygal.maps.world 繪製世界地圖 五大洲區域地圖和部分國家 讓地圖呈現數據 繪製世界人口資訊的地圖 世界人口數據的 JSON 檔案 世界人口有3個數據來源，因為可直接下載JSON檔案，所以本篇採用 World Population ReviewJSON數據直接下載  ，往下滾動到 2021 World Population ...處 :  JSON檔案格式 直接使用 Chrome 瀏覽如下: 我們將採用相關欄位的鍵(key):值(value)，內容如下: "cca2": "US" =>二位字母國家代碼。 "name": "United States"=> 國家名稱。 "pop2020": "331002.651"=>人口數，單位千人。 範例 pythonPopulation-1.py : 篩選JSON檔案之2020年的人口數據，其中程式碼第12行 : 將字串轉浮點float，單位: 千人 * 1000 = 個人，再將浮點轉為為整數int。 # pythonPopulation-1.py import json fileName = 'population2020-WorldPopulationReview.json' with open(fileName) as fileObj: getDatas = json.load(fileObj) # 讀json檔案 for getData in getDatas: if getData["pop2020"] != None : # 篩選2020年的人口數據 countryName = getData["name"] # 國家名稱 countryCode = getData["cca2"...

JavaScript 範例 Examples JavaScript JSON 範例 javascriptJson-01.html :  使用 JavaScript 函數 JSON.parse() 將文本轉換為 JavaScript 物件。 <html>   <body>     <h2>從 JSON 字符串中，創建JavaScript 物件obj</h2>     <p id="demo"></p>     <script>       const txt = '{"name":"John", "age":30, "city":"New York"}';       const obj = JSON.parse(txt);       document.getElementById("demo").innerHTML = obj.name + ", " + obj.age;     </script>   </body> </html> 範例 javascriptJson-02.html :  在從 JSON array 上使用 JSON.parse() 時，該方法將返回一個 JavaScript array，而不是一個 JavaScript 物件 object。 <html> <body> <h2>解析 JSON Array</h2> <p>以 JSON arry形式寫入的數據將被解析為 JavaScript array。</p> <p id="demo"></p> <script> const text = '[ "Ford", "BMW", "Audi", "Fiat" ]...

JavaScript 處理 JSON 數據資料 本文大綱 前言 JSON 語法 方法 Method - JSON.parse() Parse 例外 Exceptions 方法 Method - JSON.stringify() 存儲數據 - Storing Data Stringify 例外 Exceptions JSON 物件字面值 object literal JSON 陣列字面值 array literal JSON 與服務器之交換數據 JSON HTML 前言 JSON 示例 這個例子是一個 JSON 字符串： '{"name":"John", "age":30, "car":null}' 它定義了一個具有 3 個屬性的物件： name age car 每個屬性都有一個值。 如果使用 JavaScript 程序解析 JSON 字符串，則可以將數據作為物件訪問： let personName = obj.name; let personAge = obj.age; JSON 語法 JSON 語法規則 JSON 語法源自 JavaScript 對象符號語法：  數據在  鍵(key)/值(value)  的配對方式中儲存， 鍵(key)  必須為文字並且需要  ""  雙引號 。 數據以  ','  逗號分隔。 大花括號  { } 容納物件。 方括號  [ ]  保存 array 陣列。 在 JSON 中， 值(value)  必須是以下數據類型之一： string ...

Python 範例 Python Examples Python JSON 範例 pythonJson-01.py :   注意，JSON資料須加上"" 引號，因為JSON資料再Python中是以字串形式存在的。 # pythonJson-01.py import json jsonObj = '{"b":80, "a":25, "c":60}' # json物件 dictObj = json.loads(jsonObj) # 轉成Python物件 print(dictObj) print(type(dictObj)) 執行結果 {'b': 80, 'a': 25, 'c': 60} <class 'dict'> 範例 pythonJson-02.py : # pythonJson-02.py import json x = '{ "name":"John", "age":30, "city":"New York"}' # some JSON: y = json.loads(x) # parse x: print(y["age"]) # the result is a Python dictionary: 執行結果 30 <class 'str'> 範例 pythonJson-03.py : 使用多層次JSON物件，在 父JSON物件"Asia"下建立兩個  子JSON物件 "Japan"、"China"。 # pythonJson-03.py import json obj = '{"Asia":[{"Japan":"Tokyo"},{"China":...