<style>
.blue {
color: #000080;
}
</style>
<font color="#000080">Python 第三週講義</font>
===
>[name= 林德恩、陳睿倬][time= Oct 29,2021 ]
###### tags:`python` `tcirc39th` `社課` `臺中一中電研社`
---
## <span class="blue">電研社</span>
社網:[tcirc.tw](https://tcirc.tw)
online judge:[judge.tcirc.tw](https://judge.tcirc.tw)
IG:[TCIRC_39th](https://www.instagram.com/tcirc_39th)
---
## <span class ="blue">複習</span>
<!--一節課-->
----
### 補充:
空容器可以直接用:
```python=
ls=list() #lists
st=set() #sets
dn=dict() #dictionanries
tp=tuple() #tuple
```
----
同行輸出:
```python=
print(要輸出的內容,end='間格') #間隔可以沒東西
#間隔是會在句尾輸出
```
程式:
```python=
for i in range(10):
print(i,end='=')
```
output:
```
0=1=2=3=4=5=6=7=8=9=
```
----
### [題目](https://hackmd.io/UYCU7TLPSC65OnxF5t9nyA)
---
## <span class="blue">參考資料</span>
[Python 3.10.0 說明文件](https://docs.python.org/zh-tw/3/tutorial/modules.html#the-dir-function/)
[模組用法](https://docs.python.org/zh-tw/3/tutorial/modules.html#the-dir-function/)
[標準函式庫](https://docs.python.org/zh-tw/3/library/index.html)
[Python 模組索引](https://docs.python.org/zh-tw/3/py-modindex.html)
---
<!--先抓一些時間複習-->
## <span class="blue">模組 (Module)</span>
模組是由他人之前寫好的程式碼(開源)封裝，並載入我們的程式。如此一來，我們便不用再花時間寫一遍同樣功能的程式。
----
### 引入
要使用非內建的程式碼要使用import程式來引用
```python=
import 模組庫名稱
```
----
只import部份
```python=
from 模組庫 import 模組名稱
```
----
**縮寫**
```python=
import 模組庫名稱 as 縮寫名稱
```
----
### 標準模組
在python下載時一起下載的模組，不用特別下載。
---
### random
<!--https://docs.python.org/zh-tw/3/library/random.html-->
模組庫名稱
```python=
import random
```
----
#### random.randint(a, b)
此方法會輸出a~b之間(包含a包含b)的隨機整數
```python=
import random as r
for i in range(5):
print(r.randint(0, 1000))
```
output
```
968
815
521
526
865
```
----
#### random.random()
此方法和前一個一樣，只是只會輸出介於0~1之間的數字
```python=
import random as r
for i in range(5):
print(r.random())
```
output
```
0.7882666866273765
0.39383355416453714
0.4634658486427745
0.002244936350497384
0.703620193028466
```
----
#### random.seed(a = None)
設定random.random()和random.randint()的隨機數字。
若無寫這行程式，每次random函示皆是隨機的，否則會輸出特定數字
若無輸入參數，預設為隨機，參數可以是整數、字串、位元。
最後都會轉為整數
(每次random, randint 使用後便要重新設定)
----
```python=
import random as r
for i in range(5):
r.seed(10)
print(r.randint(0, 1000))
print("======================")
for i in range(5):
print(r.randint(0, 1000))
# 每次random.randint都會重新設定seed
```
----
output:
```
585
585
585
585
585
======================
33
439
494
591
15
```
----
#### random.randrange(b, e, s)
random.randrange(start, stop, step)
和random.randint一樣，但是在特定範圍的等差數列
random.randrange(stop) --> 0 到 end 範圍的每個數字
可想成random.randrange(0, stop, 1)
或random.randint(0, stop)
```python=
import random as r
for i in range(5):
print(r.randrange(1, 9, 2)) #選擇數字 --> [1, 3, 5, 7, 9]
```
----
output
```
3
1
7
7
1
```
----
#### random.choice(容器)
在輸入的容器裡(list, set, 但dict字典不行)隨機選擇一元素
```python=
import random as r
a = ["a", "b", "c"]
for i in range(5):
print(r.choice(a))
```
----
output
```
a
c
c
c
a
```
---
### math
----
#### π
```
math.pi
```
代表常數π
----
#### math.ceil(x)
回傳≥x的最小整數(無條件進位)
----
#### math.floor(x)
回傳x的無條件捨去
----
~~math.round(x)~~
#### round(要四捨五入的值,留到小數點後第幾位)
回傳小數點四捨五入後的x值
----
#### math.gcd(任意數量的整數並用逗點分隔)
※3.9以前只支援兩個
回傳最大公因數
----
#### math.lcm(任意數量的整數並用逗點分隔)
※3.9以前沒有
回傳最小公倍數
----
#### math.sqrt()
參數可以輸入整數型態變數或數字，會輸出開根號後的參數
----
```python=
import math
print(math.gcd(4,6,8))
print(math.lcm(4,6,8))
print("=====")
a = 4
print(math.sqrt(a))
a = 6
print(math.sqrt(a))
print("=====")
a = 5.6430958
print(math.ceil(a))
print(math.floor(a))
print(round(a))
```
----
output
```
2
24
=====
2.0
2.449489742783178
=====
6
5
6
```
----
#### math.degrees(x)
將弧度(徑)轉為角度
#### math.radians(x)
將角度轉為弧度(徑)
----
#### 三角函數函式
#### sinθ、cosθ、tanθ
```
math.sin(θ)
math.cos(θ)
math.tan(θ)
```
※參數θ為整數變數或數字，注意單位為徑度
※弧度(徑)=弧長/半徑
----
```python=
import math as m
a = 4
print(m.sin(a))
print(m.cos(a))
print(m.tan(a))
```
output
```
-0.7568024953079282
-0.6536436208636119
1.1578212823495775
```
----
#### **arcsin(sin¯¹)、arccos(cos¯¹)**
```
math.asin(x)
math.acos(x)
```
※參數x為-1~1的數字，為sinθ或cosθ的值
回傳sin¯¹x(arcsin x)或cos¯¹x(arccos x)的值
acos結果會在-π\~π之間asin則是在-π/2\~π/2之間
<!--要如何解釋-->
----
#### **arctan(tan¯¹)、atan2**
```
math.atan(x)
```
※參數x為-1~1的數字，為tanθ的值
回傳tan¯¹x(arctan x)
※atan回傳值是在-π/2\~π/2之間
```
math.atan2(y,x)
```
回傳atan(y/x)
---
<!--不一定要教完-->
### fractions(分數)
```
class fractions.Fraction(整數, 整數)
class fractions.Fraction(數字或字串(只有數字和空白))
```
回傳最簡分數
```python=
from fractions import Fraction
Fraction(" 1.25 ")
Fraction(15,45)
```
----
**output**
```
5/4
1/3
```
---
<!--不一定要教完-->
### statistics
```
statistics.mean(序列)
```
回傳平均數
```
statistics.fmean(序列)
```
轉為浮點數並回傳平均數(比mean快)
---
## <span class="blue">擴充程式庫</span>
如果我們要將網路上由其他人寫的python模組(非官方提供的)載入並使用，我們得先安裝。
安裝的方法得去各開源的官方網站查詢。
*若不想安裝則可使用google提供的google colab實作*
----
### NumPy
NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式函式庫。
在AI演算及大數據分析常用到
[Numpy教學](https://blog.techbridge.cc/2017/07/28/data-science-101-numpy-tutorial/)
----
### ndarray
陣列是numpy最大的優點，他可以快速地運算大量的資料。
建立一維陣列(1-D)
```python=
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 4])
print(arr1)
print(type(arr1))
```
output
```
[1 2 4]
<class 'numpy.ndarray'>
```
----
2-D Array
```python=
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 4], [5, 7, 8]])
print(arr1)
print(type(arr1))
```
output
```
[[1 2 4]
[5 7 8]]
<class 'numpy.ndarray'>
```
----
3-D Array
```python=
import numpy as np
arr1 = np.array([ [ [1, 2, 4], [5, 7, 8] ], [ [1, 2, 4], [6, 4, 7] ] ])
print(arr1)
print(type(arr1))
print(arr1.ndim) # check arr1 dimensions(維度)
```
output
```
[[[1 2 4]
[5 7 8]]
[[1 2 4]
[6 4 7]]]
<class 'numpy.ndarray'>
3
```
----
我們也可子直接設定陣列維度
```python=
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 3, 5], ndmin = 6)
print(arr1)
print(type(arr1))
print(arr1.ndim) # check arr1 dimensions(維度)
```
output
```
[[[[[[1 3 5]]]]]]
<class 'numpy.ndarray'>
6
```
----
#### 拜訪元素
我們要訪問陣列元素和python的list一樣用中括號[idx]拜訪
```python=
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 4, 8, 6, 3, 9])
print(arr1)
print(type(arr1))
print("arr1 7th element is =", arr1[6]);
```
output
```
[1 2 4 8 6 3 9]
<class 'numpy.ndarray'>
arr1 7th element is = 9
```
----
拜訪二維陣列元素
不同於list[idx1][idx2]...
ndarray是[idx1, idx2, ....]表示
```python=
import numpy as np
arr1 = np.array([ [1, 5, 6], [4, 7, 8] ])
print(arr1)
print(arr1[0, 2]) # 二維陣列中的第一個陣列的第3個元素
```
output
```
[[1 5 6]
[4 7 8]]
6
```
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