<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 ```