1. 在 Python 中的關聯陣列（字典）是什麼？ Python 的「關聯陣列」是一種使用鍵（key）與值（value）配對來管理資料的資料結構。 通常被稱為「關聯陣列」的資料結構，在 Python 中是以 dict 類型來實現的。 例如，可以使用名字作為鍵，將年齡或職業作為值來儲存，這樣可以更有效地進行資料查詢與管理。 這裡所說的「鍵」，是用來唯一識別資料的識別子，每個鍵都必須是唯一的。 字典 […]
1. 什麼是使用 Python 計算相關係數的方法？ 相關係數是用來以數值表示兩組資料之間關係強度的指標，其範圍介於 -1 到 1。接近 1 表示強正相關（其中一個值增加時，另一個值也會增加），接近 -1 則表示強負相關（其中一個值增加時，另一個值會減少），而接近 0 則表示幾乎沒有相關性。 使用相關係數的優點 可以快速評估資料之間的關聯性 作為掌握趨勢與模式的預測依據 有助於機器學習模型的特徵選 […]
1. 為什麼 Python 執行速度較慢，以及加速的重要性 Python 被廣泛應用於資料分析、網頁開發、科學運算等多個領域，但與其他程式語言相比，其執行速度較慢是一項挑戰。這一章將說明 Python 速度較慢的原因，以及提升執行效率所帶來的優勢。 1.1 Python 速度較慢的原因 直譯式語言：Python 屬於直譯型語言，指令會逐行解讀並執行，相較於編譯型語言，執行效率通常較低。 動態型別： […]
1. 簡介 Python 是一種用途廣泛的通用型程式語言，尤其在迴圈處理方面，在各種程式中都經常使用。透過使用迴圈，可以反覆執行特定處理，是提升程式效率不可或缺的重要功能。Python 提供了像是「while」和「for」等迴圈語法，其中無限迴圈在某些情境中非常有用。 什麼是無限迴圈？ 無限迴圈指的是沒有結束條件，或是設計上不會自動終止的迴圈。這類迴圈常用於像伺服器持續運作並等待請求的情境。有時會 […]
1. 簡介 在 Python 中，次方運算在各種情境中都有應用。次方是將一個數值以指定的指數進行重複乘法的運算方式，不僅用於數學計算，也在科學資料分析、機器學習、密碼學等多個領域中扮演重要角色。 透過正確理解並善用次方運算，你可以進一步提升使用 Python 的程式設計技巧。本文將從基礎到進階，詳盡解說如何在 Python 中執行次方運算，包含基本的 ** 運算子用法、pow() 函數特性、高效能 […]
1. 使用 Python 計算平均值的基本方法 在 Python 中計算資料的平均值，最基本的方法是結合使用 sum() 函數與 len() 函數來進行計算。由於這是利用 Python 內建的標準函數，不需要額外安裝任何套件，因此對於初學者來說也非常容易理解。 基本的平均計算方法 平均值是透過將所有資料相加後除以資料的數量來取得的。例如，計算儲存在清單中的數值的平均，可以使用以下程式碼： # サン […]
1. 簡介 在使用 Python 進行程式設計時，資料的型別轉換是一項非常重要的技巧。特別是將字串與數值之間互相轉換的能力，對於資料輸入、輸出與數值計算處理來說都是不可或缺的。例如，當使用者在表單中輸入字串時，需要將其轉換為數值進行計算，或是將計算結果轉換為字串以便顯示，這些情況經常會出現。 然而，如果混用不同型別的資料，就可能會導致錯誤，這對於 Python 初學者來說需要特別注意。本文將介紹如 […]
1. Python 中陣列（列表）初始化的基本概念 Python 的列表（陣列）是一種靈活的資料結構，可以儲存不同資料型別的元素，是 Python 程式設計中最基礎的知識之一。這篇文章將會說明在 Python 中初始化陣列（列表）的方法。 什麼是 Python 的列表？ 列表是一種可以將數字、字串等各種資料型別的元素集合在一起的資料結構，在 Python 中常被用作「陣列」。它可以包含不同型別的元 […]
1. 前言 使用 Python 計算平方根是解決數學問題、資料分析以及機器學習中非常重要的技能。Python 提供多種用來計算平方根的函式與函式庫，各自具有不同的特性。平方根在許多情境中都非常實用，例如使用二次方程式解的公式或是計算資料分析中的標準差等情況。本文將以簡單易懂的方式，介紹 Python 中各種計算平方根的方法，並依照用途推薦最合適的方式。 2. 如何使用 Python 計算平方根 在 […]
1. 什麼是 Python 的「!=」運算子？基礎與重要性說明 在 Python 中，「!=」運算子（不等於）是一種用來判斷兩個值是否不相等的比較運算子。具體來說，當左邊與右邊的值不相等時，會回傳「True」，相等時則回傳「False」。這個操作廣泛應用於條件判斷、迴圈控制、資料過濾等場合，特別適用於根據不同的值進行處理時。 使用範例 以下的程式碼是用來判斷變數a和b是否不相等的範例。 a = 5 […]
