Python : 基礎語法二[運算式]

Python 運算子包括：

算術運算子： +, -, *, /, //, %, **

比較運算子： ==, !=, <, >, <=, >=

邏輯運算子： and, or, not

運算子	運算說明	運算程式碼	運算結果
+	加法	a + b	返回 a 和 b 的和
-	減法	a - b	返回 a 減去 b 的差
*	乘法	a * b	返回 a 和 b 的積
/	實數除法	a / b	返回 a 除以 b 的商，結果為浮點數
//	整數除法	a // b	返回 a 除以 b 的商，結果為整數，捨去小數部分
%	模除法	a % b	返回 a 除以 b 的餘數
**	乘方	a ** b	返回 a 的 b 次方

# 加法

result = 10 + 5

print(result)  # 輸出：15

# 減法

result = 20 - 4

print(result)  # 輸出：16

# 乘法

result = 3 * 6

print(result)  # 輸出：18

# 實數除法

result = 10 / 3

print(result)  # 輸出：3.3333333333333335

# 整數除法

result = 10 // 3

print(result)  # 輸出：3

# 模除法

result = 10 % 3

print(result)  # 輸出：1

# 乘方

result = 2 ** 3

print(result)  # 輸出：8

Python : 基礎語法一[變數與資料型態]

變數

變數是用來儲存資料的容器。每個變數都有其資料型態，決定了它可以儲存哪種類型的資料。資料型態對於編寫正確且有效的 Python 程式碼非常重要。

變數可以使用任何有效的 Python 識別名稱來命名。識別名稱可以包含字母、數字和底線 (_)，但不能以數字開頭。

要宣告變數，請使用賦值運算子 (=) 將值分配給它。

# 宣告變數

name = "Alice"

age = 30

pi = 3.14159

# 使用變數

print(name)  # 印出 "Alice"

print(age)  # 印出 30

print(pi)  # 印出 3.14159

資料型態

Python 具有多種內建資料型態，用於儲存不同類型的資料。最常見的資料型態包括：

整數 (int)：
用於儲存不含小數點的數字，例如 1、-100、5234。

浮點數 (float)：
用於儲存包含小數點的數字，例如 3.14、-5.2、10.0e6。

布林值 (bool)：
用於儲存 True 或 False 值。

字串 (str)：
用於儲存文字，必須用引號括住，例如 "Hello, world!"、'Python programming'。

複數 (complex)：
用於儲存複數，由實數部分和虛數部分組成，例如 3+4j 或 1.5-2.8j。

您可以使用 type() 函數來查詢變數的資料型態：

資料型態轉換

您可以使用內建函數將變數轉換為另一種資料型態。例如，以下程式碼將整數變數 age 轉換為浮點數：

age = 25

print(age)

print(type(age)) #查詢age的資料型態

age_float = float(age) #轉換成浮點數

print(age_float)

25 <class 'int'> 25.0

Python : Anaconda開發環境的優缺點

Anaconda 是一種針對數據科學和機器學習的 Python 發行版。它包含了許多常用的庫和工具，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等，可以幫助用戶快速開始他們的項目。Anaconda 還具有易於使用的包管理工具 Conda，可以幫助用戶安裝、更新和管理其 Python 環境。

優點

易於使用：

Anaconda 非常易於安裝和使用，即使是初學者也可以輕鬆上手。

包含許多庫和工具：

Anaconda 包含了許多常用的數據科學和機器學習庫和工具，可以幫助用戶快速開始他們的項目。

出色的包管理：

Conda 是一種易於使用的包管理工具，可以幫助用戶安裝、更新和管理其 Python 環境。

跨平台支持：

Anaconda 支持 Windows、macOS 和 Linux 等多個平台。

Anaconda 預裝了 Jupyter Notebook，這是一個交互式筆記本環境，可用於數據分析和機器學習。

Anaconda 還預裝了 Spyder，這是一個具有集成開發環境 (IDE) 功能的 Python 編輯器。

Conda 可以用於創建和管理虛擬環境，這可以幫助用戶隔離不同的項目和依賴項。

Anaconda 還包含一個包搜索工具，可以幫助用戶查找和安裝新的庫。

缺點

體積龐大：
Anaconda 安裝程序體積龐大，可能需要一些時間才能下載和安裝。

佔用空間大：

由於包含了許多庫和工具，因此 Anaconda 安裝後會佔用大量的磁盤空間。

版本更新較慢：

Anaconda 的版本更新速度可能不如其他 Python 發行版快。

可能不適合所有應用：

Anaconda 專注於數據科學和機器學習，因此可能不適合所有應用程序。

Anaconda 的安裝程序體積約為 5 GB。

安裝 Anaconda 後，其佔用空間約為 15 GB。

Anaconda 的新版本通常每隔幾個月才發布一次。

Conda 與 pip（另一個流行的 Python 包管理工具）並不完全兼容。

結論

Anaconda 是一個功能強大且易於使用的 Python 發行版，非常適合數據科學和機器學習。但是，它體積龐大且佔用空間大，版本更新速度也可能較慢。
Anaconda 是一個功能強大且易於使用的 Python 發行版，非常適合數據科學和機器學習。但是，它體積龐大且佔用空間大，版本更新速度也可能較慢。用戶在決定是否使用 Anaconda 時應權衡這些優缺點。