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。