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常用的函數
一、數據類型相關的內置函數
二、字串相關函數
# 字串長度
len(“Hello”) # 輸出 5
# 字串連接
“Hello” + “World” # 輸出 “HelloWorld”
“Hello” “World” # 輸出 “HelloWorld”
# 字串拆分
s = “Apple, Banana, Cherry”
s.split(“, “) # 輸出 [‘Apple’, ‘Banana’, ‘Cherry’]
num = “11 22 33 44 55 66 77 88”
s.split() # 輸出 [11 22 33 44 55 66 77 88]
# 字串取代
s.replace(“Banana”, “Orange”) # 輸出 ‘Apple, Orange, Cherry’
# 字串大小寫轉換
s.upper() # 輸出 ‘APPLE, BANANA, CHERRY’
s.lower() # 輸出 ‘apple, banana, cherry’
三、字串格式化函數
# 格式化整數
x = 10
print(f”這是一個整數：{x:d}”) # 輸出 “這是一個整數：10″
# 格式化浮點數
y = 3.1415926
print(f”這是一個浮點數：{y:.2f}”) # 輸出 “這是一個浮點數：3.14”
# 格式化字串
name = “Alice”
print(f”我的名字是{name}”) # 輸出 “我的名字是Alice”
四、數學計算函數：
五、列表函數
列表操作函數
# 創建一個列表
fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]
# 獲取列表中的元素
print(fruits[0]) # 輸出 “apple”
# 增加元素
fruits.append(“orange”)
print(fruits) # 輸出 [“apple”, “banana”, “cherry”, “orange”]
# 刪除元素
fruits.remove(“banana”)
print(fruits) # 輸出 [“apple”, “cherry”, “orange”]
# 列表長度
len([1, 2, 3, 4]) # 輸出 4
# 列表連接
[1, 2, 3] + [4, 5, 6] # 輸出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 列表取最大值和最小值
max([1, 2, 3, 4]) # 輸出 4
min([1, 2, 3, 4]) # 輸出 1
# 列表元素排序
sorted([3, 1, 4, 2]) # 輸出 [1, 2, 3, 4]
六、字典函數
# 創建一個字典
person = {“name”: “Alice”, “age”: 25, “city”: “Taipei”}
# 獲取字典中的鍵和值
print(person.keys()) # 輸出 [“name”, “age”, “city”]
print(person.values()) # 輸出 [“Alice”, 25, “Taipei”]
# 檢查字典中是否存在指定的鍵或值
print(“name” in person) # 輸出 True
print(25 in person.values()) # 輸出 True
# 判斷鍵是否存在
d = {‘name’: ‘Tom’, ‘age’: 18}
‘name’ in d # 輸出 True
‘gender’ in d # 輸出 False
# 取值，若鍵不存在則返回默認值
d.get(‘name’, ‘default’) # 輸出 ‘Tom’
d.get(‘gender’, ‘unknown’) # 輸出 ‘unknown’
# 取所有鍵和值
d.keys() # 輸出 [‘name’, ‘age’]
d.values() # 輸出 [‘Tom’, 18]
七、集合操作函數
# 創建一個集合
fruits = {“apple”, “banana”, “cherry”}
# 檢查集合中是否存在指定的元素
print(“apple” in fruits) # 輸出 True
# 增加元素
fruits.add(“orange”)
print(fruits) # 輸出 {“apple”, “banana”, “cherry”, “orange”}
# 刪除元素
fruits.remove(“banana”)
print(fruits) # 輸出 {“apple”, “cherry”, “orange”}
八、由大到小或由小到大排序的函數
在 Python 中，我們可以使用內建函數 sorted() 來排序列表、元組、字串等可迭代物件。sorted() 函數的基本語法如下：
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
其中，iterable 表示要排序的可迭代物件，可以是列表、元組、字串等；key 是一個可選的函數，用於指定排序時要使用的鍵，默認為 None；reverse 表示排序順序，如果設置為 True，則表示要按照遞減順序排序，否則按照遞增順序排序，默認為 False。
以下是一些示例：
1.從小到大排序：
nums = [5, 1, 3, 8, 2]
sorted_nums = sorted(nums)
print(sorted_nums) # 輸出 [1, 2, 3, 5, 8]
2.從大到小排序：
nums = [5, 1, 3, 8, 2]
sorted_nums = sorted(nums, reverse=True)
print(sorted_nums) # 輸出 [8, 5, 3, 2, 1]
3.根據元素的某個屬性排序
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return f”{self.name} ({self.age} 歲)”
people = [Person(“Amy”, 22), Person(“Bob”, 19), Person(“Charlie”, 25)]
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: p.age)
print(sorted_people) # 輸出 [Bob (19 歲), Amy (22 歲), Charlie (25 歲)]
在這個例子中，我們創建了一個 Person 類別，並創建了三個 Person 對象，每個對象都有一個名字和年齡屬性。然後，我們使用 sorted() 函數根據 Person 對象的 age 屬性進行排序。注意，這裡使用了 lambda 函數來指定排序時要使用的鍵。
九、隨機數函數
random 模塊：用於生成隨機數。需要使用 import random 來導入模塊。以下是一些常用的函數：
# 隨機整數
import random
random.randint(0, 10) # 輸出 0 到 10 之間的隨機整數
# 隨機浮點數
random.uniform(0, 1) # 輸出 0 到 1 之間的隨機浮點數
# 隨機選取
random.choice([‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’]) # 輸出三個中的一個隨機選取
其它補充
一、推導式（Comprehension）
Python 推導式（Comprehension）是一種簡潔的程式語法，可以用來從一個序列中創建另一個序列。
Python 推導式包含三種類型：列表推導式、字典推導式和集合推導式。
列表推導式：創建一個新的列表，其元素是通過操作現有列表中的元素得到的。
例如，下面的代碼可以創建一個新的列表，其中包含了原始列表中的每個元素的平方值：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [num**2 for num in numbers]
print(squares)
輸出：[1, 4, 9, 16, 25]
2.字典推導式：創建一個新的字典，其元素是通過操作現有字典中的鍵值對得到的。
例如，下面的代碼可以創建一個新的字典，其中包含原始字典中每個鍵值對的值的平方值：
original_dict = {‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}
squared_dict = {key: value**2 for key, value in original_dict.items()}
print(squared_dict)
輸出：{‘a’: 1, ‘b’: 4, ‘c’: 9}
3.集合推導式：創建一個新的集合，其元素是通過操作現有集合中的元素得到的。
例如，下面的代碼可以創建一個新的集合，其中包含原始集合中每個元素的平方值：
original_set = {1, 2, 3, 4, 5}
squared_set = {num**2 for num in original_set}
print(squared_set)
輸出：{1, 4, 9, 16, 25}
需要注意的是，Python 推導式可以包含條件語句，以便對元素進行篩選。例如，下面的代碼可以創建一個新的列表，其中包含原始列表中的奇數值的平方：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares_of_odds = [num**2 for num in numbers if num % 2 == 1]
print(squares_of_odds)
輸出：[1, 9, 25]
A.使用 for 迴圈的推導式：
例如，假設你想要創建一個包含從 0 到 9 的平方的列表，可以使用下面的推導式：
squares = [i**2 for i in range(10)]
print(squares)
輸出：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
在上面的例子中，推導式內的 for 迴圈用於遍歷範圍從 0 到 9 的整數。迴圈變量 i 用於計算每個數字的平方，然後這些平方值被添加到新列表中。
使用 for 迴圈和 if else 的推導式可以根據條件創建不同的值。
下面是一個範例，使用 for 迴圈和 if else 的推導式創建一個列表，其中奇數被替換為其平方值，而偶數則被替換為其立方值：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
new_numbers = [num**2 if num % 2 == 1 else num**3 for num in numbers]
print(new_numbers)
輸出：[1, 8, 9, 64, 25, 216]
在上面的例子中，推導式內的 for 迴圈用於遍歷列表中的每個元素。if else 條件語句用於決定要創建哪個新值。如果元素是奇數，則該元素的平方值被添加到新列表中；如果元素是偶數，則該元素的立方值被添加到新列表中。最終，創建的新列表被指定給變數 new_numbers。
再來看一個範例：
以下是一個示例，展示如何使用 for 迴圈和 if else 條件語句來創建一個包含正數和負數的新列表：
numbers = [1, 2, -3, -4, 5, -6, 7, -8, -9]
new_numbers = [num if num > 0 else -num for num in numbers]
print(new_numbers)
輸出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
在上面的例子中，推導式內的 if else 條件語句用於判斷列表中每個元素的正負性。如果元素是正數，則該元素會保留在新列表中；如果元素是負數，則使用 -num 來將其轉換為正數，並將其添加到新列表中。
注意，在這個例子中，if else 條件語句的位置是在推導式的前面部分，這是因為 if else 條件語句用於設置值，而推導式的後面部分用於迭代列表。另外，使用 if else 條件語句時，條件語句中的 if 和 else 之間必須有一個值被設置，否則會引發語法錯誤。
Python 推導式也可以包含迴圈，被稱為「帶有巢狀迴圈的推導式」。這種推導式可以從一個多維的序列中創建另一個多維的序列。
例如，假設你有一個包含多個列表的列表，你想將每個列表中的元素加 1，然後創建一個新的列表，其中包含所有修改後的列表。你可以使用帶有嵌套迴圈的推導式來實現：
original_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
new_lists = [[item + 1 for item in inner_list] for inner_list in original_lists]
print(new_lists)
輸出：[[2, 3, 4], [5, 6, 7], [8, 9, 10]]
在上面的例子中，內部的迴圈遍歷了每個子列表，將其中的每個元素加 1。外部的迴圈遍歷了原始列表中的每個子列表，將修改後的子列表添加到新的列表中。
需要注意的是，帶有嵌套迴圈的推導式可能會變得難以閱讀和理解。在進行編程時，要根據實際情況考慮使用哪種技術最為適合。
二、map 函數
map 函數可以將一個函數應用到一個可迭代對象的每個元素上，並返回一個迭代器。下面是一個示例：
# 將一個列表中的每個元素乘以 2
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(lambda x: x * 2, lst)
print(list(result)) # 輸出 [2, 4, 6, 8, 10]
A.詳細介紹map()
當我們需要對一個可迭代對象中的每個元素應用同樣的操作時，可以使用 map 函數。
map 函數接受兩個參數：一個函數和一個可迭代對象。函數會應用到可迭代對象的每個元素上，返回一個迭代器，其中包含了應用過函數後的結果。
map 函數的基本語法如下：
map(function, iterable)
其中，function 是要應用到 iterable 中每個元素的函數，iterable 是一個可迭代對象，例如列表、元組或字典。
下面是一個示例，展示如何使用 map 函數將一個列表中的每個元素平方：
# 定義一個函數，將一個數字平方
def square(x):
return x ** 2
# 將一個列表中的每個元素平方
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(square, lst)
print(list(result)) # 輸出 [1, 4, 9, 16, 25]
在這個示例中，square 函數會應用到 lst 列表中的每個元素上，返回一個迭代器，其中包含了應用過 square 函數後的結果。
B.map 函數也可以使用 lambda 函數來簡化代碼：
# 將一個列表中的每個元素平方
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(lambda x: x ** 2, lst)
print(list(result)) # 輸出 [1, 4, 9, 16, 25]
這樣就不需要再定義一個 square 函數了，直接使用 lambda 函數即可。
三、lambda 函數介紹
lambda 函數也被稱為匿名函數，它是一種用於創建簡單函數的快捷方式。它的語法簡單，通常由一個 lambda 關鍵字，一個或多個參數以及冒號和一個表達式組成。
lambda 函數的基本語法如下：
# 使用 lambda 函數計算兩個數字的和
add = lambda x, y: x + y
result = add(3, 5)
print(result) # 輸出 8
在這個示例中，我們使用 lambda 函數定義了一個 add 函數，這個函數接受兩個參數 x 和 y，並返回它們的和。
lambda 函數通常用於需要簡單函數的場合，例如在 map 和 filter 函數中使用。使用 lambda 函數可以簡化代碼，使得代碼更簡潔易讀。例如，下面是一個使用 lambda 函數過濾一個列表中的偶數的示例：
# 使用 lambda 函數過濾一個列表中的偶數
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
print(list(result)) # 輸出 [2, 4, 6, 8]
在這個示例中，我們使用 lambda 函數定義了一個判斷奇偶的函數，然後將這個函數應用到 lst 列表中的每個元素上，返回一個迭代器，其中包含了滿足條件的元素。
需要注意的是，lambda 函數通常用於簡單的操作，如果需要進行較複雜的操作，還是建議使用 def 關鍵字定義一個正式的函數。
四、filter 函數
filter 函數可以根據指定的函數對可迭代對象進行篩選，返回一個迭代器，其中包含符合條件的元素。下面是一個示例：
# 篩選一個列表中的奇數元素
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = filter(lambda x: x % 2 != 0, lst)
print(list(result)) # 輸出 [1, 3, 5]
五、reduce 函數
reduce 函數可以將一個函數應用到一個可迭代對象的所有元素上，並返回一個單一的結果值。下面是一個示例：
# 計算一個列表中所有元素的和
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
from functools import reduce
result = reduce(lambda x, y: x + y, lst)
print(result) # 輸出 15
六、檔案操作函數
# 開啟檔案
f = open(“file.txt”, “r”)
# 讀取檔案內容
content = f.read()
# 關閉檔案
f.close()
七、錯誤處理函數
# try-except
try:
a = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print(“除數不能為零”)
八、進階數學計算相關函數
math 模塊：包含了許多數學計算中常用的函數，例如三角函數、指數函數、對數函數等等。需要使用 import math 來導入模塊。以下是一些常用的函數：
math.tan(x)：返回 x 的正切值。
math.log(x)：返回 x 的自然對數。
math.log10(x)：返回 x 的以 10 為底的對數。
math.ceil() 函數：返回大於等於輸入參數的最小整數。例如：math.ceil(3.14159) 的結果為 4。
math.floor() 函數：返回小於等於輸入參數的最大整數。例如：math.floor(3.14159) 的結果為 3。
math.sqrt() 函數：返回一個數的平方根。例如：math.sqrt(4) 的結果為 2.0。
math.exp() 函數：返回 e 的 x 次方。例如：math.exp(1) 的結果為 2.718281828459045。
math.log() 函數：返回一個數的自然對數。例如：math.log(10) 的結果為 2.302585092994046。
math.sin() 函數：返回一個角度的正弦值。例如：math.sin(math.pi/2) 的結果為 1.0。
math.cos() 函數：返回一個角度的余弦值。例如：math.cos(math.pi/2) 的結果為 6.123233995736766e-17。
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