二分法python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python核心程式設計從入門到開發實戰

為了解決二分法python的問題，作者朱紅慶 這樣論述：

本書以學會、用好Python語言進行軟體程式設計為目標，不僅講解了基本概念、資料類型、變數、運算子、函數、程式的控制結構等Python語言的基礎知識，還深入介紹了Python語言常用庫、資料結構、網路程式設計、視覺化程式設計及影像處理等Python語言的核心運用，深入淺出地講解了Python語言的各項技術及實戰技能。 全書共16章。首先講解Python語言的基本概念、運算子與運算式、變數與資料類型、程式的控制結構等；然後講解函數、組合資料類型、檔與檔案系統、規則運算式、程式進程和執行緒、Python操作資料庫、Web網站程式設計技術、Python視覺化程式設計；接著重點講解基於PyQt5技術

的GUI程式設計等；最後詳細講解Python在互動式遊戲開發、智慧型機器人、人工智慧及資料視覺化4個方面的綜合應用。全書不僅融入了作者豐富的工作經驗和多年的使用心得，還提供了大量來自工作現場的實例，具有較強的實戰性和可操作性。 本書適合那些希望學習Python語言程式設計的初、中級程式師和希望精通Python語言程式設計的高級程式師閱讀。   朱紅慶 某高校高新技術研發協會會員、高校“高新技術創研小組”初創及負責人，技術攻堅組長。主要從事人工智慧、電子資訊科學與技術專業的教學、推廣與科研工作。近年來參與多本科技類圖書及教材的編寫工作。   第0章 Py

thon學習指南 0．1 Python的來源 0．2 Python的基本思想和技術體系 0．3 Python的學習路線圖 0．4 如何快速上手Python 0．5 Python與其他主流語言之間的區別和聯繫 0．6 Python的發展趨勢 0．7 Python的應用現狀 第1篇 基礎入門篇 第1章 快速步入Python精彩世界 1．1 安裝與運行Python 1．1．1 在Windows系統中安裝 1．1．2 在Linux和UNIX系統中安裝 1．1．3 在蘋果機（Mac OS）系統中安裝 1．1．4 其他發行版本本 1．1．5 時常關注，保持更新 1．2 互動式編輯器 1．3 我的第一個程

式"Hello World!" 1．4 跟我學上機 1．4．1 上機目標 1．4．2 上機練習 1．5 課後練習與指導 1．6 就業面試技巧與解析 1．6．1 面試技巧與解析（一） 1．6．2 面試技巧與解析（二） 第2章 Python中的數學運用 2．1 演算法是什麼 2．2 數字和運算式 2．2．1 長整數 2．2．2 十六進位和八進制 2．3 變數 2．4 語句 2．5 獲取用戶輸入 2．6 函數 2．7 模組 2．7．1 cmath和複數 2．7．2 回到__future__ 2．8 保存並執行程式 2．8．1 通過命令提示符運行Python腳本 2．8．2 讓腳本像普通程式一樣運行

2．8．3 注釋 2．9 字串 2．9．1 單引號字串和轉義引號 2．9．2 拼接字串 2．9．3 字串表示，str和repr 2．9．4 input和raw_input的比較 2．9．5 長字串、原始字串和Unicode 2．10 跟我學上機 2．10．1 上機目標 2．10．2 上機練習 2．11 課後練習與指導 2．12 就業面試技巧與解析 2．12．1 面試技巧與解析（一） 2．12．2 面試技巧與解析（二） 第3章 Python與規則運算式 3．1 簡介 3．2 特殊符號和字元 3．2．1 使用擇一匹配符號匹配多個規則運算式模式 3．2．2 匹配任意單個字元 3．2．3 從字串起始或

者結尾或者單詞邊界匹配 3．2．4 創建字元集 3．2．5 限定範圍和否定 3．2．6 使用閉包操作符實現存在性和頻數匹配 3．2．7 表示字元集的特殊字元 3．2．8 使用圓括號指定分組 3．2．9 擴展標記法 3．3 規則運算式和Python語言 3．3．1 re模組：核心函數和方法 3．3．2 使用compile()函數編譯規則運算式 3．3．3 匹配物件以及group()和groups()方法 3．3．4 使用match()方法匹配字串 3．3．5 使用search()在一個字串中查找模式（搜索與匹配的對比） 3．3．6 匹配多個字串 3．3．7 匹配任何單個字元（．） 3．3．8 創

建字元集（[ ]） 3．3．9 重複、特殊字元以及分組 3．3．10 匹配字串的起始和結尾以及單詞邊界 3．3．11 使用findall()和finditer()查找每一次出現的位置 3．3．12 使用sub()和subn()搜索與替換 3．3．13 在限定模式上使用split()分隔字串 3．3．14 擴展符號 3．3．15 雜項 3．4 一些規則運算式示例 3．5 更長的規則運算式示例 3．5．1 匹配字串 3．5．2 搜索與匹配……還有貪婪 3．6 跟我學上機 3．6．1 上機目標 3．6．2 上機練習 3．7 課後練習與指導 3．8 就業面試技巧與解析 3．8．1 面試技巧與解析（一）

3．8．2 面試技巧與解析（二） 第4章 Python列表與元組 4．1 序列概覽 4．2 通用序列操作 4．2．1 索引 4．2．2 分片 4．2．3 序列相加 4．2．4 乘法 4．2．5 成員資格 4．2．6 長度、最小值和最大值 4．3 列表 4．3．1 list函數 4．3．2 基本的列表操作 4．3．3 列表方法 4．4 元組：不可變序列 4．4．1 tuple函數 4．4．2 基本元組操作 4．4．3 那麼，意義何在 4．5 跟我學上機 4．5．1 上機目標 4．5．2 上機練習 4．6 課後練習與指導 4．7 就業面試技巧與解析 4．7．1 面試技巧與解析（一） 4．7．2

面試技巧與解析（二） 第5章 使用Python字串及運算 5．1 字串基本操作 5．2 格式化字串 5．2．1 簡單轉換 5．2．2 欄位寬度和精度 5．2．3 符號、對齊和用0填充 5．3 字串運算 5．3．1 find 5．3．2 join 5．3．3 lower 5．3．4 replace 5．3．5 split 5．3．6 strip 5．3．7 translate 5．4 跟我學上機 5．4．1 上機目標 5．4．2 上機練習 5．5 課後練習與指導 5．6 就業面試技巧與解析 5．6．1 面試技巧與解析（一） 5．6．2 面試技巧與解析（二） 第2篇 核心技術篇 第6章 使用Pyt

hon字典 6．1 字典的使用 6．2 創建和使用字典 6．2．1 dict函數 6．2．2 基本字典操作 6．2．3 字典的格式化字串 6．2．4 字典方法 6．3 跟我學上機 6．3．1 上機目標 6．3．2 上機練習 6．4 課後練習與指導 6．5 就業面試技巧與解析 6．5．1 面試技巧與解析（一） 6．5．2 面試技巧與解析（二） 第7章 Python程式設計中的邏輯運算 7．1 print和import的更多資訊 7．1．1 使用逗號輸出 7．1．2 把某件事作為另一件事導入 7．2 賦值魔法 7．2．1 序列解包 7．2．2 鏈式賦值 7．2．3 增量賦值 7．3 語句塊：縮排的

樂趣 7．4 條件和條件陳述式 7．4．1 這就是布林變數的作用 7．4．2 條件執行和if語句 7．4．3 else子句 7．4．4 elif子句 7．4．5 嵌套代碼塊 7．4．6 更複雜的條件 7．4．7 斷言 7．5 迴圈 7．5．1 while迴圈 7．5．2 for迴圈 7．5．3 迴圈遍歷字典元素 7．5．4 一些反覆運算工具 7．5．5 跳出迴圈 7．5．6 迴圈中的else子句 7．6 列表推導式――羽量級迴圈 7．7 三人行 7．7．1 什麼都沒發生 7．7．2 使用del刪除 7．7．3 使用exec和eval執行和求值字串 7．8 跟我學上機 7．8．1 上機目標 7．

8．2 上機練習 7．9 課後練習與指導 7．10 就業面試技巧與解析 7．10．1 面試技巧與解析（一） 7．10．2 面試技巧與解析（二） 第8章 抽象 8．1 抽象和結構 8．2 創建函數 8．2．1 文檔化函數 8．2．2 並非真正函數的函數 8．3 參數的魅力 8．3．1 值從哪裡來 8．3．2 我能改變參數嗎 8．3．3 關鍵字參數和預設值 8．3．4 收集參數 8．3．5 參數收集的逆過程 8．3．6 練習使用參數 8．4 作用域 8．5 遞迴法則 8．5．1 兩個經典：階乘和冪 8．5．2 另外一個經典：二分法查找 8．6 跟我學上機 8．6．1 上機目標 8．6．2 上機練習

8．7 課後練習與指導 8．8 就業面試技巧與解析 8．8．1 面試技巧與解析（一） 8．8．2 面試技巧與解析（二） 第9章 更加抽象 9．1 對象的魔力 9．1．1 多態 9．1．2 封裝 9．1．3 繼承 9．2 類和類型 9．2．1 類到底是什麼 9．2．2 創建自己的類 9．2．3 特性、函數和方法 9．2．4 類的命名空間 9．2．5 指定超類 9．2．6 檢查繼承 9．2．7 多個超類 9．2．8 介面和內省 9．3 一些關於物件導向設計的思考 9．4 跟我學上機 9．4．1 上機目標 9．4．2 上機練習 9．5 課後練習與指導 9．6 就業面試技巧與解析 9．6．1 面試技

巧與解析（一） 9．6．2 面試技巧與解析（二） 第10章 Python異常處理 10．1 什麼是異常 10．2 按自己的方式出錯 10．2．1 raise語句 10．2．2 自訂異常類 10．3 捕捉異常 10．4 不止一個except子句 10．5 用一個塊捕捉兩個異常 10．6 捕捉對象 10．7 真正的全捕捉 10．8 萬事大吉 10．9 最後…… 10．10 異常和函數 10．11 異常之禪 10．12 跟我學上機 10．12．1 上機目標 10．12．2 上機練習 10．13 課後練習與指導 10．14 就業面試技巧與解析 10．14．1 面試技巧與解析（一） 10．14．2 面試

技巧與解析（二） 第11章 魔法方法、屬性和反覆運算器 11．1 準備工作 11．2 構造方法 11．2．1 重寫一般方法和特殊的構造方法 11．2．2 調用未綁定的超類構造方法 11．2．3 使用super函數 11．3 成員訪問 11．3．1 基本的序列和映射規則 11．3．2 子類化清單，字典和字串 11．4 更多魔力 11．5 屬性 11．5．1 property函數 11．5．2 靜態方法和類成員方法 11．5．3 __getattr__、__setattr__和它的朋友們 11．6 反覆運算器 11．6．1 反覆運算器規則 11．6．2 從反覆運算器得到序列 11．7 生成器 11

．7．1 創建生成器 11．7．2 遞迴生成器 11．7．3 通用生成器 11．7．4 生成器方法 11．7．5 模擬生成器 11．8 八皇后問題 11．8．1 生成器和回溯 11．8．2 問題 11．8．3 狀態表示 11．8．4 尋找衝突 11．8．5 基本情況 11．8．6 需要遞迴的情況 11．8．7 打包 11．9 跟我學上機 11．9．1 上機目標 11．9．2 上機練習 11．10 課後練習與指導 11．11 就業面試技巧與解析 11．11．1 面試技巧與解析（一） 11．11．2 面試技巧與解析（二） 第12章 自帶電池 12．1 模組 12．1．1 模組是程式 12．1．2

模組用於定義 12．1．3 讓你的模組可用 12．1．4 包 12．2 探究模組 12．2．1 模組中有什麼 12．2．2 用help獲取幫助 12．2．3 文檔 12．2．4 使用原始程式碼 12．3 標準庫：一些最愛 12．3．1 sys 12．3．2 os 12．3．3 fileinput 12．3．4 集合、堆和雙端佇列 12．3．5 time 12．3．6 random 12．3．7 shelve 12．3．8 re 12．3．9 其他有趣的標準模組 12．4 跟我學上機 12．4．1 上機目標 12．4．2 上機練習 12．5 課後練習與指導 12．6 就業面試技巧與解析 12．6

．1 面試技巧與解析（一） 12．6．2 面試技巧與解析（二） 第13章 Python檔操作 13．1 打開文件 13．1．1 檔模式 13．1．2 緩衝 13．2 基本的檔方法 13．2．1 讀和寫 13．2．2 管式輸出 13．2．3 讀寫行 13．2．4 關閉文件 13．2．5 使用基本檔方法 13．3 對檔內容進行反覆運算 13．3．1 按位元組處理 13．3．2 按行操作 13．3．3 讀取所有內容 13．3．4 使用fileinput實現懶惰行反覆運算 13．3．5 文件反覆運算器 13．4 跟我學上機 13．4．1 上機目標 13．4．2 上機練習 13．5 課後練習與指導 13

．6 就業面試技巧與解析 13．6．1 面試技巧與解析（一） 13．6．2 面試技巧與解析（二） 第14章 豐富的使用者介面 14．1 豐富的平臺 14．2 下載和安裝wxPython 14．3 創建示例GUI應用程式 14．3．1 開始 14．3．2 視窗和元件 14．3．3 標籤、標題和位置 14．3．4 更智能的佈局 14．3．5 事件處理 14．3．6 完成了的程式 14．4 便捷方式 14．4．1 使用Tkinter 14．4．2 使用Jython和Swing 14．4．3 使用其他開發包 14．5 跟我學上機 14．5．1 上機目標 14．5．2 上機練習 14．6 課後練習與指導

14．7 就業面試技巧與解析 14．7．1 面試技巧與解析（一） 14．7．2 面試技巧與解析（二） 第15章 Python資料庫技術 15．1 Python資料庫程式設計介面（API） 15．1．1 全域變數 15．1．2 異常 15．1．3 連接和游標 15．1．4 類型 15．2 SQLite和PySQLite 15．2．1 入門 15．2．2 資料庫應用程式示例 15．3 跟我學上機 15．3．1 上機目標 15．3．2 上機練習 15．4 課後練習與指導 15．5 就業面試技巧與解析 15．5．1 面試技巧與解析（一） 15．5．2 面試技巧與解析（二） 第3篇 網路程式設計篇

第16章 網路程式設計基礎（Html、CSS、JS） 第17章 OpenStack二次開發 第18章 CMDB資產管理開發 第19章 Dom程式設計 第20章 Jquery、EasyUi、AngulaJS框架 第21章 Ajax非同步載入 第22章 Highchart、Echart動態畫圖 第23章 Bootstrap前端框架 第4篇 Web高級程式設計篇 第24章 Web開發基礎 第25章 MVC架構講解 第26章 Restful API介面規範學習 第27章 自行開發Web框架 第28章 許可權管理後臺開發 第29章 Web開發進階 第30章 演算法與設計模式 第31章 常見排序和查找演

算法 第32章 常用設計模式 第5篇 專案實戰篇 第33章 購物商城專案開發 第34章 Docker自動化管理平臺開發 第35章 運維審計堡壘機專案開發 第36章 監控產品開發 第37章 CMDB資產管理開發

大數據數學基礎（R語言描述）

為了解決二分法python的問題，作者程丹張良均 這樣論述：

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的資料微積分、線性代數、統計學、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大資料與數學、數學與R語言的關係；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特徵分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括資料分佈特徵、概率論、隨機變數的數位特徵、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因數分析和典型

相關分析。   本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章後都有課後習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。 張良均，高級資訊系統專案管理師，泰迪杯全國大學生資料採擷競賽（www.tipdm.org）發起人。華南師範大學、廣東工業大學兼職教授，廣東省工業與應用數學學會理事。兼有大型高科技企業和高校的工作經歷，主要從事大資料採擷及其應用的策劃、研發及諮詢培訓。全國電腦技術與軟體專業技術資格（水準）考試繼續教育和CDA資料分析師培訓講師。發表資料採擷相關論文數20餘篇，已取得國家發明專利12項，主編《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》《Python資料分析與挖掘實戰》《R語

言資料分析與挖掘實戰》等多本暢銷圖書，主持並完成科技專案9項。獲得SAS、SPSS資料採擷認證及Hadoop開發工程師證書，具有電力、電信、銀行、製造企業、電子商務和電子政務的專案經驗和行業背景。 第 1章　緒論　1 1.1　大資料與數學　1 1.1.1　大資料的定義　1 1.1.2　數學在大資料領域的作用　2 1.2　數學與R語言　4 1.2.1　base　5 1.2.2　stats　5 小結　6 課後習題　6 第 2章　微積分基礎　8 2.1　函數與極限　8 2.1.1　映射與函數　9 2.1.2　數列與函數的極限　14 2.1.3　極限運算法則與存在法則　17 2.1

.4　連續函數的運算與初等函數的連續性　18 2.2　導數與微分　19 2.2.1　導數的概念　19 2.2.2　函數的求導法則　24 2.2.3　微分的概念　26 2.3　微分中值定理與導數的應用　30 2.3.1　微分中值定理　30 2.3.2　函數的單調性與曲線的凹凸性　31 2.3.3　函數的極值與最值　34 2.4　不定積分與定積分　39 2.4.1　不定積分的概念與性質　40 2.4.2　換元積分法與分部積分法　44 2.4.3　定積分的概念與性質　46 2.4.4　定積分的換元法與分部積分法　50 2.4.5　不定積分與定積分的實際應用　51 小結　53 課後習題　54 第3章　

線性代數基礎　56 3.1　矩陣及其運算　56 3.1.1　矩陣的定義　56 3.1.2　特殊矩陣　57 3.1.3　矩陣的運算　61 3.1.4　矩陣行列式　65 3.1.5　矩陣的逆　78 3.1.6　矩陣的秩　80 3.2　矩陣的特徵分解與奇異值分解　84 3.2.1　特徵分解　84 3.2.2　奇異值分解　96 小結　100 課後習題　101 第4章　概率論與數理統計基礎　103 4.1　資料分佈特徵的統計描述　103 4.1.1　集中趨勢度量　103 4.1.2　離散趨勢度量　110 4.1.3　偏度與峰度的度量　115 4.2　隨機事件及其概率　117 4.2.1　隨機事件的定義　

117 4.2.2　隨機事件的概率　119 4.3　隨機變數與概率分佈　122 4.3.1　隨機變數的定義　122 4.3.2　隨機變數的分佈函數　122 4.4　隨機變數的數位特徵　127 4.4.1　隨機變數的數學期望　127 4.4.2　隨機變數的方差　130 4.4.3　協方差與相關係數　132 4.4.4　協方差矩陣與相關矩陣　134 4.5　參數估計與假設檢驗　137 4.5.1　參數估計　137 4.5.2　假設檢驗　139 小結　142 課後習題　142 第5章　數值計算基礎　144 5.1　數值計算的基本概念　144 5.1.1　誤差的來源　144 5.1.2　誤差分類　14

6 5.1.3　數值計算的衡量標準　147 5.2　插值法　147 5.2.1　Lagrange插值　147 5.2.2　線性插值　150 5.2.3　樣條插值　152 5.3　函數逼近與擬合　153 5.3.1　資料的最小二乘線性擬合　153 5.3.2　函數的最佳平方逼近　155 5.3.3　資料的多變數擬合　158 5.3.4　資料的非線性曲線擬合　160 5.4　非線性方程（組）求根　162 5.4.1　二分法求解非線性方程　163 5.4.2　Newton法求解非線性方程　165 5.4.3　Newton法求解非線性方程組　166 小結　169 課後習題　170 第6章　多元統計分析

　172 6.1　回歸分析　172 6.1.1　一元線性回歸　172 6.1.2　多元線性回歸　178 6.1.3　Logistic回歸　184 6.2　聚類分析　189 6.2.1　距離和相似係數　189 6.2.2　系統聚類法　193 6.2.3　動態聚類法　198 6.3　判別分析　200 6.3.1　距離判別　200 6.3.2　貝葉斯判別　204 6.3.3　費希爾判別　205 6.4　主成分分析　206 6.4.1　總體主成分　207 6.4.2　樣本主成分　209 6.5　因數分析　211 6.5.1　正交因數模型　212 6.5.2　參數估計　214 6.5.3　因數旋轉　21

8 6.5.4　因數得分　220 6.6　典型相關分析　222 6.6.1　總體典型相關　222 6.6.2　樣本典型相關　223 6.6.3　典型相關係數的顯著性檢驗　228 小結　229 課後習題　230 附錄I　t分佈表　236 附錄II　F分佈表　238 參考文獻　250

運用深度神經網路由腰部X光影像與病歷紀錄預測骨質密度

為了解決二分法python的問題，作者王詩晴 這樣論述：

骨質疏鬆是一種由於骨質流失，造成骨密度下降的疾病。在歐盟，骨質疏鬆導致骨折而造成的經濟損失，估計高達每年60億歐元。台灣在2006年的統計，骨質疏鬆於50歲以上女性的盛行率為11.35%，遠低於約同時期歐盟的22.1%，顯示台灣仍有大量潛在的骨質疏鬆症患者。骨質疏鬆的診斷標準乃運用Dual emission x-ray absorption （DEXA） 造影，唯根據健保規範，篩檢性質之檢查均不予給付，導致潛在的骨質疏鬆病患失去早期診斷、早期治療的機會。儘管骨質疏鬆的臨床診斷由影像為主體，但骨質疏鬆除影像的證據外，由病歷紀錄中也可以發現病人是否有骨質疏鬆的風險因子。因此，我們認為合併病歷資料

，應當可以提供更多資訊，以增加骨質疏鬆的診斷率。因此，本研究將同時運X光影像和病歷紀錄，再合併兩者結果，嘗試建立準確的骨質疏鬆預測工具。本計畫由衛生福利部立雙和醫院收案，收集之資料包含病患之腰部X光影像、DEXA檢查之檢查日期及其結果（T-score），以及由DEXA檢查日期往前半年之病歷資料，包含出生日期、性別、診斷碼、用藥品項及檢驗值。本計畫使用Google Colab Pro，以Python語言編寫； X光影像使用CheXNet架構訓練，病歷部分則傳統機器學習的羅吉斯迴歸Logistic Regression訓練，最後再合併兩個架構，判斷樣本是否有骨質疏鬆。研究結果整體而言，（一）二元分

類得到的正確率優於三分法；（二）較大的資料集可以增加三分法的正確率，但對二分法沒有幫助；（三）合併模型正確率優於影像模型，正確率最高可高達74%。然而本研究得到之正確率不如過去其他研究，建議應合併採取局部影像作為輸入，或進一步推算各部位骨質密度。此外，使用病歷紀錄預測骨質密度的表現優於原先預期，可見病歷紀錄本身亦為具有潛力的預測工具，極具研究價值，可以進一步發展。合併運用多種資訊是當下深度學習的重要趨勢，本研究在此基礎上得到相當理想的初步成果，希望未來能開發出更準確的篩檢工具，檢查出更多骨質疏鬆病患，早期介入治療，以減少未來骨折發生的可能性與骨折所帶來的醫療與社會經濟負擔。