python if兩個條件的問題，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

一邊解題一邊學｜Python初學者的練習本

為了解決python if兩個條件的問題，作者リブロワークス 這樣論述：

　　　本書可以幫助你奠定基礎，培養走出Python新手村的功力    　　本書與其他Python入門書最大的不同，就是在解說語法的單元後面設計了「mission（任務）」頁面，幫助你在學習的過程學會「立刻瞭解程式的反應能力」。    　　跟著本書練習，您將可以學到：  　　．如何一眼判斷計算順序  　　．如何預測條件式的結果  　　．如何掌握條件式與重複處理的流程  　　．如何處理資料  　　．深入瞭解推導式  　　．理解函數的執行順序  　　．如何解讀官方文件  　　．如何尋找錯誤原因

python if兩個條件進入發燒排行的影片

預測新使用筆型胰島素之第二型糖尿病人的服藥順從度

為了解決python if兩個條件的問題，作者陳雅霖 這樣論述：

研究背景第二型糖尿病的全球盛行率預估於2030年達到7%。不同於其他的慢性疾病，第二型糖尿病的治療選擇涵蓋口服及針劑藥品。而根據過去研究，針劑藥品的藥品順從度平均60%，遠低於研究上定義之高順從度的80%。一位糖尿病病人平均診斷五到十年後可能會開始使用針劑藥品，而在這樣的治療轉換期，特別需要個人化的衛教來提升藥品順從度及治療效果。過去預測服藥順從度的研究多為以口服藥品為預測對象，針劑藥品，如胰島素，尚未嚴謹的探討。研究目標本研究預計建立機器學習模型，針對第二型糖尿病成人及首次使用胰島素患者，進行高或低順從度的二分類預測；預測結果為首次使用胰島素後90天。使用的模型包含邏輯斯迴歸（logist

ic regression，LR）、隨機森林（random forest，RF）及極限梯度提升（extreme gradient boosting，Xg）。本研究包含兩階段實驗：實驗一使用內部測試集的資料分割方式，假設Xg模型會有最佳效果；實驗二使用外部測試集的方式來驗證此研究方法的應用性。最後，我們使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）進行模型解釋。研究方法本研究資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（TMUCRD），資料區間為2004年1月1日到2020年12月30日。病人收錄條件為有第二型糖尿病診斷、使用基礎型胰島素及年齡介於18到90歲之間。高順從度的

定義為藥物佔有率（medication possession ratio，MPR）等於或大於80%。機器學習模型的預測結果為病人是否為高順從患者，使用過去一年的資料當作模型參數。本研究總共收集66個參數，可分為七大類：人口學、藥品、共同疾病、實驗數值、醫療資源使用情形、首次使用胰島素織品項及合併首次胰島素開立之其他糖尿病藥品。研究結果本研究從TMUCRD收取病人，基過收錄集排除條件，共收集了4134位病人的資料。該研究族群有40.14%的病人為高順從患者。實驗一中，Xg模型（AUROC 0.792）表現優於LR 模型（AUROC 0.754）及 RF 模型（AUROC 0.791）。SHAP方

法進一步解釋模型，發現過去藥品開立數量、門診造訪次數、使用高血壓藥品及相關實驗數值為重要參數。另外，首次開立胰島素之資訊，如自費金額、開藥天數及劑量也對模型預測能力有影響。實驗二中，最好的模型為RF模型，AUROC為0.778。結論本研究建立了可於首次開立胰島素時即預測病人未來９０天的服藥順從度，可望在未來成為臨床決策系統。然而，未來需要更多努力，如模型的外推性及臨床驗證，使研究可以落實於臨床場域。

C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

為了解決python if兩個條件的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！   洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來   　　【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 　　本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！   　　【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】

　　❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ 　　◎ 24 個主題 　　◎ 468 個程式實例 　　◎ 436 個重點圖例解說 　　◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 　　◎ 193 個實作習題邁向高手之路   　　【本書將教會你……】 　　◎科技新知融入內容 　　◎人工智慧融入內容 　　◎圖解 C 的運作 　　◎C 語言解數學方程式 　　◎基礎統計知識 　　◎計算地球任意兩點的距離 　　◎房貸計算 　　◎電腦影像處理 　　◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 　　◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變

化 　　◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 　　◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 　　◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 　　◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 　　◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 　　◎最完整解說 C 語言的前端處理器 　　◎徹底認識指標與陣列 　　◎圖說指標與雙重指標 　　◎圖說指標與函數 　　◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 　　◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統

　　◎檔案與目錄的管理 　　◎字串加密與解密 　　◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 　　◎建立專案執行大型程式設計 　　◎說明基礎資料結構 　　◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 　　◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異   本書特色   　　C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： 　　★語法內涵與精神★ 　　★用精彩程式實例解說各個主題★ 　　—— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 　　★科學與人工智慧知識融入內容★ 　　★章節習題引導讀者複習與自我練習★

　　—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！   　　當讀者遵循這步驟學習時， 　　相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。

在企業機器學習專案使用開發框架的效益

為了解決python if兩個條件的問題，作者吳明臻 這樣論述：

隨著人工智慧的興起與軟硬體設備的快速進步，機器學習得以蓬勃發展，並且可以應用的範圍也逐漸擴大，機器學習的使用在企業之中也逐漸普及與越發重要。然而在一般企業，編寫機器學習程式的過程往往沒有固定的編寫格式，造成不同程式撰寫人員或在不同團隊間所產出的程式在配置上有著顯著的差異，比較資淺的工程師也往往只能模仿以往既有的程式。這種沒有明確規範的做法，會導致後續人員操作管理與維護上的不便。要如何減少程式管理上的支出成本也就成為每個企業都需要解決的問題，因此本論文為探討開源的機器學習開發框架—Kedro，探討是否可在企業機器學習程式撰寫提供一個標準的程序，同時研究是否可以加速機器學習程式的開發，以及相關人

員的教育訓練過程。在企業中，開發團隊常常需要和需求單位討論，如果開發框架本身可以提供整體架構的呈現，對討論的過程會提供相當的幫助。