Python 提供兩個常用的標準函式庫模組：`math` 與 `statistics`。使用前需先匯入模組。 ## 1. `math` 數學模組 `math` 提供常見的數學常數與函式，例如平方根、次方、對數、三角函數、無條件進位等。 ### 常用功能 ```python import math math.pi # 圓周率 math.sqrt(25) # 平方根：5.0 math.pow(2, 3) # 次方：8.0 math.ceil(3.2) # 無條件進位：4 math.floor(3.8) # 無條件捨去：3 math.sin(math.pi / 2) # sin(90°)：1.0 ``` ### 實務範例：計算圓形地板所需的磁磚數 假設要鋪設半徑為 3 公尺的圓形地板，每片磁磚可鋪設 `0.5` 平方公尺，計算至少需要幾片磁磚。 ```python import math radius = 3 tile_area = 0.5 floor_area = math.pi * math.pow(radius, 2) tile_count = math.ceil(floor_area / tile_area) print(f"地板面積：約 {floor_area:.2f} 平方公尺") print(f"至少需要 {tile_count} 片磁磚") ``` 輸出： ```text 地板面積：約 28.27 平方公尺 至少需要 57 片磁磚 ``` 使用 `math.ceil()` 是因為磁磚數量不能出現小數，且必須向上取整數。 --- ## 2. `statistics` 統計模組 `statistics` 提供基本統計計算功能，適合處理數值資料，例如平均數、中位數、眾數與標準差。 ### 常用功能 ```python import statistics data = [10, 20, 20, 30, 40] statistics.mean(data) # 平均數 statistics.median(data) # 中位數 statistics.mode(data) # 眾數 statistics.stdev(data) # 樣本標準差 statistics.pstdev(data) # 母體標準差 ``` ### 實務範例：分析學生考試成績 ```python import statistics scores = [78, 85, 92, 85, 60, 73, 88] average = statistics.mean(scores) median = statistics.median(scores) most_common = statistics.mode(scores) standard_deviation = statistics.stdev(scores) print(f"平均分數：{average:.2f}") print(f"中位數：{median}") print(f"最常出現的分數：{most_common}") print(f"樣本標準差：{standard_deviation:.2f}") ``` 可能輸出： ```text 平均分數：80.14 中位數：85 最常出現的分數：85 樣本標準差：10.42 ``` 透過這些統計量，可以了解整體平均表現、典型成績，以及成績分散程度。 ## 總結 | 模組 | 主要用途 | 常用函式 | |---|---|---| | `math` | 數學運算 | `sqrt()`、`pow()`、`ceil()`、`floor()`、`sin()` | | `statistics` | 基本統計分析 | `mean()`、`median()`、`mode()`、`stdev()` | 兩者都屬於 Python 標準函式庫，不需要另外安裝，直接使用 `import` 即可。