余分な部分を切り落とします（目安）

Python プログラミング言語には、データを近似する機能があります。つまり、関数を科学的に近似し、数値を具体的かつ正確なものに丸めることです。 Python の多くの数学関数 (範囲、ベクトルなど) は簡潔で人間工学的に見えます。

ランダム関数を使用すると、変数/配列のすべての可能な値に対してアルゴリズムを実行できます。乱数を整数に近似する関数 (randint) により、コード操作の移植性が生まれます。
C/C の := の代わりにコンパクトな代入関数 = を使用すると、論理演算に集中する必要がなくなります。インデント (タブ) を使用すると、関数の先頭と末尾を強調表示するための括弧 {} でコードが乱雑になることを避けることができます。

Jupyter Notebook には広範囲にわたるライブラリがあるため、関数の操作が容易になります。大規模なデータ サンプルを使用した機械学習であっても、コードでの実行には数分しかかかりません。
プロジェクトが起動されるフォルダー内のファイルのレイアウトを考える必要はなく、すべてを 1 か所 (.ipynb ファイル) に保存できます。

A = matrix_gen(10)
for i in range(10):
    for j in range(10): 
        print('{0:8.5f}'.format(A[i,j]), end = ' ') 
    print()
print()

x = opinion_gen(10)
for i in x:
    print('{0:8.2f}'.format(i), end = ' ') 
print()

表形式データのフォーマットされた出力は、整数制限と小数点以下の値が指定されたフォーマット関数に基づいています。他のオブジェクト指向プログラミング言語との違いは小さいですが、数学的に複雑な問題を解決するという観点からは快適です。

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