剪掉多餘的部分（大約）

Python 程式語言具有近似資料的能力。也就是說，科學地近似函數並將數字四捨五入為特定且精確的數字。 Python 中的許多數學函數看起來簡潔且符合人體工學，例如範圍、向量等。

隨機函數可讓您透過變數/陣列的所有可能值來執行演算法。整數的隨機數近似函數 (randint) 創建了程式碼工作的可移植性。
緊湊的賦值函數 =，而不是 C/C 中的 := ，讓您不必專注於邏輯運算。使用縮排 (Tab) 可以讓您避免用方括號 {} 來反白顯示函數的開頭和結尾而使程式碼變得混亂。

Jupyter Notebook 讓使用函數變得更加容易，因為它下面有一個擴展範圍的函式庫。即使具有大量資料樣本的機器學習也只需幾分鐘即可在程式碼中運行。
您不必考慮專案啟動資料夾中檔案的佈局，您可以將所有內容儲存在一個地方（.ipynb 檔案）。

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()

表格資料的格式化輸出是基於具有整數限制和指定小數點後值的格式函數。與其他物件導向程式語言的差異很小，但從解決數學複雜問題的角度來看，這是令人愉快的。

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