在 Python 中，模组是一个包含函式、类别、变量等的档案，可以重复使用并提高程式的可读性和效率。模组有助于组织代码，并通过模组的导入（import）来方便地在不同程式中共享功能。
为什么使用模组？
-组织代码：将代码分为不同的模组，可以使代码更具结构化。-重用性：一次编写，可以多次使用，减少重复代码。-社群贡献：Python 拥有丰富的第三方模组资源，可以直接使用来解决问题。
模组的类型
-内建模组：Python 自带的模组，如 math、datetime、os、sys 等。-第三方模组：需要安装的外部模组，如 requests、numpy、pandas 等。-自定义模组：用户可以创建自己的模组，将重复使用的代码封装在模组中。
Python math 模组简介 import math
| 平方根 | math.sqrt(x) | 回传 x 的平方根 | math.sqrt(16) → 4.0 |
| 指数 | math.exp(x) | 回传 e^x | math.exp(1) → 2.718281828459045 |
| 绝对值 | math.fabs(x) | 回传 x 的绝对值 | math.fabs(-5.5) → 5.5 |
| 次方 | math.pow(x, y) | 回传 x 的 y 次方 | math.pow(2, 3) → 8.0 |
| 对数 | math.log(x, base) | 回传以 base 为底的 x 的对数 | math.log(8, 2) → 3.0 |
| 常数 π | math.pi | 回传圆周率 π (约 3.14159) | math.pi → 3.141592653589793 |
| 常数 e | math.e | 回传自然常数 e (约 2.71828) | math.e → 2.718281828459045 |
| 取上整数 | math.ceil(x) | 将 x 向上取整 | math.ceil(4.2) → 5 |
| 取下整数 | math.floor(x) | 将 x 向下取整 | math.floor(4.9) → 4 |
| 正弦函数 | math.sin(x) | 回传角度 x 的正弦值 (弧度制) | math.sin(math.pi / 2) → 1.0 |
| 余弦函数 | math.cos(x) | 回传角度 x 的余弦值 (弧度制) | math.cos(0) → 1.0 |
| 圆周长常数 | math.tau | 回传 2π | math.tau → 6.283185307179586 |
Python statistics 模组 import statistics as st
statistics 模组提供了基本的统计函数，用于计算数值数据的平均值、中位数、标準差等。
| 平均值 | statistics.mean(data) | 回传数据的平均值 | statistics.mean([1, 2, 3, 4, 5]) → 3 |
| 中位数 | statistics.median(data) | 回传数据的中位数 | statistics.median([1, 3, 5, 7, 9]) → 5 |
| 众数 | statistics.mode(data) | 回传数据的众数 | statistics.mode([1, 2, 2, 3, 4]) → 2 |
| 样本标準差 | statistics.stdev(data) | 回传数据的样本标準差 | statistics.stdev([1, 2, 3, 4, 5]) → 1.58 |
| 样本变异数 | statistics.variance(data) | 回传数据的样本变异数 | statistics.variance([1, 2, 3, 4, 5]) → 2.5 |
| 群体标準差 | statistics.pstdev(data) | 回传数据的群体标準差 | statistics.pstdev([1, 2, 3, 4, 5]) → 1.41 |
| 群体变异数 | statistics.pvariance(data) | 回传数据的群体变异数 | statistics.pvariance([1, 2, 3, 4, 5]) → 2 |
| 四分位距 | statistics.median_grouped(data, interval=1) | 用于分组数据的中位数 | statistics.median_grouped([1, 2, 3, 3, 5], 1) → 3 |
| 调和平均数 | statistics.harmonic_mean(data) | 回传数据的调和平均数 | statistics.harmonic_mean([1, 2, 4]) → 1.92 |
| 几何平均数 | statistics.geometric_mean(data) | 回传数据的几何平均数 | statistics.geometric_mean([1, 3, 9]) → 3.0 |
Python random 模组简介 import random
random 模组提供生成随机数的函数，可用于生成随机浮点数、整数、随机选取序列元素、打乱序列顺序等。
| 生成 0~1 随机浮点数 | random.random() | 回传介于 0.0 到 1.0 之间的随机浮点数 | random.random() → 0.5367 |
| 生成范围内随机浮点数 | random.uniform(a, b) | 回传 a 到 b 之间的随机浮点数 | random.uniform(1.5, 3.5) → 2.839 |
| 生成范围内随机整数 | random.randint(a, b) | 回传 a 到 b 之间的随机整数 | random.randint(1, 10) → 7 |
| 生成范围内随机偶数 | random.randrange(start, stop, step) | 回传范围内以 step 为间隔的随机整数 | random.randrange(0, 10, 2) → 4 |
| 随机选取序列中的元素 | random.choice(seq) | 从序列 seq 中随机选取一个元素 | random.choice([\'apple\', \'banana\', \'cherry\']) → banana |
| 随机选取多个元素 | random.sample(seq, k) | 从序列中选取 k 个不重复的元素，返回一个列表 | random.sample(range(10), 3) → [2, 7, 5] |
| 重复选取多个元素 | random.choices(seq, k) | 从序列中选取 k 个元素，返回一个列表（可重复） | random.choices([\'apple\', \'banana\', \'cherry\'], k=2) → [\'apple\', \'cherry\'] |
| 打乱序列顺序 | random.shuffle(seq) | 将序列 seq 的元素顺序随机打乱（改变原序列） | lst = [1, 2, 3]; random.shuffle(lst); print(lst) → [3, 1, 2] |
| 设定随机种子 | random.seed(a) | 设置随机生成器的种子，确保结果可重现 | random.seed(10); random.random() → 0.571 |