中括號的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Python面試題目與解答：邁向高薪之路

為了解決中括號的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。   　　Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？   　　●認識Python特色 　　●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計

程式 　　●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) 　　●認識何謂可迭代物件(iterator object) 　　●認識生成式(generator) 　　●認識字典、集合操作 　　●類別與模組 　　●正則表達式      　　面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容：   　　●排序與搜尋 　　

●字串 　　●陣列 　　●鏈結串列 　　●二元樹 　　●堆疊與回溯 　　●數學問題 　　●深度、廣度優先搜尋 　　●最短路徑演算法 　　●貪婪演算法 　　●動態規劃演算法     　　整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。   本書特色   　　這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。

中括號進入發燒排行的影片

一階自我相關多變量多重線性輪廓的監控

為了解決中括號的問題，作者詹舒涵 這樣論述：

當品質的好壞可由函數關係來表示時，我們可以藉由監控此函數關係達到監控品質的目地，我們稱此函數關係為輪廓。監控產品品質的輪廓資料可分為線性輪廓與非線性輪廓，過去的研究，多將資料視為獨立狀態，然而製程資料大多與時間相關，可分為輪廓間相關與輪廓內相關，因此，本研究提出新的管制方法V-MEWMA於多變量多重線性輪廓模型，且輪廓間具有一階自我相關的監控上。並將Soleimani和Noorossana（2014）所提之MEWMA/$chi^2$的監控方法，推廣成可監控多變量多重線性輪廓，且輪廓間具有一階自我相關的資料。最後藉由蒙地卡羅模擬MEWMA/$chi^2$與本研究所提之V-MEWMA監控方法進行

比較。

自學Python：編程基礎、科學計算及數據分析

為了解決中括號的問題，作者李金等 這樣論述：

面向Python初學者的一本實用學習筆記。全書共10章：第1章介紹Python的基礎知識，包括Anaconda、IPython解釋器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用；第2章介紹Python的基本用法，包括基本語法、數據類型、判斷與循環、函數與模塊、異常與警告以及文件讀寫等；第3章介紹Python的進階用法，包括函數進階、迭代器和生成器、裝飾器、上下文管理器以及變量作用域等；第4章介紹常見的Python標准庫的使用；第5章介紹Python的科學計算基礎模塊NumPy，包括NumPy數組的基本操作、廣播機制、索引和讀寫；第6章介紹Python的可視化模塊Matplot

lib，包括基於函數和對象的可視化操作；第7章介紹Python的科學計算進階模塊SciPy，包括一些高等數學的操作；第8章介紹Python的數據分析基礎模塊Pandas，包括Series和Data Frame的使用；第9章介紹Python的面向對象編程，包括對象的屬性和方法、繼承和復用，以及一個使用面向對象編程的實例；第10章介紹了一個用Python分析中文小說文本的實例。《自學Python——編程基礎、科學計算及數據分析》適合剛接觸Python的初學者以及希望使用Python處理和分析數據的讀者閱讀，也可作為學習和使用Python的工具書或參考資料使用。 前言 致謝 第1章

初識Python1 1.1 Python簡介1 1.2 Python版本的選擇2 1.3 Python集成開發環境的搭建2 1.4 第一行Python代碼4 1.5 IPython解釋器5 1.6 Python代碼的執行模式7 1.6.1 解釋器模式7 1.6.2 腳本模式8 1.6.3 解釋器模式與腳本模式的區別9 1.7 Jupyter Notebook的使用9 本章學習筆記11 本章新術語11 本章新函數11 第2章 Python基礎12 2.1 基本語法簡介12 2.2 數據類型17 2.2.1 數字18 2.2.2 字符串23 2.2.3 Unicode字符串30 2.2.4 索引

與分片32 2.2.5 列表34 2.2.6 元組40 2.2.7 可變與不可變類型42 2.2.8 字典44 2.2.9 集合與不可變集合48 2.2.10 賦值機制53 2.3 判斷與循環58 2.3.1 判斷58 2.3.2 循環62 2.4 函數與模塊69 2.4.1 函數69 2.4.2 模塊73 2.5 異常與警告77 2.5.1 異常77 2.5.2 警告83 2.6 文件讀寫83 2.6.1 讀文件84 2.6.2 寫文件85 2.6.3 中文文件的讀寫87 2.7 內置函數88 2.7.1 數字相關的內置函數88 2.7.2 序列相關的內置函數90 2.7.3 類型相關的內置

函數92 本章學習筆記92 本章新術語92 本章新函數94 第3章 Python進階96 3.1 函數進階96 3.1.1 函數參數傳遞96 3.1.2 高階函數98 3.1.3 函數map()、filter()和reduce()101 3.1.4 Lambda表達式102 3.1.5 關鍵字global103 3.1.6 函數的遞歸104 3.2 迭代器與生成器105 3.2.1 迭代器105 3.2.2 生成器110 3.3 裝飾器112 3.3.1 裝飾器的引入112 3.3.2 裝飾器的用法115 3.4 上下文管理器與with語句118 3.4.1 上下文管理器的原理119 3.4.

2 模塊contextlib123 3.5 變量作用域125 本章學習筆記127 本章新術語128 本章新函數128 第4章 Python標准庫129 4.1 系統相關：sys模塊129 4.2 與操作系統進行交互：os模塊133 4.3 字符串相關：string模塊136 4.4 正則表達式：re模塊138 4.5 日期時間相關：datetime模塊142 4.6 更好地打印Python對象：pprint模塊145 4.7 串行化Python對象：pickle，cPickle模塊145 4.8 讀寫JSON數據：json模塊147 4.9 文件模式匹配：glob模塊150 4.10 高級文件

操作：shutil模塊151 4.11 更多的容器類型：collections模塊153 4.12 數學：math模塊157 4.13 隨機數：random模塊158 本章學習筆記159 本章新術語160 本章新函數160 第5章 Python科學計算基礎：NumPy模塊162 5.1 NumPy模塊簡介162 5.2 數組基礎163 5.2.1 數組的引入163 5.2.2 數組的屬性164 5.2.3 數組的類型166 5.2.4 數組的生成169 5.2.5 數組的索引172 5.2.6 數組的迭代174 5.3 數組操作175 5.3.1 數值相關的數組操作175 5.3.2 形狀相關

的數組操作179 5.3.3 數組的拼接操作184 5.3.4 數組的四則運算、點乘和矩陣類型187 5.3.5 數組的數學操作190 5.3.6 數組的比較和邏輯操作190 5.4 數組廣播機制191 5.5 數組索引進階194 5.5.1 數組基礎索引194 5.5.2 數組的高級索引196 5.6 數組讀寫199 5.6.1 數組的讀取199 5.6.2 數組的寫入200 5.6.3 數組的二進制讀寫200 5.7 隨機數組202 5.8 結構數組202 本章學習筆記206 本章新術語207 本章新函數207 第6章 Python可視化：Matplotlib模塊209 6.1 Matpl

otlib模塊簡介209 6.2 基於函數的可視化操作210 6.2.1 函數plt.plot()的使用210 6.2.2 圖與子圖215 6.2.3 其他可視化函數217 6.3 基於對象的可視化操作217 6.4 圖像中的文本處理219 6.5 實例：基於Matplotlib的三角函數可視化221 本章學習筆記226 本章新術語227 本章新函數227 第7章 Python科學計算進階：SciPy模塊228 7.1 SciPy模塊簡介228 7.2 插值模塊：scipy.interpolate229 7.3 概率統計模塊：scipy.stats233 7.3.1 基本統計量233 7.3.

2 概率分布234 7.3.3 假設檢驗243 7.4 優化模塊：scipy.optimize246 7.4.1 數據擬合247 7.4.2 最值優化251 7.4.3 方程求根254 7.5 積分模塊：scipy.integrate255 7.5.1 符號積分與SymPy模塊255 7.5.2 數值積分257 7.6 稀疏矩陣模塊：scipy.sparse260 7.7 線性代數模塊：scipy.linalg262 7.8 實例：基於SciPy的主成分分析268 本章學習筆記271 本章新術語272 本章新函數272 第8章 Python數據分析基礎：Pandas模塊274 8.1 Pand

as簡介274 8.2 一維數據結構：Series對象275 8.2.1 Series對象的生成275 8.2.2 Series對象的使用277 8.3 二維數據結構：DataFrame對象280 8.3.1 DataFrame對象的生成280 8.3.2 DataFrame對象的使用283 8.4 Pandas對象的索引286 8.4.1 基於中括號的索引和切片286 8.4.2 基於位置和標記的高級索引289 8.5 缺失值的處理293 8.6 數據的讀寫294 8.7 實例：基於Pandas的NBA數據分析295 本章學習筆記299 本章新術語299 本章新函數299 第9章 Pytho

n面向對象編程300 9.1 面向對象簡介300 9.2 自定義類型303 9.3 方法和屬性305 9.4 繼承與復用311 9.5 公有、私有、特殊

一階自我相關多變量簡單線性輪廓的監控

為了解決中括號的問題，作者林品瑩 這樣論述：

近年來，輪廓監控常用來監控產品品質的統計製程管制方法，當一產品的品質好壞可以用解釋變數和反應變數之間的函數關係來描述時，透過監控品質函數關係是否發生改變來判斷產品或製程品質是否穩定，此函數資料即稱為輪廓，而此種監控方法即稱為輪廓監控。在相關的文獻探討過程中，發現多數的文獻中模型都是假設隨機誤差項之間是獨立的，但是在實際的情況下，連續製程會造成輪廓間或輪廓內的相關性，且單變量管制圖常無法滿足現實生活的應用，因此本文針對多變量簡單線性模型且隨機誤差項之間存在一階自我相關性下，提出兩種新管制方法來監控此輪廓資料監控的效率，並與Soleimani 和Noorossana(2014) 所提出的的三種監

控方法做比較。從模擬結果可以得知，我們所提出的管制方法監控效果比舊有的管制方法來的好。