python型別的問題，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整理懶人包

強健的Python|撰寫潔淨且可維護的程式碼

為了解決python型別的問題，作者PatrickViafore 這樣論述：

　　你的Python專案開始越來越龐大了嗎？你是否因為你的源碼庫擴展了，變得更難除錯和維護而感到痛苦？Python是一種容易學習和使用的語言，但這也意味著系統可以迅速增長到無法理解的程度。值得慶幸的是，Python具備幫助開發人員克服可維護性困境的功能。    　　在這本實用的書中，作者Patrick Viafore告訴你如何運用Python的型別系統到極致。你會看到使用者定義的型別，例如類別和列舉，以及Python的型別提示系統。你還將學習如何使Python具有可擴充性，以及如何使用全面的測試策略作為安全網。利用這些提示和技術，你將寫出更清晰、更可維護的程式碼。    　　‧了解為什麼型

別在現代開發生態系統中是不可或缺的  　　‧了解諸如類別、字典和列舉等型別的選擇如何反映特定的意圖  　　‧在不使軟體變得臃腫的前提下使Python在未來具有可擴充性  　　‧使用流行的Python工具來提高你源碼庫的安全性和強健性  　　‧評估目前的程式碼以檢測常見的可維護性問題  　　‧使用linter和測試在你源碼庫周圍建立一個安全網

python型別進入發燒排行的影片

腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決python型別的問題，作者艾明緯 這樣論述：

由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者

分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。