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在 Colab 筆記本裡呈現更美觀的數學式

在 SymPy 做數學符號運算時，輸出的數學式預設是以文字或符號來表示。 例如，我們輸出以下的式子： from sympy import * # Define the variable x = Symbol ( "x" ) print ( sqrt ( x ** 2 - 5 ) / 3 ) sqrt(x**2 - 5)/3 在上面的輸出，Python 是以 sqrt() 代表平方根。 如果要以較直觀的數學式來呈現，可以用以下的方法，先將文字的數學式轉換成 LaTeX 格式，再以 Math() 產生較美觀的式子。 from sympy import * from IPython . display import Math , display # Define the variable x = Symbol ( "x" ) result = sqrt ( x ** 2 - 5 ) / 3 # 將文字數學式轉換為 LaTeX 格式 result_latex = latex ( result ) # 再以較美觀的數學式呈現 display ( Math ( result_latex ) ) \(\displaystyle \frac{\sqrt{x^{2} - 5}}{3}\) 我們也可以把它應用在用 solve() 計算的方程式的答案。 from sympy import * from IPython . display import Math , display # Define the variable x = Symbol ( "x" ) # Create the equation equation = Eq ( x ** 2 - 5 * x + 8 , 0 ) # Solve the equation solution = solve ( equation , x ) print ( solution ) [5/2 - sqrt(7)*I/2, 5/2 + sqrt(7)*I/2] 原本的解是用文字表示，我們可以把它用更美觀的格式呈現。 # 將解轉換為...
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醫學領域 ChatGPT 的 10 個提問範例

這裡介紹的是在醫學領域，如何用 ChatGPT 生成實用的提示問句 (prompt) 範例，然後再套用提示句型來做詢問，以得到摘要資訊和相關實證文獻。 Prompt 提示 I am a medical doctor dedicated to evidence-based medicine. Please give me 10 useful prompt examples for querying ChatGPT in order to get high quality evidence medical literature. 中文： 我是致力於實證醫學的醫生。請提供 10 個有用的範例提示，以便在查詢 ChatGPT 時獲取高品質的醫學文獻。 ChatGPT 的回應 Here are 10 useful prompt examples for querying ChatGPT to get high-quality evidence-based medical literature: “Provide a systematic review on the effectiveness of [specific treatment] for [specific condition].” “Summarize the latest clinical guidelines for the management of [specific disease] from [reputable medical organization].” “What are the outcomes of randomized controlled trials comparing [treatment A] and [treatment B] in patients with [specific condition]?” “Find meta-analyses on the long-term effects of [specific medication] in the treatment of [specific disease].” “List the key findings from cohort studies investigating t...
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用 Colab AI 生成程式碼解數學方程式

AI 時代的電腦變得更人性化了。我們只要用適當的文字提示來問 AI 問題，就可以快速地得到程式碼，節省時間，也讓初學者可以更專注在要解決的計算問題上，而不用花太多時間一行一行寫程式。 Google Colab 的筆記本，搭配了 Colab AI 的對話窗。以下我們舉一個例子，說明如何用 Colab AI 自動生成 Python 程式碼。 問題： 求這個一元二次方程式的解： \(x^2 - 5x + 6 = 0\)。 我們可以在 Colab AI 的對話窗裡，輸入以下文字提示： “用 SymPy 求這個方程式的解：x**2 - 5*x + 6 = 0” Colab AI 就自動生成了程式碼，用滑鼠點程式碼右上角的小圖示「新增程式碼儲存格」，就會自動把程式碼複製到筆記本中。產生的程式碼如下： import sympy # Define the variable x = sympy . Symbol ( "x" ) # Create the equation equation = sympy . Eq ( x ** 2 - 5 * x + 6 , 0 ) # Solve the equation result = sympy . solve ( equation , x ) # Print the solutions print ( "The solutions are:" , result ) The solutions are: [2, 3] 上面的程式用了 sympy 裡的 solve() 函數來解方程式。透過 import sympy 匯入模組，在程式中要使用 sympy 中的函數時，都要在函數前面加上 sympy. ，這樣的好處是在程式中清楚指明了某個函數是用哪一個模組。避免同名函數的混淆。例如，在 sympy 模組裡有 sin() 函數，在 math 模組裡也有 sin() 函數。在 sympy 中有圓周率 pi ，在 math 中也有圓周率 pi 。分別計算如下： import sympy import math print ( sympy . sin ( pi / 6 ) ) print ( math . sin ( math . pi...
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