今天的文章就直接切入主題好了，假設到了學期末，班上每個同學的成績普遍不理想 (當光光) 的情況下，老師不想面對這種情形時，就會透過全班成績開平方根再乘個8.xxx ~ 10之類的，那就用python來試著寫看看吧：

"""這裡先簡單示範就好，所以就只是單純用list進行數字存放"""
score = [38, 29, 53, 17, 8, 49, 11, 9]
new_list = score ** 0.5
print(str(new_list))

可是，如果你真的打算像這樣直接進行運算的話，系統便會跳出跟下圖一樣的警示：
這是要告訴你「無法對list進行float才能進行的運算方式」，並建議你可以透過for迴圈對list內的每個職個別進行運算並存放回去
使用者OS：那我用Excel還比較快
但是，這個情況其實可以透過導入numpy來改善這個問題，只不過這個物件是python的額外插件，需要額外進行安裝設定才能導入與使用
還好PyCharm可以直接幫我下載/安裝
在這裡就必須先做個說明，numpy其實可以解釋為可運算的Dictionary資料架構，只不過這種資料架構並沒有辦法同時存放不同類型的參數，若有這種情況的時候就會變成是下面的情況：

import numpy as np
tester_np = np.array([1, "Hello", False])
print(tester_np)
print(tester_np.dtype) #輸出np.array的物件屬性

"""
輸出結果如下：
['1' 'Hello' 'False'] 
<U11
>>>>雖然看起來並沒有不一樣，但是屬性已經是以Unicode 11的結構進行存放，簡單來說，所有Array內的元素都已經轉為字串
"""

好啦，那就來看看導入numpy之後有什麼不一樣吧：

import numpy as np
#先宣告並進行簡稱，這樣後面coding要用到就會比較輕鬆
score = [38, 29, 53, 17, 8, 49, 11, 9]
np_score = np.array(score)
#透過numpy的array功能來將原本的list轉錄進去，變成一個array型態
new_score = (np_score ** 0.5) * 12
#而numpy的array就可以直接進行運算了
print(new_score)

比較結果的時間到了：

學生的成績變漂亮了，老師也比較好做人了 才怪，只是不用寫太多的報告書而已