Python 是一種廣泛使用的編程語言，也是數據科學家和機器學習從業者們的主要選擇之一。Python 內置了許多功能強大的組合技術，使其成為數據挖掘和機器學習的重要工具。

以下是一些 Python 的組合技術。

# 使用 operator 模塊
import operator
a = 2
b = 3
addition = operator.add(a, b)
subtraction = operator.sub(a, b)
multiplication = operator.mul(a, b)
division = operator.truediv(a, b)
print(addition)
print(subtraction)
print(multiplication)
print(division)

operator 模塊提供了比原始 Python 運算符更高階的函數。使用這些函數，您可以輕松執行基本算術運算和比較。這在簡化代碼和提高可讀性方面非常有用。

# 使用 itertools 模塊
import itertools
data = [1, 2, 3, 4]
result = itertools.combinations(data, 2)
for combination in result:
print(combination)

itertools 模塊提供了許多內置的組合生成器。在這個例子中，combinations 函數將組合序列中的所有指定大小組合的所有可能序列生成。

# 使用 NumPy 庫
import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
inverse = np.linalg.inv(data)
print(inverse)

NumPy 是一種 Python 庫，用于執行數值運算。它提供了許多內置的與線性代數和數組操作相關的函數。在這個例子中，我們使用 np.linalg.inv 函數來計算矩陣的逆。

Python 中的這些組合技術提供了高效和靈活的方法來處理常見任務，如算術運算、組合生成和線性代數。