Um PyCharm 2019.3 auf Chinesisch umzustellen, gehen Sie folgendermaßen vor: Gehen Sie zu Datei > Einstellungen oder drücken Sie die Tastenkombination (Strg+Alt+S/Befehl+,). Wählen Sie „Darstellung und Verhalten“ > „Darstellung“. Wählen Sie im Dropdown-Menü „Sprache der Benutzeroberfläche“ Chinesisch (vereinfacht) oder Chinesisch (traditionell) aus. Starten Sie PyCharm neu, um die Konvertierung abzuschließen.
Wie, um Pycharm 2019.3 auf Chinesisch zu wechseln, um Pycharm 2019.3 auf Chinesisch zu wechseln, befolgen Sie die folgenden Schritte:
open Pycharm -Einstellungen:- Gehen Sie zu "Datei" & GT; Strg+Alt+S (Windows/Linux) oder Cmd+, (macOS).
- Gehen Sie zum Abschnitt „Darstellung und Verhalten“: Wählen Sie in der linken Seitenleiste die Registerkarte „Darstellung und Verhalten“.
- Wählen Sie die Option „Aussehen“: Klicken Sie auf die Option „Aussehen“.
- Sprache ändern: Wählen Sie im Dropdown-Menü „Sprache der Benutzeroberfläche“ Chinesisch (vereinfacht) oder Chinesisch (traditionell) aus.
- PyCharm neu starten: Nachdem Sie die Änderungen übernommen haben, werden Sie von PyCharm zum Neustart aufgefordert. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Jetzt neu starten“, um die Konvertierung abzuschließen.
- Nach dem Neustart von PyCharm ändert sich die Benutzeroberfläche auf Chinesisch.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo ändern Sie pycharm2019.3 auf Chinesisch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Apr 25, 2025 am 12:24 AMSie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.
Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Apr 25, 2025 am 12:21 AMNumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making
Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Apr 25, 2025 am 12:13 AMDer Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.
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