


Traitement des arguments de ligne de commande en Python
En Python, les arguments de ligne de commande sont disponibles dans une liste appelée sys.argv. Pour accéder à ces arguments, utilisez la syntaxe suivante :
import sys # Print all command line arguments print("\n".join(sys.argv)) # Print all arguments except the script name print(sys.argv[1:])
Explication :
- sys.argv est une liste contenant tous les arguments passés au script sur la ligne de commande.
- sys.argv[0] est le script name.
- sys.argv[1:] contient tous les arguments sauf le nom du script. Ceci est utile pour traiter les arguments que le script est censé gérer.
Exemple :
Disons que nous avons un script appelé my_script.py qui prend un nom de fichier comme argument. Nous pouvons traiter cet argument en utilisant le code suivant :
import sys if len(sys.argv) ") exit() filename = sys.argv[1] # Do something with the filename
Ce code vérifie si l'utilisateur a fourni un nom de fichier et se termine correctement sinon. Sinon, il attribue le nom du fichier à une variable pour un traitement ultérieur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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