モジュール:
Python では、モジュールは Python の定義とステートメントを含むファイルです。モジュールを使用すると、コードを再利用可能な部分に整理でき、プログラムの保守と構造化に役立ちます。
モジュールは本質的に Python ファイル (.py) です
Python は組み込みモジュール (数学、OS など) を提供します。
独自のカスタム モジュールを作成できます。
モジュールには特別な変数があります:
__name__: The name of the module. __file__: The file path of the module. __doc__ : The documentation string of a module.
Python では、二重アンダースコアで始まり二重アンダースコアで終わる識別子 (name、doc など) は、「ダンダー」(二重アンダースコア) メソッドまたは属性と呼ばれます。
print("Hello") print(__name__)
スクリプトが直接実行される場合、name の値は "main" に設定されます。
Hello __main__
print("Hello") print(__file__)
スクリプトを one.py として保存し、python one.py で直接実行すると、出力は次のようになります。
Hello /home/prigo/Desktop/one.py
''' User module documentation string''' print(__doc__)
モジュールが実行されると、doc 属性には、ファイルの先頭に定義されたドキュメント文字列 (「ユーザー モジュール ドキュメント文字列」) が含まれます。
User module documentation string
#calculator.py def add(no1,no2): print(no1+no2) def subtract(no1,no2): print(no1-no2) def multiply(no1,no2): print(no1*no2) def divide(no1,no2): print(no1/no2)
加算、減算、乗算、除算などの基本的な算術演算を定義する単純な Python モジュール。
Python の import ステートメントは、あるモジュール (Python ファイル) から別のモジュールにコードを取り込むために使用されます。
#user.py import calculator calculator.add(100,123) calculator.multiply(10,3)
これにより、計算機モジュールから add 関数が呼び出され、100 と 123 が加算されます。
これにより、10 と 3 を乗算する乗算関数が呼び出されます。
223 30
これは、計算機モジュールから加算関数と乗算関数のみをインポートし、モジュール接頭辞なしで直接使用できます。
#user.py from calculator import add, divide add(100,200) divide(200,40)
300 5.0
ヘルプ()
Python の help() 関数は、Python オブジェクト、モジュール、関数、クラス、またはメソッドに関するドキュメントを表示するために使用される組み込み関数です。
import math help(math)
これにより、floor()、ceil() などの関数を含む算術モジュールに関する詳細情報が表示されます。
help('modules')
これにより、Python で利用可能なモジュールのリストが表示されます。
以上が曜日モジュールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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