Python の多用途 @ シンボル: その役割のガイド
Python の @ シンボルは、以下で説明するように 2 つの異なる目的を果たします。
1.デコレータ (行の先頭)
行の先頭に配置される場合、@ はクラスおよび関数のデコレータを示します。デコレータは、他の関数の動作を変更する関数です。これらは、キャッシュ、ロギング、型チェックなどの機能を提供するためによく使用されます。
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リソース:
- [PEP 318:デコレーター](https://www.python.org/dev/peps/pep-0318/)
- [Python デコレーター - Python Wiki](https://wiki.python.org/moin/PythonDecorators)
一般的なデコレータ以下が含まれます:
* @property * @classmethod * @staticmethod
2.行列の乗算 (行の中央)
行の途中にある場合、@ は通常、行列の乗算を表します。これは、2 つの行列の要素ごとの乗算を実行する二項演算子です。
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リソース:
- [@ としてバイナリ演算子](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html)
追加メモ:
- @ 記号は通常の Python コードでも使用できますが、主な用途は前述のコードです。コンテキスト。
以上がPython の @ シンボルは何をしますか: デコレーターまたは行列の乗算?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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