パイソン
Python は、初心者にも業界の専門家にも最適な、使いやすく多用途なプログラミング言語です。
C とは異なり、Python はインタープリタ型言語であるため、プログラムを個別にコンパイルする必要はありません。代わりに、プログラムは Python インタープリターで実行されます。
C で書かれた「hello, world」というメッセージを表示するコードは、Python で次のように表現されます。
print("hello, world")
セミコロンやライブラリは必要ないことに注意してください。 Python では、C 言語ではより複雑なコードを比較的単純に実装できます。
Pythonでは変数宣言が簡略化されています。たとえば、C では、変数は int counter = 0; として定義できます。として発表されるPython では、変数の型を宣言する必要はありません: counter = 0.Python では、データ型を指定する必要はなく、インタープリターは変数の値に基づいてデータ型を決定できます。 次のデータ型は Python で一般的に使用されます:
- フロート
- int
- str
- C のような long 型や double 型は Python には存在しません。 Python は、大きい数値と小さい数値にどのデータ型を使用するかを自ら決定します。
範囲
- リスト
- タプル
- 辞書
- セット
- これらのデータ型はそれぞれ C で実装できますが、Python にはより簡単な方法で実装する機能があります。
条件演算子
Python で条件演算子を使用する場合、括弧 - () はオプションです。
Python は、{} の代わりに
インデント を使用します。
else if が C で使用される場合、Python では代わりに elif が使用されます。
If、elif、else 演算子の後にはコロンが続きます:
C で ||論理演算子
from cs50 import get_int x = get_int("x ni kiriting: ") y = get_int("y ni kiriting: ") if x y: print("x soni y sonidan katta") else: print("x soni y soniga teng")は、Python では or に置き換えられます。
Python は char の代わりに str を使用するため、単一の文字または文字列を操作できます。
from cs50 import get_string s = get_string("Ma'lumotlar o'zgartirilishiga rozimisiz? ") if s == "Y" or s == "y": print("Ha.") elif s == "N" or s == "n": print("Yo'q.")
Python の反復演算子
(loops)
の構文は C と非常によく似ていますが、より単純で理解しやすいです。
while ループを使用して、メッセージ "meow": for ループ: Python はここの の値を自動的にインクリメントします。 このアプローチでは、コードがモジュール化されます。 List を使用すると、1 つの変数に多くの値を格納できます。インデックスを通じてリストの要素を参照できます。 append メソッドはリストに新しい値を追加します。 Python でリスト内の値を検索するには、ループを使用するか、より短い方法を使用できます。 in 演算子は、指定された値がリストに存在するかどうかを確認します。 辞書 は、検索プロセスを高速化するキーと値のペアです。 people[name] は、辞書から対応する値を取得します。 Python では、sys ライブラリを使用してコマンド ライン引数を使用できます。 argv - 引数のリストが含まれており、その最初の要素はファイル名です。 プログラムが終了した状態を示すために、特定の終了コード (終了ステータス)を使用します。 sys.exit() は終了コード (たとえば、0 はプログラムが正常に完了したことを意味します). この記事では CS50x 2024 のソースを使用しています。
を表示します。
print("hello, world")
を使用すると、上記のコードをさらに簡略化できます。
from cs50 import get_int
x = get_int("x ni kiriting: ")
y = get_int("y ni kiriting: ")
if x y:
print("x soni y sonidan katta")
else:
print("x soni y soniga teng")
上記のコードは次のように書くこともできます:
from cs50 import get_string
s = get_string("Ma'lumotlar o'zgartirilishiga rozimisiz? ")
if s == "Y" or s == "y":
print("Ha.")
elif s == "N" or s == "n":
print("Yo'q.")
リスト
i = 0
while i
<p>len() メソッドを使用して、リストの長さ、つまり要素の数を決定します。<br>
sum() メソッドを使用して、数値で構成されるリストの要素の合計を計算します。</p>
<p>ループを使用してユーザーから値を取得できます:<br>
</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">for i in range(3):
print("meow")
def main():
meow(3)
def meow(n):
for i in range(n):
print("meow")
main()
辞書
scores = [72, 73, 33]
# O'rtacha qiymatni topamiz
average = sum(scores) / len(scores)
print(f"Average: {average}")
辞書検索速度は通常 O(1) です。
コマンドライン引数
from cs50 import get_int
# Foydalanuvchidan qiymatlarni kiritishni so'raymiz
scores = []
for i in range(3):
score = get_int("Score: ")
scores.append(score)
# O'rtacha qiymatni topamiz
average = sum(scores) / len(scores)
print(f"Average: {average}")
すべての引数を表示します:
# Ismlar ro'yxati
names = ["Carter", "David", "John"]
# Foydalanuvchidan ism kiritishni so'raymiz
name = input("Name: ")
# Ro'yxatdan qidiramiz
if name in names:
print("Topildi")
else:
print("Topilmadi"
from cs50 import get_string
people = {
"Carter": "+1-617-495-1000",
"David": "+1-617-495-1000",
"John": "+1-949-468-2750",
}
# Kiritilgan ismni qo'yxatdan qidiramiz
name = get_string("Name: ")
if name in people:
print(f"Telefon raqam: {people[name]}")
else:
print("Topilmadi")
以上がCS - 第 6 週の詳細内容です。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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