1。 9]) # 最大値を求める
min([9,2,-4,2]) # 最小値を求める
sum([2,-1,9,12]) # 合計を求める
2. Convert
int("5") # 整数に変換
float(2) # 浮動小数点数 float に変換
long("23") # 長整数に変換 long integer
str(2.3) # 文字列に変換
complex( 3, 9) # 複素数 3 + を返します65 に対応する文字
unichr(65) # 値 65 に対応する Unicode Character lBool (0) # Python では、0 は対応する正規の値に変換されます。 Python では、次のオブジェクトは false と同等です: ** []、()、{}、0、none 、0.0、'' **
bin(56) 6) # Return 8 進数を表す文字列56
list((1,2,3)) -1) , "hello!"]) # すべての要素が True 値と同等かどうか
any(["", 0, False, [], None]) # いずれかの要素が True 値と同等かどうか
sorted([1 )Reversed ([1,5,3]) # バックフローのシーケンス、つまり [3,5,1] を返します
4、クラス、オブジェクト、属性
# クラスを定義します
Class me (Object):
DEF TEST ( self): me, "test") # テスト属性を返す
setattr(me, "test", new_test) # テスト属性を new_test に設定する
delattr(me, "test") # テスト属性を削除
isinstance(me, Me) # me オブジェクトが Me クラス (インスタンス) によって生成されたオブジェクトかどうか
issubclass(Me, object) # Me クラスがオブジェクト クラスのサブクラスかどうか
5. コンパイルと実行。
repr(me) # オブジェクトの文字列式を返す
compile ("Print ('hello')", 'test.py', 'exec') # コンパイル文字列が CODE オブジェクトになる
eval ("1 + 1") # 説明文字列式。パラメーターは、compile() によって返されるコード オブジェクトにすることもできます。
exec("print('Hello')") # 文字列 print('Hello') を解釈して実行します。パラメーターは、compile()
6、その他の
input("Please input:") によって返されるコード オブジェクトにすることもできます。 # ローカル名前空間に戻る

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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