C++ での継承記述と比較して、Python はより簡潔で効率的です。 ここでは、簡単な Python 継承の例を示します。 EClass メンバー:
DEF __init __ (Self, name, Age):
Self.name = 名前
Self.age = 年齢
Print 'Member init:%s'%self.name
DEF TELL ( Self ): in Print '名前:%S, 年齢:%D'%(Self.name, Self.age),
クラス生徒 (メンバー):
DEF __init __ (Self, Name, Age, Marks): _ Member .__ init __ (自分、名前、年齢)
Self.marks = マーク
PRINT 'Student Init:%s'%Self.name
defte (seld):
member.tell (self)
"メンバー.__ init __(self、name、age) %d'%seld.salarly s = 生徒('トム', 20, 80) t = 教師('黄夫人', 30, 50000) メンバー = [s, t] 私用メンバー内: mem.tell()実行効果: [root@localhost hhl] メンバー初期化:Tom 生徒初期化:Tom メンバー初期化:Mrs.Huang 教師初期化:Mrs. Huang 名前:Tom、年齢: 20 得点:80 名前:Mrs.Huang、年齢:30 給与:50000 同じ効果を持つ C++ の例も書きます。 #include
cout
}
class Student:public Member
{
public:
Student(char *n, int a, int m);
void tell_s();
プライベート:
int マーク;
};
Student::Student(char *n, int a, int m):Member(n, a)
{
marks = m;
cout
}
void Student::tell_s()
{
メンバー::tell();
cout
}
class Teacher:public Member
{
public:
Teacher(char *n, int a, int s);
void tell_t();
プライベート:
int 給与;
};
教師::教師(char *n, int a, int s):メンバー(n, a)
{
給与 = s;
cout
}
void Teacher::tell_t()
{
メンバー::tell();
cout
}
int main(void)
{
生徒 s("トム", 20, 80);
先生 t(「黄夫人」、30、50000);
s.tell_s();
t.tell_t();
0 を返す;
}
运行效果:
[root@localhost hhl]
メンバー初期:トム
生徒初期:トム
メンバー初期:黄さん
教師初期:Mrs .Huang
名前:トム、年齢: 20、マーク: 80
名前: Mrs.Huang、年齢: 30、給与: 50000
この二人の実行結果は同等ですが、Python の方が優れています。。讲解内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

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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