多くの初心者は Python が人気だと聞いたことがあると思いますが、なぜ Python を学ぶ必要があるのでしょうか? 以下に私の考えを話させてください。
Python 言語は、私が今まで使った中で最も楽しい言語です。本当に美しいからです。c、c、java も非常に強力で優れていますが、言語の偉大さの背後には、ある歴史的背景があります。
PC 時代には、多数の組み込みデバイス、基盤となるコード、デスクトップ アプリケーションはすべて C および C で実装されています。それらが最下層に最も近く、最速であることに疑いの余地はありません
2000 年頃から電子商取引が大規模に台頭し、PC の時代からインターネットの時代へ徐々に移行する中で、Java が王者として返り咲き始めました。また、2010 年のモバイル インターネットの爆発的な普及により、Android が普及しました。
では、今後 10 年でどの言語が世界を支配するかはわかりませんが、今後 10 年は間違いなく人工知能とInternet of Everything: 現在、AI、VR、無人自動車、ドローン、スマート ホームが私たちの身近に近づいています。
今後 10 年はビッグデータと人工知能の爆発的な時代となり、処理されるデータは膨大になりますが、Python の最大の利点はデータ処理において独自の利点があることです。今後 10 年で、Python はますます人気になると思います
1 言語ランキングから
Python ですが25歳 20年前のおじさんレベルのプログラミング言語ですが、近年Pythonの人気が高まっており、TIOBEプログラミング言語インデックスランキングでは、Pythonの順位が昨年の6位から4位に急上昇しています
2. 言語自体は簡潔で美しく、非常に強力です
Python の構文は英語に非常に近く、従来の C 言語を排除しています。 /Java 区別するための中括弧の使用 メソッド本体またはクラスの形式では、メソッドまたはクラスを表すために強制インデントが使用されます。スタイルが統一されていてとても美しく、効率の良いライブラリも数多く組み込まれています。例えば、同じ作業をC言語で1,000行、Javaで100行、Pythonでは10行で済むこともあります。また、デスクトップアプリケーションからWeb開発まで幅広く対応できます。 、自動テスト運用保守、クローラ、人工知能、ビッグデータ処理などが可能ですが、後ほど詳しくお話します。3. クロスプラットフォーム
多くの人気のあるプログラミング言語 Java、C、C と同様に、これらはクロスプラットフォームかつオープンソースであり、 Python も同様で、オープンソースなので移植性もサポートされています。 Python はどこでも実行できる、つまり、Windows 上で書いたコードは Linux や Mac 上でも簡単に実行できます。4. 非常に人気のあるコミュニティ
Python には非常に有名なコミュニティがあり、非常に人気があり、Python の公式 Web サイトに頻繁にアクセスし、検索することができます。 github にあります。Python の投稿を見てください。考えられる多くのオープン ソース ライブラリは他の人によって開発されています。そして、バージョンはまだ反復されています。###以上がなぜPythonを学ぶのかの詳細内容です。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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