今、Python言語はとてもホットな言語の一つと言えます。 Python を学び始めた人も多いと思いますが、Python を書くためにどのようなソフトウェアを使用するかを説明します。
Python 開発ソフトウェアは、用途に応じて Python コードエディタと Python 統合開発ツールの 2 種類に分けられます。 Python 開発者のプログラミング効率を大幅に向上させるために、一般的に使用されるいくつかの Python コード エディターと Python 統合開発ツールを以下に示します。
1. Python コード エディター
1. Sublime Text
Sublime Text は非常に人気のあるコード エディターであり、Python をサポートしています。コード編集が容易であらゆるプラットフォームと互換性があり、豊富なプラグインにより構文や編集機能が拡張され、高速かつコンパクトで互換性が高く、プログラマーの間で大人気です。
2. Vim
Vim と Vi は、テキスト表示とテキスト編集を分離するモデル エディタです。VIM は、元の VI に加えて多くの機能を備えています。改良により、拡張可能なモデルやインプレース コードの構築を含む、VIMScript はさまざまな Python 開発タスクに使用できます。
3. Visual Studio Code
Python 開発ソフトウェアは、目的に応じて Python コード エディターと Python 統合開発ツールの 2 種類に分けられます。 , 2 つを組み合わせて使用すると、Python 開発者のプログラミング効率が大幅に向上します。次に、一般的に使用されるいくつかの Python コード エディターと Python 統合開発ツールを示します。
Visual Studio Code は、Linux、Mac OS X、および Windows プラットフォームと互換性のあるフル機能のコード エディターです。拡張可能で、ほとんどすべてのタスク用に構成できます。Python のサポートは、Visual Studio Code Plug にインストールできます-ins はボタンをすばやくクリックするだけで正常にインストールでき、Python のインストールとライブラリは自動的に認識されます。
2. Python 統合開発環境
1. PyCharm
PyCharm は、Python に特化した唯一の包括的な開発環境です。機能的な統合開発環境には、有料版と無料のオープンソース版があり、PyCharm は Windows、Mac OS X システム、および Linux システムでの迅速なインストールと使用をサポートしています。
PyCharm は Python 開発環境を直接サポートしています。新しいファイルを開いてコードの記述を開始できます。また、PyCharm で直接 Python プログラムを実行およびデバッグすることもできます。また、ソース コード管理とプロジェクトもサポートしており、多くの機能がありますサポートコミュニティもあり、すぐに使い方を学ぶことができます。
2. Eclipse PyDev
PyDev は、Eclipse 統合開発環境のプラグインであり、Eclipse での Python デバッグ、コード補完、対話型 Python コンソールなどをサポートします。 PyDev のインストールは非常に便利です。Eclipse から「ヘルプ」を選択し、「Eclipse Marketplace」をクリックして PyDev を検索し、「インストール」をクリックし、必要に応じて Eclipse を再起動するだけです。経験豊富な Eclipse 開発者にとって、PyDev は簡単に使用できます。
3. Visual Studio
Visual Studio は、無料版と有料版を提供し、さまざまなプラットフォームの開発をサポートできるフル機能の統合開発プラットフォームです。独自の拡張市場を持っています。 Python プログラミングは Visual Studio で実行でき、Python IntelliSense、デバッグ、その他のツールがサポートされていますが、Visual Studio は Linux プラットフォームをサポートしていないことに注意してください。
以上がPythonを書くためにどのようなソフトウェアが使用されますか?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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