Python 言語は 1990 年代初頭に誕生して以来、システム管理タスクの処理や Web プログラミングで徐々に広く使用されるようになりました。
#1991 年に、最初の Python コンパイラー (インタープリターでもある) が誕生しました。 C 言語で実装されており、C ライブラリ (.so ファイル) を呼び出すことができます。 Python にはその誕生以来、クラス、関数、例外処理、リストや辞書を含むコア データ型、モジュールベースのシステムが備わっています。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
Python の創設者はオランダ人のグイド ヴァン ロッサムです。 1989 年のクリスマス期間中、グイドはアムステルダムで、クリスマスの退屈を紛らわすために、ABC 言語の継承として新しいスクリプト インタプリタを開発することにしました。 Python(ボアコンストリクターの意味)がプログラミング言語の名前として選ばれた理由は、1970年代に初放送された英国のテレビコメディ「モンティ・パイソンの空飛ぶサーカス」から取られました。 ABC は、Guido によって設計された教育言語です。 Guido 自身の意見では、ABC は非プロのプログラマー向けに特別に設計された、非常に美しく強力な言語です。しかし、ABC 言語は成功しませんでした。グイド氏は、その理由はその非公開性によるものであると考えました。 Guido は Python でこの間違いを避けようと決意しています。同時に、彼はABCで垣間見えたが実現しなかった何かを達成したいと考えていました。 このようにして、Python は Guido の手によって誕生しました。 Python は ABC から発展し、主に Modula-3 (小グループ向けに設計されたもう 1 つの非常に美しく強力な言語) の影響を受けたと言えます。 Unix シェルと C の習慣を組み合わせます。 Python [3] は、最も人気のあるプログラミング言語の 1 つになりました。 2004 年以来、Python の使用量は直線的に増加しました。 Python 2 は 2000 年 10 月 16 日にリリースされ、安定バージョンは Python 2.7 です。 Python 3 は 2008 年 12 月 3 日にリリースされましたが、Python 2 と完全な互換性はありません。 2011 年 1 月には、TIOBE プログラミング言語ランキングによって 2010 年度の言語に選ばれました。 Python 言語のシンプルさ、読みやすさ、拡張性のおかげで、海外では科学計算に Python を使用する研究機関が増えており、一部の有名大学ではプログラミング コースの指導に Python を採用しています。たとえば、カーネギー メロン大学ではプログラミングの基礎が、MIT ではコンピューター サイエンスとプログラミングの入門が Python 言語を使用して教えられます。有名なコンピューター ビジョン ライブラリ OpenCV、3 次元視覚化ライブラリ VTK、医療画像処理ライブラリ ITK など、多くのオープン ソース科学技術計算ソフトウェア パッケージは Python 呼び出しインターフェイスを提供しています。 Python 専用の科学計算拡張ライブラリはさらに多数あります。例:
次の 3 つの非常に古典的な科学計算拡張ライブラリ: NumPy、SciPy、matplotlib は、それぞれ高速な配列処理、数値演算、描画関数を提供します。したがって、Python 言語とその多数の拡張ライブラリで構成される開発環境は、工学および科学の研究者が実験データを処理したり、グラフを作成したり、科学技術計算アプリケーションを開発したりするのに非常に適しています。 2018 年 3 月、言語の作成者はメーリング リストで、Python 2.7 が 2020 年 1 月 1 日にサポートを終了すると発表しました。この日以降も Python 2.7 関連のサポートを受け続けたいユーザーは、商用プロバイダーに料金を支払う必要があります。 Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonはいつ登場しましたか?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。

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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