Python 式は、値、変数、および演算子 (または複数の演算子) の組み合わせです。単一の値が式であり、単一の変数が式です。
演算子とオペランドを合わせて式を形成します。オペランドは、a=3;b=2;c=a*b などの識別子で表すことができ、式は Python です。プログラム 最も一般的なコード
Python コードは式とステートメントで構成され、Python インタープリタによって実行されます。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
これらの主な違いは、「式」が値であり、その結果が Python オブジェクトである必要があることです。 Python インタープリターが評価する場合、結果は任意のオブジェクトになる可能性があります。たとえば、42、1 2、int('123')、range(10) などです。
式の優先順位
式には優先順位があります。最も単純なものは、代入演算子の数学的計算です: "0 * 1 2" と "0 1 * 2" 結果は異なるはずです。 「0 1 * 2」では、最初に「1 * 2」が計算されます。
もちろん、代入演算だけが優先されるわけではなく、さまざまな演算子の間にも優先順位があります。
#在下面这个运算中,假设a、b、c都是ture值,因为and 的优先级大于 or ,所以最后结果是a# >>> a or b and c a #在下面这个运算中,假设a、b、c、d都是ture值# #因为 + 的优先级大于 and 大于 or ,所以最后结果是a + b的结果# >>> a + b or c and d a + b #用括号表现优先级就是:先运行a + b,再运行c or d 得到 d ,最后运行(a+b) or d# >>> (a + b) or (c and d) a + b
Python 関連の技術記事をさらに詳しく知りたい場合は、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式とは何で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。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

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numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

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