Python は、解釈、コンパイル、対話性、およびオブジェクト指向を組み合わせた高水準スクリプト言語です。
注: 使用されるバージョンは Python3.5.2 です。 (Python2 シリーズと Python3 シリーズの間には大きなギャップがあるため、特に注意してください)
追加:
次のコードを入力します:
>>>1+1 >>>1.0+1
減算:
次のコードを入力します:
>>>1-2 >>>1.0-2
乗算:
次のコードを入力します:
>>>2*4 >>>2.0*4
分割:
次のコードを入力します:
>>>2/4 >>>2.0/4 >>>2//4 >>>2.0//4
注:
演算子: 追加 - 2 つのオブジェクトを追加します。
演算子 -: 減算 - 負の数値を取得するか、1 つの数値から別の数値を差し引く
演算子*: 乗算 - 2 つの数値を乗算するか、複数回繰り返される文字列を返します
演算子/: 除算 - x を y で割る
演算子//: 整数で除算 - 商の整数部分を返します (切り捨て)
関連する推奨事項: "Python チュートリアル》
以上がPythonで足し算、引き算、掛け算、割り算を計算する方法の詳細内容です。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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