Python 言語変数の命名規則
##変数名には文字、数字、下線のみを含めることができます。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
変数名は文字またはアンダースコアで始めることができますが、数字で始めることはできません。 たとえば、変数に message_1 という名前を付けることはできますが、1_message という名前を付けることはできません。
変数名にはスペースを含めることはできませんが、単語を区切るためにアンダースコアを使用することはできます。 たとえば、変数名greeting_messageは機能しますが、変数名greeting messageではエラーが発生します。
Python のキーワードや関数名を変数名として使用しないでください。つまり、印刷などの特別な目的で Python によって予約されている単語を使用しないでください。
変数名は短く、わかりやすいものにする必要があります。 たとえば、name は n よりも優れており、student_name は s_n よりも優れており、name_length は length_of_persons_name よりも優れています。
小文字の l と大文字の O は、数字の 1 や 0 と間違われる可能性があるため、注意して使用してください。
注: 小文字の Python 変数名を使用する必要があります。
#キャメルケースの命名方法変数名が 2 つ以上の単語で構成される場合、キャメルケースの命名方法
#キャメルケースの命名法
最初の単語は小文字で始まり、後続の単語の最初の文字は大文字になります
例: firstName、lastNameキャメルケースの命名法
各単語の最初の文字は大文字になります
例: FirstName、LastName、CamelCaseその他の Python 関連の技術記事については、# をご覧ください。 ##Python チュートリアル学ぶべきコラム!
以上がPython言語変数の命名規則の詳細内容です。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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