Python は、動的データ型を備えたインタープリタ型のオブジェクト指向の高レベル プログラミング言語です。
Python は 1989 年末に Guido van Rossum によって発明され、最初の公開リリースは 1991 年にリリースされました。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
Perl 言語と同様、Python ソース コードも GPL (GNU General Public License) オープン ソース契約に従います。
GPL は、GNU General Public License の略語で、GNU General Public License の非公式中国語訳です。これは Free Software Foundation によって発行されたものではなく、GNU General Public License を使用するソフトウェアの法定頒布条項でもありません。GNU General Public License のオリジナルの英語版のみがそのような効力を持ちます。
GPL (GNU General Public License)
ほとんどのソフトウェア ライセンスは、ソフトウェアを共有および変更する自由を奪うことを目的として設計されています。対照的に、GNU 一般公衆利用許諾書は、フリー ソフトウェアを共有および変更する自由を保証しようとしています。 - フリー ソフトウェアがすべてのユーザーに無料であることを確認します。
GPL は、ほとんどの Free Software Foundation ソフトウェア、およびそのようなソフトウェアを使用する義務を負う作成者によって開発されたソフトウェアに適用されます。 (他の一部の Free Software Foundation ソフトウェアは、GNU Library General License の対象となります)。プログラム内で使用することもできます。フリー ソフトウェアについて話すとき、私たちは価格ではなく自由を意味します。
あなたの権利を保護するために、私たちは、誰もあなたの権利を認めないこと、またはあなたにこれらの権利の放棄を要求することを禁止する規制を作る必要があります。これらの条項は、フリー ソフトウェアを変更したり、ソフトウェアのコピーを配布したりする場合に、お客様の責任となります。
たとえば、そのようなプログラムのコピーを配布する場合、有料か無料かにかかわらず、受信者にすべての権利を付与し、受信者がソース プログラムを受け取るか、ソース プログラムにアクセスできるようにする必要があります。 ; そして、これらの条件を示して、彼らがそのような権利を持っていることを理解してもらいます。
当社では、お客様の権利を保護するために 2 つの措置を講じています。
(1) ソフトウェアの著作権保護。
(2) ライセンスを提供します。これにより、ソフトウェアをコピー、配布、変更するための法的許可が得られます。
GPL ロゴ
同様に、各作者と私たち自身を守るために、フリー ソフトウェアには保証がないことを全員に明確に理解してもらう必要があります。他人がソフトウェアを改変して拡散し続けた場合。受信者には、受け取ったものがオリジナルのフリー ソフトウェアではないことを理解してもらう必要があります。他人によって持ち込まれた問題は、元の作者の評判を傷つけてはなりません。
最後に、あらゆるフリー ソフトウェアは常にソフトウェア特許の脅威にさらされています。私たちは、フリーソフトウェアの再配布者が自分の名前で特許ライセンスを取得するリスクを回避したいと考えています。実際、ソフトウェアを非公開にしてください。これを防ぐには、明確にしておく必要があります。どの特許も、誰もが自由に使用できることを前提としている必要があり、そうでない場合は特許は許可されません。
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 はオープンソース言語ですか?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。

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、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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