Python の中国語名は何ですか?
Python の中国語名は Python です。通常、Python はコンピュータープログラムのデザイン言語。元々は自動化されたスクリプト(シェル)を書くために設計されたオブジェクト指向の動的型言語であり、バージョンの継続的な更新と新しい言語機能の追加により、独立した大規模プロジェクトの開発で使用されることが増えています。 。
Python は明確で一貫したデザイン スタイルを採用しているため、Python は読みやすく、保守が容易で、多くのユーザーに人気があり、広く使用されている言語となっています。
開発時のデザイナーの一般的な指針となるイデオロギーは、特定の問題に対して、それを解決する最善の方法は 1 つだけである、というものです。これは、Tim Peters によって書かれた Python の格言 (Python の禅と呼ばれます) で次のように表現されています: それを行うための明白な方法は 1 つあるべきであり、できれば 1 つだけである必要があります。これは、Perl 言語 (別の関数型言語) とまったく同じです。 ) TMTOWTDI (There's More Than One Way To Do It) の中心的な考え方は、まったく逆です。
Python の作成者は、プログラミングの悪い習慣 (if ステートメントで右の次の行をインデントしないなど) がコンパイルできないように、意図的に非常に制限的な構文を設計しました。最も重要なものの 1 つは、Python のインデント規則です。
他のほとんどの言語 (C など) との違いの 1 つは、モジュールの境界がこの行の各行の最初の文字の位置によって完全に決定されることです (C 言語では、花括弧 {} はモジュールの境界を明確に定義するために使用されており、文字の位置とは関係ありません)。これは物議を醸しています。なぜなら、Cのような言語が誕生して以来、言語の文法的な意味が、かつてはプログラミング言語の改良点と考えられていた文字の配列から切り離されてきたからです。ただし、Python がプログラマにインデントを強制することによって (if、for、関数定義など、モジュールを使用する必要があるすべての場所を含めて) プログラムをより明確で美しくしていることは否定できません。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上が中国語でパイソンは何といいますか?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。

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

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いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

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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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