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ジュピターの使い方

Feb 18, 2020 am 09:59 AM
jupyter

ジュピターの使い方

jupyter の使い方は?

まず、jupyter ノートブックを開き、しばらく待つと Web ページがポップアップ表示され、Web ページ上で編集を開始できます。

ジュピターの使い方

推奨事項: 「Python チュートリアル

開いた Web ページの右側で [新規] を選択します。開いたら、新しい PYTHON ファイルまたは新しいフォルダーを作成できます。

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#左側のフォルダーにチェックを入れると、フォルダーを削除できます。

ジュピターの使い方

新しい PYTHON を作成した後、その中に言語を直接記述することができます。CTRL キーを押しながら Enter キーを押して言語を実行します。

ジュピターの使い方

上部の最後のチェックポイントの横にある名前をクリックすると、ファイル名を変更し、作成する言語に名前を付けるオプションがポップアップ表示されます。

ジュピターの使い方

#さらに、実行中に、最近実行したファイルが表示され、ここから開くことができます。

ジュピターの使い方

プログラミング関連のコンテンツについては、php 中国語 Web サイトの プログラミング チュートリアル 列に注目してください。

以上がジュピターの使い方の詳細内容です。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。

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Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?May 09, 2025 am 12:16 AM

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Python:2つのリストをマージする効率的な方法Python:2つのリストをマージする効率的な方法May 09, 2025 am 12:15 AM

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

コンパイルされた通信言語:長所と短所コンパイルされた通信言語:長所と短所May 09, 2025 am 12:06 AM

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Python:ループのために、そして最も完全なガイドPython:ループのために、そして最も完全なガイドMay 09, 2025 am 12:05 AM

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

Python concatenateリストを文字列に入れますPython concatenateリストを文字列に入れますMay 09, 2025 am 12:02 AM

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

Pythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたPythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたMay 08, 2025 am 12:16 AM

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

Pythonの「for」と「while」ループの違いを学びますPythonの「for」と「while」ループの違いを学びますMay 08, 2025 am 12:11 AM

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

重複したPython Concatenateリスト重複したPython ConcatenateリストMay 08, 2025 am 12:09 AM

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。

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