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Python の面接の質問の概要
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4.Python 面接でよくある質問 10 個 >>
5. "最も一般的な Python 面接の質問と回答のまとめ "
6. "(包括的) Python 面接の質問の典型的な例のまとめ "
7.Python の面接で必ずテストすべきコードの質問>>
8.Python の筆記試験質問>>
9.Python 開発エンジニアの面接の質問 7 つを共有>>10.Python 筆記試験の質問 (2017 年最新) ) Python の面接の質問 筆記試験の質問 >>11.Python エンジニアの Python の基本文法に関する面接の質問>>12.Python エンジニアインタビュー Python Web に関する質問>>13.Python で完了した FizzBuzzWhizz の質問 (Lagou.com のインタビュー質問) 例>>[特別インタビュー質問 ]フロントエンド:[最後に、PHP 中国語 Web サイトは、皆様が満足のいく仕事を見つけられることを願っています。 ! !フロントエンドのインタビューの質問][js インタビューの質問][ vue インタビューの質問][ajax インタビューの質問][反応インタビューの質問]
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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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