清華鏡チュートリアル: 清華鏡を通じて Python ライブラリをインストールする方法、特定のコード例が必要です
Python 開発では、サードパーティ ライブラリが使用されます。多くの場合、機能を拡張するために必要になります。ただし、ネットワーク環境の制限により、必要なライブラリを公式ソースから直接インストールできない場合があります。このとき、清華鏡は良い選択になります。この記事では、清華ミラーを使用して Python ライブラリをインストールする方法を紹介し、具体的なコード例でそれを示します。
清華ミラーは、清華大学によって開発された国内の公開ソフトウェア ミラー ソースのセットです。このミラー ソースは、Python、Java、Node.js など、多くの一般的なオープン ソース ソフトウェア、フレームワーク、ライブラリのダウンロードを提供します。清華ミラーを使用することで、ソフトウェアのインストールを高速化し、開発効率を向上させることができます。 Python 開発では、清華ミラーソースを指定して必要なライブラリをインストールできます。
- 以下では、最も一般的に使用される Python ライブラリの 1 つであるリクエスト ライブラリのインストールを例として、清華を介して Python ライブラリをインストールする方法を紹介します。鏡。
- コマンド ライン ウィンドウで次のコマンドを実行してインストールします。
python -m ensurepip --default-pip
清華ミラー ソースを設定します。 コマンド ラインで次のコマンドを実行します。清華ミラー ソースを設定するウィンドウ: pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
リクエスト ライブラリのインストール次に、清華ミラーを使用してリクエスト ライブラリをインストールできます。コマンド ライン ウィンドウで次のコマンドを実行します。
pip install requests
インストールが完了したら、Python スクリプトでリクエスト ライブラリを使用できるようになります。 -
インストール結果を確認するPython 対話モードで次のコードを入力します。
import requests print(requests.__version__)
リクエスト ライブラリのバージョン番号が出力されれば、インストールは成功です。 。
- Python ライブラリに加えて、清華ミラー ソースでは、他の一般的に使用されるソフトウェアのダウンロードも提供します。一般的に使用される清華画像ソースとその設定コマンドは次のとおりです。 ~/ 内の
- Node.js
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
Java 。 bashrc ファイルに次の環境変数を追加します: export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx1024m -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=1024M"
Ruby
gem sources --add https://gems.ruby-china.org/ --remove https://rubygems.org/ gem sources -u
##4. 概要
以上が清華ミラーを介してPythonライブラリをインストールする手順の詳細な説明の詳細内容です。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。

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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