学校教的是C语言,自己想自学Python 怎样权衡两种语言的学习,不至于语言学习的混乱。有这样学有什么优势,缺陷。
回复内容:
C和Python都是非常适合零基础入门学习编程的语言。不同的人性格不同,思考问题的方式习惯不同,从哪一门语言开悟也是不同的。
C语言更适合思维比较严密、体系化的人,说通俗点,就是比较喜欢打破沙锅问到底的人,他们更愿意从整数、字符等内置数据在内存里是如何表示的,内存管理是如何实现的,这些基础的东西开始学起。
Python更适合接受能力强,思维活跃的人。能习惯于接受各种新事物的设定规则,并能利用这种规则做出东西的人。学习Python更像是网上搜了一篇游戏攻略然后开始玩游戏的感觉。
对于前一种人,让他们开始学习Python可能并不非常愉快,他们往往会纠结,序列字典这些东西是怎么构造的,这些用法是如何实现的,是不是可靠等等问题。让他们有非常不舒服的感觉。
对于后一种人,让他们从C开悟也是非常痛苦的。学习理解了一大堆概念,处理了一大堆费解的编译错误,却只写出一个命令行程序,输入几个数输出几个数完事。完全没有学习编程的成就感。
你首先要搞清楚,你适合哪种思维方式和学习方式,然后自己选择。 如果你没有任何一门语言的基础,我建议还是学透一个再说另一个,否则不仅两种语言起不到相互印证的作用,还很容易让你混乱。 先跟着学校的教程学好c语言,然后就可以花更多的时间专研python。
因为c语言的知识点还是很少的(不过指针那块比较难),而python要学的东西有很多

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

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

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

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

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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