安装Python
1.下载适合系统版本的Python
先到网址(http://www.python.org/getit/)下载适合自己windows的python版本,32位win7下载 Python 3.3.2 Windows x86 MSI installer, 64位win7下载Python 3.3.2 Windows x86-64 MSI installer。
(注:右击“计算机”-->"属性",会显示系统信息,如下图,显示我的win7为32位
)
2.安装Python
双击下载的安装程序,即可开始安装,无特殊要求,可直接点击"next"进行安装,我将Python的安装目录改为E盘,你也可根据自己需要修改相应盘符。
完成安装
3.修改环境变量
通过修改环境变量,将Python的安装路径加入环境变量,之后,就可以在任何路径调用Python解释器。
右击“计算机”-->“属性”,点击“高级系统设置”
点击“环境变量”
双击“系统变量”下的"Path"变量:
Path的“变量值”以分号隔开,将你的“Python安装路径”加入到Path“变量值”的末尾,我是在末尾加上“;E:\Python33”,注意有分号(如果你是安装到了C盘的Python33文件夹,在末尾加上";C:\Python33",注意有分号)
点击“确定”,设置的“环境变量”生效
进入命令行(快捷键是super+r,super键就是Alt键旁边带有windows徽标的键),输入"cmd"即可进入命令行
输入python,即可启动python解释器
Python的第一条语句“hello world!”,输入 print("hello world!") ,可以看到解释器的执行结果。
4.Python自带Python GUI解释器IDLE
在“搜索程序和文件”一栏中输入“IDLE”
点击即可启动IDLE
安装pip
pip是Python的一个模块安装程序,Python的强大之处之一就是有许多现成的模块,通过使用别人开发的现成功能模块,可以提高编程效率,而且可以让程序看起来更简洁。
安装pip之前先要安装 setuptools。
安装setuptools.
下载ez_setup.py,下载地址(https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py),下载完成之后,将ez_setup.py放置到你的Python安装目录下(比如我是放到了E:\Python33 目录下),双击ez_setup.py文件,该脚本即可运行。
该脚本会自动下载适合你的系统的setuptools并安装,安装完成之后你会发现你的Python安装目录下多了一个Scripts子文件夹,该文件下有已经安装完成的easy_install.exe.
设置环境变量
将easy_install.exe的安装路径加入到环境变量中(详细步骤请参考上一篇)
在"Path"的“变量值”后面加入easy_install.exe的安装路径,即加入";E:\Python33\Scripts",注意分号。
点击“确定”之后,环境变量生效。
启动命令行,安装pip.
正式安装pip
命令行输入 easy_install pip
安装完成之后,你会返现Scripts子目录下,又多了pip.exe,以后就可以通过pip安装python的模块了。
安装ipython
ipython有比原生python解释器更强大的功能,可以通过tab补全命令,在linux下可以调用部分shell命令,并且自带强大的调试功能。现在我们通过已经安装的pip程序,安装
ipython.
命令行中输入命令 pip install ipython,即可安装。等待几分钟,即可安装完成。
命令行输入命令 ipython3,即可启动ipython。
最后推荐一款非常强大的跨平台编辑器“sublime text”,下载地址(http://www.sublimetext.com/2),支持Python编辑。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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