安装环境及说明
操作系统:64位win7
以下所有安装包已经被我打包至网盘,请移步到
http://www.colafile.com/file/4591550进行下载
因为在64位win7下面安装64位python2.7会导致后续很多蛋疼的问题,故本教程全部安装32位python2.7及其对应套件
python2.7安装
安装包名称:
python-2.7.9.msi
1.双击以上安装包安装时要注意一个选项,如图所示
这个选项是将python添加到默认路径当中的,这样在cmd状态下就可以直接调用python命令了,建议勾选上。
2.之后一路next即可。安装完毕之后,进入cmd并输入python出现如下图所示环境即表示安装成功。
numpy安装
安装包名称:
numpy-1.6.2-win32-superpack-python2.7.exe
安装很简单一路next即可,安装完毕之后去cmd里面import一下,出现如图所示界面则安装成功
six安装
安装文件名称:
six.py
直接将此文件移到python安装目录下的Lib\site-packages目录下即可
dateutil安装
安装文件名称:
python-dateutil-2.2.win32-py2.7.exe
一路next即可
pyparsing安装
安装文件名称:
pyparsing-2.0.2.win32-py2.7.exe
一路next即可
matplotlib安装
安装文件名称:
matplotlib-1.4.0.win32-py2.7.exe
一路next即可
安装完毕之后输入以下python代码并运行
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([ 0, 1, 2])
plt.ylabel('Hello world' )
plt.show()
出现这张图就表示到目前为止你安装成功啦
scipy安装
安装文件名称:
scipy-0.11.0.win32-py2.7.exe
一路next即可
安装很简单一路next即可,安装完毕之后去cmd里面import一下,出现如图所示界面则安装成功
以上就是本文所述的全部内容了,希望大家能够喜欢。

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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