Windows에서 PYTHONPATH 수정
Windows에서 PYTHONPATH 환경 변수를 수정하면 해당 디렉터리를 지정하지 않고도 특정 디렉터리에 있는 모듈과 패키지에 액세스할 수 있습니다. 전체 경로.
PYTHONPATH에 디렉터리를 추가하려면 다음을 따르세요. 단계:
- Windows 제어판을 엽니다.
- "시스템 및 보안" > "시스템" > "고급 시스템 설정"
- "시스템 속성" 대화 상자에서 "고급" 탭 아래의 "환경 변수" 버튼을 선택합니다.
- "사용자 변수"에서 " PYTHONPATH" 변수를 선택하거나 새 변수를 생성하세요.
- 변수의 "값" 필드를 편집하고 추가하려는 디렉터리에 경로를 추가하세요. (예: "C:My_Projects").
- 여러 경로를 세미콜론(;)으로 구분하세요.
그러나 이 방법은 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 적절한 기능을 보장하려면 다음을 수행해야 할 수 있습니다.
- Python 설치 디렉터리를 시스템 경로(예: "C:Python27")에 추가합니다.
-
새 디렉터리를 만듭니다. 다음을 포함하는 "PythonPath" 시스템 변수 경로:
- "C:Python27Lib"
- "C:Python27DLLs"
- "C:Python27Liblib-tk"
-
추가로, "PythonPath" 시스템 변수에 다음 경로를 추가합니다:
- "C:Python27;"
이러한 수정을 통해 모듈에 액세스할 수 있습니다. 지정된 디렉터리에 직접 패키지를 추가합니다. 변경 사항을 반영하려면 활성 Python 환경이나 터미널을 다시 시작하는 것을 잊지 마세요.
위 내용은 사용자 정의 디렉터리의 모듈에 액세스하기 위해 Windows에서 PYTHONPATH를 어떻게 수정합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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