win10에는 Python이 제공되지 않습니다. 다음은 win10에서 Python을 설치하는 단계입니다:
Download
https://www.python.org/downloads/, 다음과 같이 엽니다. 페이지에서 귀하의 시스템 및 시스템 버전에 따라 다운로드하십시오.
왜 2.X와 3.X 두 가지 버전이 있나요?
Python의 개발 과정에는 몇 가지 단점이 있습니다. Python 3은 큰 부담을 주지 않기 위해 Python 3.x와 하위 호환성 문제를 고려하지 않았습니다. Python 2 .x는 이제 독립적이며 별도로 유지 관리됩니다.
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버전 2.x를 배워야 할까요, 아니면 버전 3.x를 배워야 할까요?
파이썬 초보자인 저는 망설임 없이 3.x를 선택했습니다. 그 이유는 간단합니다. 오래된 것에서 배우기보다는 새로운 것을 배우기 때문입니다. 더욱이 3.x 버전은 점점 인기를 얻고 있으며, 이전 2.x 버전의 많은 패키지가 천천히 3.x 버전으로 마이그레이션되기 시작할 것이라고 생각합니다. 인코딩 형식이 너무 많습니다.
다운로드 패키지 설치
환경 변수 구성 문제를 피하려면 아래와 같이 설치 인터페이스에서 [PATH에 Python 3.5 추가]를 선택한 후 [지금 설치]를 클릭하여 설치를 완료할 수 있습니다. 기본적으로.
환경 변수
설치 후 내 컴퓨터에서 마우스 우클릭-->속성-->고급 시스템 설정-->환경 변수를 보면 [환경에] 추가 항목이 있습니다 변수] PATH]를 두 번 클릭하여 열면 아래와 같이 환경 변수가 자동으로 구성됩니다.
설치가 성공했는지 확인합니다.
명령줄을 열고 "python"을 입력합니다. 다음 그림이 나타나면 설치 성공을 의미합니다.
위 내용은 win10에는 Python이 포함되어 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

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


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