PyCharm 2018을 중국어로 변경하려면 다음 단계가 필요합니다. 중국어 언어 팩을 다운로드합니다. 언어팩을 설치하세요. PyCharm을 다시 시작합니다. 언어 설정을 변경합니다. PyCharm이 중국어로 표시되는지 확인합니다.
PyCharm 2018을 중국어로 변경하는 방법
1단계: 언어 팩 다운로드
- PyCharm 공식 웹사이트로 이동: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
- 사용 중인 PyCharm 버전(2018)을 선택하세요.
- "언어 팩 다운로드"를 클릭하고 원하는 언어(예: 중국어)를 선택하세요.
2단계: 언어 팩 설치
- PyCharm을 엽니다.
- "파일" > "설정"을 클릭하세요.
- 왼쪽 열에서 "플러그인"을 선택하세요.
- "언어 팩 설치" 버튼을 클릭하세요.
- 다운로드한 언어팩 파일을 선택하고 "설치"를 클릭하세요.
3단계: PyCharm 다시 시작
설치가 완료되면 시스템에서 PyCharm을 다시 시작하라는 메시지를 표시합니다. 지금 다시 시작을 클릭하여 설치를 완료합니다.
4단계: 언어 설정 변경
PyCharm을 다시 시작한 후:
- 파일 >
- 왼쪽 열에서 모양 및 동작 > 언어 및 글꼴을 선택합니다.
- "사용자 인터페이스 언어"에서 설치한 중국어를 선택하세요.
- 적용과 확인을 클릭하세요.
5단계: 확인
PyCharm은 이제 중국어로 표시됩니다. 확인하려면 메뉴, 도구 모음 및 기타 사용자 인터페이스 요소를 살펴보세요. 모든 텍스트와 프롬프트는 중국어로 번역되어야 합니다.
위 내용은 pycharm을 중국어 2018로 변경하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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