PyCharm을 사용하는 단계에는 새 프로젝트 생성 및 프로젝트 정보 지정이 포함됩니다. 코드 편집기를 사용하여 코드를 작성하거나 수정하고 자동 완성 및 오류 감지와 같은 기능을 활용하세요. 프로그램을 실행하고 터미널에서 결과를 확인하세요. 중단점을 설정하고 프로그램을 디버그하고, 변수를 검사하고, 코드를 단계별로 실행합니다. 코드 변경 사항을 커밋하기 위한 통합 버전 제어. 대화형 콘솔을 사용하여 Python 코드를 대화형으로 실행합니다. PyCharm 기능을 확장하려면 플러그인을 설치하세요. 지원 및 추가 정보를 얻으려면 설명서와 도움말 시스템을 사용하십시오.
설치 후 PyCharm을 사용하는 방법
1. 새 프로젝트 만들기
- PyCharm을 열고 "새 프로젝트 만들기" 버튼을 클릭하세요.
- 프로젝트 유형을 선택하고 프로젝트 세부정보를 입력하세요.
- 프로젝트 위치를 지정하고 "만들기"를 클릭하세요.
2. 코드 편집
- 프로젝트 탐색기에서 편집하려는 Python 파일을 두 번 클릭합니다.
- 코드 편집기를 사용하여 코드를 작성하거나 수정하세요.
- PyCharm은 코드 자동 완성, 구문 강조, 오류 감지 등의 기능을 제공합니다.
3. 프로그램을 실행합니다.
- 코드 편집기에서 "실행" 버튼을 클릭하거나 키보드 단축키(예: Ctrl+Shift+R)를 사용합니다.
- PyCharm은 터미널에서 프로그램을 실행하고 결과를 표시합니다.
4. 프로그램 디버깅
- 코드 편집기에서 중단점을 설정합니다(줄 번호를 클릭할 수 있음).
- "디버그" 버튼을 클릭하거나 키보드 단축키(예: Shift+F9)를 사용하세요.
- PyCharm은 디버그 모드로 들어가 변수를 검사하고, 조사식을 설정하고, 코드를 한 줄씩 실행할 수 있습니다.
5. 버전 제어 사용
- PyCharm은 Git과 같은 버전 제어 시스템을 통합합니다.
- 버전 관리를 설정하고 변경 사항을 커밋하려면 "VCS" 메뉴를 클릭하세요.
6. 대화형 콘솔 사용
- PyCharm은 Python 코드의 대화형 실행을 위한 대화형 콘솔을 제공합니다.
- 콘솔은 "도구" 메뉴에서 찾을 수 있습니다.
7. 플러그인 사용
- PyCharm은 기능 확장을 위한 플러그인 설치를 지원합니다.
- "파일" 메뉴를 클릭하고 "설정"을 선택하세요.
- "플러그인" 탭에서 필요한 플러그인을 검색하고 설치하세요.
8. 문서 및 도움말 사용
- PyCharm에는 풍부한 문서와 도움말 시스템이 있습니다.
- 문서, 튜토리얼, 커뮤니티 지원에 액세스하려면 "도움말" 메뉴를 클릭하세요.
위 내용은 pycharm을 연 후 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

기사는 구문 모호성으로 인해 파이썬에서 튜플 이해의 불가능성에 대해 논의합니다. 튜플을 효율적으로 생성하기 위해 튜플 ()을 사용하는 것과 같은 대안이 제안됩니다. (159 자)

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