这篇文章主要介绍了windows系统下Python环境的搭建(Aptana Studio),需要的朋友可以参考下
1、首先访问http://www.python.org/download/去下载最新的python版本。
3、为计算机添加安装目录搭到环境变量,如图把python的安装目录添加到pth系统变量中即可。
4、测试python安装是否成功,cmd打开命令行输入 python 命令,如下图即成功了
5、Hello World! 按照很多资料上写的,输入 print 'Hello World!'
居然是不成功,说语法错误!这是一个坑了,很多资料是都是python 1.*/2.*的写法,现在我们装的是3.2版本,要采用这种写法 print ('Hello World!'),需要用括号把字符串包含
6、经过以上测试,python环境算是装好了,但是怎么开发呢,难道用这种命令行?同样有IDE可以应用,请下载Aptana Studio这款IDE工具,这款工具是在Eclipse的基础上加插件集改的,支持python开发。到http://aptana.com/products/studio3/download下载安装,然后运行
或者也可以装好Eclipse后自己搜索PyDev插件安装。
7、ok,在开始之前,也要为这款IDE配置一下环境变量。
打开 窗口->首选项(Window->Preferences...) 对话框,从右侧的树形列表中选择" PyDev"->"Interpreter Python", 点击新建(New)按钮,从Python的安装路径下选择Python.exe,然后会弹出一个对话框让你勾选System PYTHONPATH,点确定,大功告成。
也可以点Auto Config自动配置,据说会搜索安装好的python自动配置,不过我没成功。
8、新建一个项目
注意一下,因为安装的python是3.2版本,所以这里的语法版本选择3.0(默认2.6)
项目建立成功
9、在目录下新建一个python文件,输出Hello World!
输入代码
开始运行
然后在下方的Console面板中会出现结果
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以上是windows搭建Aptana Studiode环境的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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