Was sind die grundlegenden Datentypen in Python?
Es gibt sieben grundlegende Datentypen in Python, detaillierte Einführung: 1. Zahlen. Python unterstützt mehrere Arten von Zahlen, einschließlich Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexen Zahlen und booleschen Werten. 2. Zeichenfolgen, die aus null oder mehr Zeichen bestehen Eine geordnete Zeichenfolge. In Python sind Zeichenfolgen unveränderlich, was bedeutet, dass die Zeichen in der Zeichenfolge nicht geändert werden können. 3. Listen sind veränderbare Datentypen in Python und können eine beliebige Anzahl und Art von Objekten enthalten 4. Tupel, ähnlich wie Listen usw.
Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, DELL G3-Computer.
Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache auf hoher Ebene, die es Entwicklern ermöglicht, klaren und leicht verständlichen Code schneller zu schreiben. Python verfügt über eine einfache und leicht zu erlernende Syntax sowie umfangreiche Bibliotheken und Frameworks und eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien, darunter Webentwicklung, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und andere Bereiche.
Pythons grundlegende Datentypen umfassen numerische, Zeichenfolgen-, Listen-, Tupel-, Wörterbuch- und Mengentypen. Zu den numerischen Typen gehören Ganzzahlen, Gleitkommatypen und komplexe Zahlen. Listen und Tupel sind ungeordnete Sammlungen von Schlüssel-Wert-Paaren.
Pythons grundlegende Datentypen:
1. Zahlen: Python unterstützt mehrere Arten von Zahlen, einschließlich Ganzzahlen (int), Gleitkommazahlen (float), komplexe Zahlen (complex) und boolesche Werte (bool).
2. Zeichenfolge: Eine Zeichenfolge ist eine geordnete Zeichenfolge, die aus null oder mehr Zeichen besteht. In Python sind Zeichenfolgen unveränderlich, was bedeutet, dass Sie die Zeichen in der Zeichenfolge nicht ändern können.
3. Liste: Liste ist ein veränderlicher Datentyp in Python und kann eine beliebige Anzahl und Art von Objekten enthalten. Listen sind geordnet und können wiederholte Elemente enthalten.
4. Tupel: Tupel ähneln Listen, sind jedoch unveränderlich, was bedeutet, dass der Inhalt eines Tupels nicht geändert werden kann, sobald es erstellt wurde. Tupel werden oft verwendet, um eine geordnete Menge von Konstanten darzustellen.
5. Set: Ein Set ist ein ungeordneter Datentyp, der zum Speichern eindeutiger Elemente verwendet wird. Mengen bieten einige nützliche Operationen wie Vereinigung, Schnittmenge und Differenz.
6. Wörterbuch: Ein Wörterbuch ist eine ungeordnete Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren. Jedes Element im Wörterbuch besteht aus einem Schlüssel und einem Wert, getrennt durch Doppelpunkte, Elemente getrennt durch Kommas, und das gesamte Wörterbuch ist in geschweifte Klammern eingeschlossen.
7. Boolean: Boolean ist ein spezieller Zahlentyp mit nur zwei Werten: True und False. In Python ist True gleich 1 und False gleich 0. Boolesche Werte werden hauptsächlich in Kontrollflussanweisungen verwendet, beispielsweise in if-Anweisungen.
Diese grundlegenden Datentypen sind der Kernbestandteil der Programmiersprache Python, und ihr Verständnis ist ein wichtiger Schritt zum Verständnis und zur Verwendung von Python.
Python verfügt außerdem über leistungsstarke Standardbibliotheken und Bibliotheken von Drittanbietern wie NumPy, Pandas, Matplotlib usw., die leistungsstarke Tools für die Datenverarbeitung, Visualisierung und wissenschaftliche Berechnungen bereitstellen. Die leicht zu erlernende Syntax und die umfangreiche Bibliothek machen Python sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler zu einer leicht zu erlernenden und zu verwendenden Sprache.
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Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

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