Qu'est-ce que numpy en python
Numpy est le package de base pour le calcul scientifique en Python. Il s'agit d'une bibliothèque Python qui fournit des objets de tableau multidimensionnels, divers objets dérivés tels que des tableaux et des matrices masqués, ainsi que diverses routines pour des opérations de tableau rapides.
Nous savons tous que Python est un langage de script. Mais connaissez-vous numpy ? En fait, il s'agit d'une bibliothèque de calcul scientifique open source pour Python.
NumPy est le package de base pour le calcul scientifique en Python.
Il s'agit d'une bibliothèque Python qui fournit des objets tableaux multidimensionnels, divers objets dérivés (tels que des tableaux et des matrices masqués) et diverses routines pour une manipulation rapide des tableaux, y compris la logique mathématique, les opérations sur les formes, Transformations de Fourier discrètes d'E/S, simulations stochastiques et bien plus encore.
Le cœur du package NumPy est l'objet ndarray.
Cela encapsule un tableau à n dimensions de types de données homogènes, avec de nombreuses opérations effectuées dans le code compilé pour améliorer les performances.
Il existe plusieurs différences importantes entre les tableaux NumPy et les séquences Python standard :
1 Les tableaux NumPy ont une taille fixe lors de leur création, contrairement aux listes Python (qui peuvent s'agrandir dynamiquement). Changer la taille d'un ndarray créera un nouveau tableau et supprimera le tableau d'origine.
2. Les éléments du tableau NumPy doivent avoir le même type de données et donc avoir la même taille en mémoire. Exception : Il est possible d'avoir des tableaux d'objets (Python, dont NumPy), permettant des tableaux d'éléments de différentes tailles.
3. Les tableaux NumPy facilitent les opérations mathématiques avancées et autres types d'opérations sur de grandes quantités de données. Généralement, ces opérations peuvent être effectuées plus efficacement et avec moins de code qu'en utilisant les séquences intégrées de Python.
4. Un nombre croissant de packages scientifiques et mathématiques basés sur Python utilisent des tableaux NumPy ; bien que ceux-ci prennent souvent en charge les entrées de séquence Python, ils convertissent ces entrées en tableaux NumPy avant le traitement, et génèrent souvent un tableau NumPy. En d'autres termes, pour utiliser efficacement la plupart (voire la plupart) des logiciels scientifiques/mathématiques actuels basés sur Python, il ne suffit pas de savoir comment utiliser les types de séquences intégrés de Python. Vous devez également savoir comment les utiliser. Tableaux NumPy.
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Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

VS Code est le code Visual Studio Nom complet, qui est un éditeur de code multiplateforme gratuit et open source et un environnement de développement développé par Microsoft. Il prend en charge un large éventail de langages de programmation et fournit une mise en surbrillance de syntaxe, une complétion automatique du code, des extraits de code et des invites intelligentes pour améliorer l'efficacité de développement. Grâce à un écosystème d'extension riche, les utilisateurs peuvent ajouter des extensions à des besoins et des langues spécifiques, tels que les débogueurs, les outils de mise en forme de code et les intégrations GIT. VS Code comprend également un débogueur intuitif qui aide à trouver et à résoudre rapidement les bogues dans votre code.

VS Code peut non seulement exécuter Python, mais fournit également des fonctions puissantes, notamment: l'identification automatique des fichiers Python après l'installation d'extensions de Python, fournissant l'achèvement du code, la mise en évidence de la syntaxe, le débogage et d'autres fonctions. S'appuyant sur l'environnement Python installé, les extensions agissent comme l'édition de connexion de pont et l'environnement Python. Les fonctions de débogage incluent le réglage des points d'arrêt, le débogage étape par étape, la visualisation des valeurs variables et l'amélioration de l'efficacité de débogage. Le terminal intégré prend en charge l'exécution de commandes complexes telles que les tests unitaires et la gestion des packages. Prend en charge la configuration étendue et améliore les fonctionnalités telles que la mise en forme du code, l'analyse et le contrôle de version.
