Pythonのデータ型とは何ですか?
Python のデータ型には 8 種類あります。数値型 (int およびlong)、float 型、複合型 (complex)、string 型、list 型、tuple 型、dictionary 型、Boolean 型 (True および False) )。
#Python のデータ型には次の 8 種類があります
#数値型
intとlong
intとlongを一緒にする理由は、python3.x以降はintとlongの区別がなくなり、一律にintが使用されるためです。 python2.x はまだ異なります。 Python2.7 を例に挙げます:>>> i = 10 >>> type(i) <type 'int'>
>>> i=10000000000 >>> type(i) <type 'long'>
>>> 2**31-1 2147483647L >>> sys.maxint 2147483647
>>> type(2147483647) <type 'int'> >>> type(2147483648) <type 'long'>
float型
float型になります。浮動小数点数は端的に言えば小数点を持つ数値であり、その精度はマシンに依存します。例:>>> i = 10000.1212 >>> type(i) <type 'float'>
complex: 複数形。 の具体的な意味と使用法については、関連ドキュメントを確認してください。
文字列型
文字列を宣言するには、一重引用符、二重引用符、三重引用符 (3 つの一重引用符または 3 つの二重引用符を含む) の 3 つの方法があります。例:>>> str1 = 'hello world' >>> str2 = "hello world" >>> str3 = '''hello world''' >>> str4 = """hello world""" >>> print str1 hello world >>> print str2 hello world >>> print str3 hello world >>> print str4 hello world
>>> str1 = "hello" >>> print str1 hello >>> str2 = u"中国" >>> print str2 中国
u = u'汉' print repr(u) # u'\u6c49' s = u.encode('UTF-8') print repr(s) # '\xe6\xb1\x89' u2 = s.decode('UTF-8') print repr(u2) # u'\u6c49' 解释:声明unicode字符串”汉“,它的unicode编码为”\u6c49“,经过utf-8编码转换后,它的编码变成”\xe6\xb1\x89“。
コーディング経験の要約:
1. Python ファイルのヘッダーでエンコード形式を宣言します;#-*- coding: utf-8 -*-
f = codecs.open("d:/test.txt") content = f.read() f.close() print content
Change 次の方法を使用します (中国語でのみ機能します):
# -*- coding: utf-8 -*- import codecs f = codecs.open("d:/test.txt") content = f.read() f.close() if isinstance(content,unicode): print content.encode('utf-8') print "utf-8" else: print content.decode('gbk').encode('utf-8')
List type
リストは変更可能なコレクション型であり、その要素は数値や文字列などの基本型、リスト、タプル、辞書などのコレクション オブジェクト、さらにはカスタム型にすることができます。次のように定義されます:>>> nums = [1,2,3,4] >>> type(nums) <type 'list'> >>> print nums [1, 2, 3, 4] >>> strs = ["hello","world"] >>> print strs ['hello', 'world'] >>> lst = [1,"hello",False,nums,strs] >>> type(lst) <type 'list'> >>> print lst [1, 'hello', False, [1, 2, 3, 4], ['hello', 'world']]
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> print lst[0] >>> print lst[-1] >>> print lst[-2]
nums = [1,2,3,4,5] print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三个元素 print nums[3:] #[4, 5] #后两个元素 print nums[-3:] #[3, 4, 5] #后三个元素 不支持nums[-3:0] numsclone = nums[:] print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 复制操作 print nums[0:4:2] #[1, 3] 步长为2 nums[3:3] = ["three","four"] #[1, 2, 3, 'three', 'four', 4, 5] 在3和4之间插入 nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 将第4和第5个元素替换为[] 即删除["three","four"] 支持加法和乘法操作 lst1 = ["hello","world"] lst2 = ['good','time'] print lst1+lst2 #['hello', 'world', 'good', 'time'] print lst1*5 #['hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world']
>>> [x for x in dir([]) if not x.startswith("__")] ['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] def compare(x,y): return 1 if x>y else -1 #【append】 在列表末尾插入元素 lst = [1,2,3,4,5] lst.append(6) print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6] lst.append("hello") print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6] #【pop】 删除一个元素,并返回此元素的值 支持索引 默认为最后一个 x = lst.pop() print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默认删除最后一个元素 x = lst.pop(0) print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 删除第一个元素 #【count】 返回一个元素出现的次数 print lst.count(2) #1 #【extend】 扩展列表 此方法与“+”操作的不同在于此方法改变原有列表,而“+”操作会产生一个新列表 lstextend = ["hello","world"] lst.extend(lstextend) print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'hello', 'world'] 在lst的基础上扩展了lstextend进来 #【index】 返回某个值第一次出现的索引位置,如果未找到会抛出异常 print lst.index("hello") #5 #print lst.index("kitty") #ValueError: 'kitty' is not in list 出现异常 #【remove】 移除列表中的某个元素,如果待移除的项不存在,会抛出异常 无返回值 lst.remove("hello") print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] "hello" 被移除 #lst.remove("kitty") #ValueError: list.remove(x): x not in list #【reverse】 意为反转 没错 就是将列表元素倒序排列,无返回值 print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] lst.reverse() print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] #【sort】 排序 print lst #由于上面的反转 目前排序为 ['world', 6, 5, 4, 3, 2] lst.sort() print lst #排序后 [2, 3, 4, 5, 6, 'world'] nums = [10,5,4,2,3] print nums #[10,5,4,2,3] nums.sort(compare) print nums #[2, 3, 4, 5, 10]
lst = [1,2,3,4,5] lstiter = iter(lst) print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith("__")] >>>['next']
lst = [1,2,3,4,5] lstiter = iter(lst) for i in range(len(lst)): print lstiter.next() #依次打印 1 2 3 4 5
タプル型
タプル型もリストと同様にシーケンスであり、リストとは異なり、タプル型を変更することはできません。タプルの宣言は次のとおりです。lst = (0,1,2,2,2) lst1=("hello",) lst2 = ("hello") print type(lst1) #<type 'tuple'> 只有一个元素的情况下后面要加逗号 否则就是str类型 print type(lst2) #<type 'str'>
辞書型
辞書型は、Dictionary
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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
