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- pycharm是什么软件
- PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的专用于 Python 编程的集成开发环境。其主要功能包括： 智能代码编辑器、交互式解释器和调试器、版本控制集成以及可扩展性。PyCharm 为 Python 开发提供全面支持，提高代码质量和生产力，同时简化协作和版本控制，并提供广泛的插件定制选项，适用于不同级别的 Python 开发人员。
- Python教程 . 后端开发 2858 2024-03-31 14:12:34
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- pycharm怎么改成中文2018
- 将 PyCharm 2018 改为中文需要以下步骤：下载中文语言包。安装语言包。重启 PyCharm。更改语言设置。验证 PyCharm 已显示为中文。
- Python教程 . 后端开发 941 2024-03-31 14:06:31
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- 编程python和c++有什么区别
- Python 和 C++ 的主要区别在于：解释性 vs. 编译性：Python 是解释性的，C++ 是编译性的。动态类型 vs. 静态类型：Python 使用动态类型，C++ 使用静态类型。语法和结构：Python 语法简洁，C++ 语法复杂。性能和效率：C++ 通常比 Python 更快更有效。应用领域：Python 适用于数据科学，C++ 适用于游戏开发。
- Python教程 . 后端开发 1616 2024-03-31 10:42:40
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- 用 NumPy 征服数据海洋：实用指南
- 一、NumPy入门：数组和数据类型：NumPy核心是多维数组，可存储不同数据类型的数据。了解不同数组类型和数据类型至关重要。数组创建和操作：学习如何创建数组、操作数组元素并进行基本数学运算。数组广播：掌握NumPy的强大广播功能，它允许对不同形状的数组进行元素级运算。二、数据处理和分析：数据索引和切片：有效地提取和处理数组中的数据，利用索引和切片技术。数组聚合：利用sum()、mean()和std()等聚合函数对数据进行统计分析。数据清洗和转换：使用NumPy的工具清除数据中的异常值、重复项和缺
- Python教程 . 后端开发 597 2024-03-31 10:01:26
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- Python 数据处理的救星：NumPy 使用秘籍
- 核心特性多维数组：NumPy允许用户创建和操作多维数组，称为ndarray。它们提供了比传统python列表更快的内存访问和更高级的运算操作。数学运算：NumPy提供了广泛的数学运算支持，包括基本算术（加法、减法、乘法等）、线性代数操作（矩阵乘法、行列式等）和统计函数（平均值、标准差等）。数组广播：数组广播是一种强大的功能，它允许NumPy根据形状一致的数组自动执行逐元素运算。这简化了复杂操作的编写。数组切片和索引：NumPy提供了灵活的切片和索引机制，允许用户轻松访问和操作数组中的特定元素或子
- Python教程 . 后端开发 1440 2024-03-30 22:06:06
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- NumPy 揭秘：让 Python 数据操作如虎添翼
- 多维数组处理NumPy的核心功能之一是处理多维数组，即具有多个维度的数组。它支持各种数组类型，包括整数、浮点数、字符串和布尔值。NumPy提供了一系列操作符和函数来创建、操作和处理这些数组。数学和统计函数NumPy包含丰富的数学和统计函数，用于执行各种运算。这些函数涵盖了基本算术、三角函数、线性代数、傅里叶变换、统计分析等。它提供了高效且易于使用的接口，使数值计算变得轻而易举。数组广播NumPy的数组广播功能允许将不同形状的数组以元素级的方式组合。这使得并行操作多个数组变得容易，而无需显式循环。
- Python教程 . 后端开发 1224 2024-03-30 21:26:26
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- 剖析 Python 变量与数据类型：深入浅出的学习之旅
- 变量是计算机程序中存储数据的容器，其类型决定了存储数据的格式和操作。在python中，变量和数据类型密不可分，深入理解两者对于有效利用语言至关重要。Python变量标识符：变量名称，由字母、数字或下划线组成，不能以数字开头。赋值运算符：(=)用来将值分配给变量。范围：变量的作用域由其定义的位置决定，包括全局变量（所有函数都可以访问）和局部变量（仅在本函数内可见）。删除：使用del语句可以删除变量。Python数据类型Python具有丰富的内置数据类型，包括：整型：int，用于存储整数。浮点型：f
- Python教程 . 后端开发 751 2024-03-30 20:41:10
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- 掌握 Python 变量与数据类型：数据操纵的利器
- 变量是python中存储数据的容器，而数据类型定义了变量中可以存储的值的类型。Python变量无需声明类型，而是根据分配的值进行推断。Python的数据类型Python具有多种内置数据类型，包括：数值类型：int（整数）、float（浮点数）、complex（复数）序列类型：list（列表）、tuple（元组）、range（范围）映射类型：dict（字典）集合类型：set（集合）、frozenset（不可变集合）字节类型：bytes（二进制数据）文本类型：str（字符串）、unicode（Uni
- Python教程 . 后端开发 473 2024-03-30 19:56:01
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- NumPy 进阶级：揭秘数据操作的奥秘
- 广播与通用函数广播是NumPy的核心概念，它允许将标量或数组与具有不同形状的其他数组执行逐元素操作。通用函数(ufunc)是预定义的函数，应用于数组的每个元素。通过结合广播和ufunc，可以实现高效且简洁的数据操作。通用函数范例：矢量化乘法：np.multiply(A,B)元素比较：np.greater(A,B)数学运算：np.sin(x)高级索引与切片高级索引和切片提供了超出标准索引的灵活数据访问方式。布尔索引选择满足特定条件的元素，而花式索引和高级切片允许使用数组或列表索引多个轴上的元素。高
- Python教程 . 后端开发 946 2024-03-30 18:06:41
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- NumPy 揭秘：数据处理的秘密武器
- 多维数组操作NumPy最重要的功能之一是创建和操作多维数组，称为ndarray。ndarray可以表示各种形状和数据类型的数组，从简单的一维列表到复杂的高维张量。NumPy提供了一系列函数来创建、塑造和索引这些数组，使数据处理变得简单而高效。数学运算NumPy拥有一个丰富的数学运算库，用于执行各种元素级和数组级运算。这些运算包括基本算术运算（加、减、乘、除）、三角函数、线性代数操作和统计计算。NumPy优化了这些运算，以快速处理大型数组，从而使复杂的数据分析变得可行。数据操作NumPy提供了全面
- Python教程 . 后端开发 517 2024-03-30 13:36:01
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- Python 变量与数据类型：数据管理的魔法钥匙
- 变量：数据的容器变量是python中的命名内存位置，用于存储值。它们允许我们引用特定数据片段，并通过其名称对其进行访问和修改。变量的名称必须遵循一定规则，例如以字母或下划线开头，只能包含字母数字字符，并且不能与保留关键字冲突。为了将值分配给变量，我们使用赋值运算符(=)。例如：age=25name="JohnDoe"这会将整数25存储在变量age中，并将字符串"JohnDoe"存储在变量name中。数据类型：数据的分类数据类型为变量中的数据指定了特定格式和语义。Python具有广泛的数据类型，包
- Python教程 . 后端开发 714 2024-03-30 13:16:01
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- NumPy 究极指南：让数据分析如行云流水
- NumPy（Numericalpython）是一个强大的Python库，专用于科学计算和数据分析。它提供了广泛的功能，可帮助您高效地处理多维数组，执行复杂的数学运算，并解析复杂的数据集。NumPy的核心概念NumPy围绕着以下核心概念构建：ndarray：多维数组，是NumPy中数据存储的主要数据结构。轴：数组的维度。例如，一个2D数组有行轴和列轴。数据类型：NumPy支持各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串和布尔值。索引和切片：ndarray可以使用索引和切片进行访问，这提供了灵活的数据访问
- Python教程 . 后端开发 722 2024-03-30 12:51:10
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- Python 数据类型：深入浅出解析数据结构
- 列表(list)：存放有序元素的集合元组(tuple)：存放有序元素的不可变集合集合(set)：存放无序且不重复元素的集合字典(dict)：存放键值对的集合3.数据结构数据结构是对数据的组织方式，用于有效存储、检索和处理数据。python提供了内置的数据结构，包括：数组(array)：高效存储同类型元素的线性数据结构链表(linkedlist)：使用指针链接元素的线性数据结构栈(stack)：遵循后进先出(FILO)原则的线性数据结构队列(queue)：遵循先进先出(FIFO)原则的线性数据结构
- Python教程 . 后端开发 824 2024-03-30 12:46:43
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- Python 变量：数据的可变容器揭秘
- 变量类型python变量可以存储不同类型的数据，包括：数值（整数、浮点数）字符串列表元组字典布尔值变量赋值使用赋值运算符（=）将值分配给变量。例如：x=5name="John"变量的可变性Python变量是可变的，这意味着它们的值可以在程序执行过程中更改。例如：x=5x+=3此代码将x的值从5更改为8。变量作用域Python变量的作用域是指变量可以在其中访问的代码区域。有两种主要的作用域：局部变量：仅在定义它们的函数或代码块内可见。全局变量：在整个程序中可见，可以在任何函数或代码块中访问。变量的
- Python教程 . 后端开发 761 2024-03-30 12:36:33
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- NumPy 入坑指南：踏入数据处理新世界
- 1.安装NumPy通过pip命令在终端中安装NumPy：pipinstallnumpy2.导入NumPy在python脚本中导入NumPy模块：importnumpyasnp3.创建和操作数组NumPy的核心数据结构是ndarray，可以创建一维、二维甚至更高维的数组：#创建一维数组arr=np.array([1,2,3,4,5])#创建二维数组matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])4.数组属性和方法NumPy数组具有各种属性和方法来操纵和分析数据：shape：数组
- Python教程 . 后端开发 396 2024-03-30 12:21:18
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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