python中输入代码时进行换行输入,一共分为三步。以下是具体的操作步骤:
工具/原料:小米笔记本Pro15.6、Windows11、python3.7.2
1、输入反斜杠\
当输入执行语句后,在尾端输入【反斜杠\】。
2、换行继续输入
点击回车键后,换行继续输入。
3、点击换行
当输入非执行语句时,点击回车键直接换行。
在 Python 中输出列表时,如果其中的元素包含换行符,那么在输出时会将其显示出来。要删除这些换行符,可以使用字符串的 replace() 方法将其替换为空字符串。例如,如果你有一个名为 my_list 的列表,你可以使用以下代码将其中的换行符删除:
my_list = [x.replace('\n', '') for x in my_list]
这会对 my_list 中的每个元素调用 replace() 函数,将其中的换行符替换为空字符串。
或者使用 strip() 方法,该方法会删除字符串的左右两端的空格和换行符:
my_list = [x.strip() for x in my_list]
请注意,如果列表中的字符串来自文件或网络,在读取字符串之前就可以使用这些函数来消除换行符。
如果要消除列表中所有字符串的换行符,可以使用 map() 函数并传入 strip() 或 replace() 函数,如下所示:
my_list = list(map(str.strip, my_list))
或
my_list = list(map(lambda x: x.replace('\n', ''), my_list))
这两个方法都能够将列表中所有元素的换行符删除。
一、Python是解释语言,程序写起来非常方便写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpynumpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好,毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大,认准时机,把握机遇,Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。
一、Python是解释语言,程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpynumpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好,毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大,认准时机,把握机遇,Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。