開(kāi)發(fā)軟件的工具有哪些？軟件開(kāi)發(fā)工具很多，只不過(guò)實(shí)惠的就這樣的話十幾個(gè)，下面例舉我廣泛的幾個(gè)開(kāi)發(fā)工具：IDEA這個(gè)的確是目前最非智能的編譯器，它可以不提示一些很基礎(chǔ)卻很閃避的代碼錯(cuò)誤，特別是利用寫Jav

開(kāi)發(fā)軟件的工具有哪些？

軟件開(kāi)發(fā)工具很多，只不過(guò)實(shí)惠的就這樣的話十幾個(gè)，下面例舉我廣泛的幾個(gè)開(kāi)發(fā)工具：

IDEA這個(gè)的確是目前最非智能的編譯器，它可以不提示一些很基礎(chǔ)卻很閃避的代碼錯(cuò)誤，特別是利用寫Java代碼等。其他凝合的應(yīng)用Webstorm、Pycharm、CLion等，各也可以更好地為了寫JavaScript、Python、C代碼。

StudioCodevscode，不過(guò)是一款很強(qiáng)橫、很太熱門的前端編譯器，像Vue框架的作者尤雨溪，在公開(kāi)場(chǎng)合，利用寫代碼的編譯器，便行它了。但是筆者要注意畜牧獸醫(yī)相關(guān)專業(yè)Java開(kāi)發(fā)，可以使用IDEA來(lái)開(kāi)發(fā)完畢的頻率高點(diǎn)，并不在用vscode，更多的是把它拿出來(lái)一個(gè)文本編輯器，它接受多種編程語(yǔ)言的語(yǔ)法高亮，如你如果說(shuō)看一些開(kāi)源的代碼，或則編輯一些腳本如nginx，又不開(kāi)個(gè)店占內(nèi)存的大應(yīng)用IDEA，輕量的vscode浮山宗建議的選擇了。

3.SwitchHosts我們旗下，每天都會(huì)做一些域名映射，怎么能夠做到省事、迅速、批量改地可以切換域名，使用switchhosts就夠了吧。這個(gè)應(yīng)用，可能會(huì)很多開(kāi)發(fā)者到底，在GitHub上就這個(gè)可以免費(fèi)下載不使用了。

我有這么大三個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景，那就是登入進(jìn)一臺(tái)Linux服務(wù)器，對(duì)里邊做些配置，應(yīng)用布署等，它就這么多一個(gè)方便啊我們進(jìn)來(lái)操作的工具。允許高亮，可以不清晰先看看吧里邊的各種類型。文件有圖形界面，方便啊文件上傳，文本打開(kāi)編輯器。

主要是用，也就那你幾個(gè)，這幾個(gè)用好，也就這個(gè)可以無(wú)法勝任很多開(kāi)發(fā)工作了。

python中np模塊的應(yīng)用？

NumPy umPy(Numerical Python)是Python的一個(gè)擴(kuò)大程序庫(kù)，允許大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，至于也對(duì)于數(shù)組乘除運(yùn)算需要提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。Nupmy可利用存儲(chǔ)和處理規(guī)模很大矩陣，比Python自身的嵌套循環(huán)列表（nestedliststructure)結(jié)構(gòu)要高效的多（該結(jié)構(gòu)也也可以單獨(dú)意思是矩陣（matrix））。當(dāng)然NumPy將Python普通變的一種在線的更強(qiáng)大的MatLab系統(tǒng)。

NumPy是一個(gè)運(yùn)行速度非?？斓臄?shù)學(xué)庫(kù)，要注意主要是用于數(shù)組可以計(jì)算，中有：

一個(gè)極為強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象numpy

廣播功能函數(shù)

統(tǒng)一整合C/C/Fortran代碼的工具

線性代數(shù)、傅里葉變換、隨機(jī)數(shù)生成等功能

ndarray對(duì)象

NumPy最重要的是的一個(gè)對(duì)象是其N維數(shù)組對(duì)象numpy，它是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，這個(gè)可以使用設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)0的索引訪問(wèn)數(shù)學(xué)集合中的項(xiàng)目。

ndarray對(duì)象是用于儲(chǔ)存時(shí)同類型元素的四維一體數(shù)組。ndarray中的每個(gè)元素在內(nèi)存中不使用是一樣的大小的塊。ndarray中的每個(gè)元素是數(shù)據(jù)類型對(duì)象的對(duì)象(稱做dtype)

(object,dtypeNone,ndmin0,全部復(fù)制True,order None,subok False)

就像唯有context、dtype和ndmin參數(shù)正確，其他參數(shù)不廣泛

importnumpy

a([1,2,3])#一維

b([[1,2,3],[4,5,6]])#二維

c([1,2,3],dtypecomplex)#元素類型為復(fù)數(shù)

d([1,2,3],ndmin2)#二維

print(a,type(a))

print(b,type(b))

print(c,type(c))

print(d,type(d))

####################################

[123]classnumpy.ndarray

[[123]

[456]]classnumpy.ndarray

[1.0.j2.0.j3.0.j]classnumpy.ndarray

[[123]]classnumpy.ndarray

Numpy數(shù)組屬性

NumPy數(shù)組的維數(shù)稱做秩（rank），一維數(shù)組的秩為1，二維數(shù)組的秩為2，以此類推。

在NumPy中，每一個(gè)線性的數(shù)組被稱是一個(gè)軸（axis），也就是維度（dimensions）。諸如，二維數(shù)組等同于是兩個(gè)一維數(shù)組，其中第一個(gè)一維數(shù)組中每個(gè)元素又是一個(gè)一維數(shù)組。所以零維數(shù)組那是NumPy中的軸（axis），第一個(gè)軸等同于是底層數(shù)組，第二個(gè)軸是底層數(shù)組里的數(shù)組。而軸的數(shù)量——秩，應(yīng)該是數(shù)組的維數(shù)。

有些時(shí)候是可以聲明axis。axis0，意思是順著第0軸進(jìn)行你的操作，即對(duì)每一列進(jìn)行操作；axis1，來(lái)表示沿著第1軸進(jìn)行能操作，即對(duì)每一行通過(guò)不能操作。

ndarray對(duì)象屬性有：

較常見(jiàn)的屬性有下面幾種：

：這一數(shù)組屬性返回一個(gè)真包含數(shù)組緯度的元組，它也也可以主要用于根據(jù)情況數(shù)組大小

importnumpyandnp

a([[1,2,3],[4,5,6]])

print()#可以打印shape屬性

(3,2)#可以修改shape屬性

print(a)

#######################################

(2,3)

[[12]

[34]

[56]]

ndarray.ndim：這一數(shù)組屬性回?cái)?shù)組的維數(shù)

importnumpysuchnp

a(24)#直接返回0-23的列表類型的數(shù)據(jù)

print(a.ndim)

b(2,3,4)

print(b)

print(b.ndim)

############################

1

[[[0123]

[4567]

[891011]]

[[12131415]

[16171819]

[20212223]]]

3

：這一數(shù)組屬性回?cái)?shù)組中每個(gè)元素的字節(jié)單位長(zhǎng)度

importnumpyasnp

a([1,2,3])#默認(rèn)是四個(gè)字節(jié)

print()

#########################################

4

()函數(shù)的用法

該函數(shù)為了創(chuàng)建矩陣

importnumpyandnp

#將列表轉(zhuǎn)為矩陣

a[7,8,9]

b(a)

print(b)

print(#*10)

#創(chuàng)建一行的矩陣

m([1,2,3])

print(m)

print(可以打印出第一行的第三個(gè)值：,m[0,2])

#取第一行的第三個(gè)值

print(#*10)

x([[3,2,1],[6,5,4]])

print(x)

print(打印出來(lái)出矩陣的第二行：,x

開(kāi)發(fā)軟件的工具有哪些？

print(打印出來(lái)出矩陣的第二行：,x[1,:])

print(打印出來(lái)出矩陣的行列數(shù)：,)

#我得到矩陣的行列數(shù)

print(再打印出矩陣的行數(shù)：,[0])#完成任務(wù)矩陣的行數(shù)

print(不打印出矩陣的列數(shù)：,

開(kāi)發(fā)軟件的工具有哪些？

()#對(duì)矩陣的每一行接受排序

print(對(duì)矩陣的每一行并且排序:)

print(x)

print(#*10)

()函數(shù)的用法

該函數(shù)用于前往給定形狀和類型的新數(shù)組。直接返回的數(shù)據(jù)類型為numpy.ndarray，具有計(jì)算變量形狀，類型和順序的0的數(shù)組。

參數(shù)：

shape：int或int的元組。新陣列的形狀，或者：（2，3）或2。

dtype：數(shù)據(jù)類型，可選。、例如。默認(rèn)是numpy.float64

order：{C，F(xiàn)}，可選，系統(tǒng)默認(rèn)：C。有無(wú)在內(nèi)容中以行（C）或列（F）順序儲(chǔ)存多維系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

importpandasasnp

a(5)

print(a,type(a))

b([1,2],dtypeint8)

print(b)

c([1,2,3],dtypeint8)

print(c)