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    有效的学习C语言,易懂,趣味,实用的成长之路

    学好C语言的秘诀就是1234:“一字真言,两种态度,三个框架,四项注意”。 各位看官,学好C语言,其实只需一个字,那就是“编”。 学习C语言,乃至学习所有的语言,都讲究一个动手--不是动手打人,而是动手编程序。你必须通过编写程序来熟悉知识、理解知识。倘若只学不编,只看别人的程序,自己不动手写,是不能从入门到精通的。要知道,在计算机界,只说不练的人很欠揍。试想一下,你在哪里辛辛苦苦的编程序,他却站在一边,如老板一样喋喋不休,对你提出这项意见,那项思路,甚至畅谈自己编程将会如何如何,好像很牛皮的样子,但就是不编

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    重磅!你每天使用的NumPy登上了Nature!

    数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学,金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如,在天文学中,NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式,以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍,甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位,NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层,并且与其应用程序编程接口(API)一起,提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。

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    Python基础入门

    1. 1989年圣诞节:Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。 2. 1991年2月:第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生,它是用C语言实现的(后面又出现了Java和C#实现的版本Jython和IronPython,以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现),可以调用C语言的库函数。在最早的版本中,Python已经提供了对“类”,“函数”,“异常处理”等构造块的支持,同时提供了“列表”和“字典”等核心数据类型,同时支持以模块为基础的拓展系统。 3. 1994年1月:Python 1.0正式发布。 4. 2000年10月16日:Python 2.0发布,增加了实现完整的[垃圾回收](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9E%83%E5%9C%BE%E5%9B%9E%E6%94%B6_(%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F%E7%A7%91%E5%AD%B8)),提供了对[Unicode](https://zh.wikipedia.org/wiki/Unicode)的支持。与此同时,Python的整个开发过程更加透明,社区对开发进度的影响逐渐扩大,生态圈开始慢慢形成。 5. 2008年12月3日:Python 3.0发布,它并不完全兼容之前的Python代码,不过因为目前还有不少公司在项目和运维中使用Python 2.x版本,所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到Python 2.6/2.7版本中。

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