Перед установкой python (x.y) необходимо обновить операционную систему. Выполните следующую команду, чтобы обновить систему.
$судо apt-get update
Необходимо проверить, установлен ли ранее в системе какой-либо интерпретатор python. Выполните следующую команду, чтобы проверить установленную версию python. Перед установкой python (x, y) лучше удалить любую ранее установленную версию python.
$ питон
Выходные данные показывают, что в системе ранее не был установлен пакет python. В этом случае мы должны сначала установить интерпретатор python.
Установите Python (x.y)
Вы можете установить пакеты python (x, y) или научные пакеты python двумя способами. Один из способов - загрузить и установить соответствующий пакет python (x, y) на основе Ubuntu, а другой - установить необходимые пакеты для выполнения научных вычислений на Python. Второй способ установки прост, и он используется в этом руководстве.
Шаги:
- Во-первых, вам нужно установить интерпретатор Python и менеджер пакетов, чтобы начать процесс установки. Итак, выполните следующую команду для установки python3 а также python3-pip пакеты. Нажмите ' а также ’, Когда он запросит разрешение на установку.
- Далее вам необходимо установить необходимые научные библиотеки python3 для выполнения научных операций. Выполните следующую команду, чтобы установить библиотеки. Здесь после выполнения команды будут установлены пять библиотек. Эти numpy, matplotlib, scipy, pandas а также сочувствующий . Использование этих библиотек объясняется в следующей части этого руководства.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Чтобы снять ограничения интерпретатора Python и предоставить удобный интерфейс, ipython пакет используется. Выполните следующую команду для установки ipython3 упаковка.
- Выполните следующую команду для установки qt5 связанные пакеты для разработки графического интерфейса.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyder - полезный редактор кода, который может выделить синтаксис и упростить редактирование и отладку кода. Выполните следующую команду для установки Spyder .
Если все упомянутые выше пакеты установлены правильно без каких-либо ошибок, значит ваш python (x, y) установлен правильно.
Используя Python (x, y):
Некоторые основные варианты использования python (x, y) показаны в этой части руководства с использованием различных примеров с пояснениями. Вам нужно будет запустить Spyder редактор кода, чтобы начать использовать python (x, y). Нажать на Показать приложение значок и введите ' NS ' в поле поиска. Если Spyder установлен правильно, то Spyder появится значок.
Нажмите на Spyder3 значок, чтобы открыть приложение. После открытия приложения появится следующий экран.
Теперь вы можете начать писать код для выполнения научных вычислительных задач. Основные способы использования пяти установленных библиотек python3 для научных операций показаны в следующих шести примерах.
Пример-1: Использование переменных и типов
В этом примере показано очень простое использование типов данных и переменных Python. В следующем сценарии объявлены четыре типа переменных. Это я целое число, число с плавающей запятой, логическое значение а также нить . тип() Метод используется в Python для определения типа любой переменной.
#! / usr / bin / env python3# Присвоение целочисленного значения
var1знак равно пятьдесят
Распечатать (тип(var1))
# Назначение значения с плавающей запятой
var2знак равно 3,89
Распечатать (тип (var2))
# Назначение
var3знак равно Правда
Распечатать (тип(var3))
# Присвоение строкового значения
да4знак равно 'LinuxHint'
Распечатать (тип(да4))
Выход:
Запустите скрипт, нажав играть ( ) кнопку в верхней части редактора. Если вы нажмете на Проводник переменных справа, то для четырех переменных появится следующий результат.
Пример-2: Использование numpy для создания одномерного и многомерного массива
Все виды численных вычислений выполняются тупой пакет в python. Этот модуль может определять и использовать многомерную структуру данных, векторные и матричные данные. Он может рассчитывать очень быстро, потому что он разработан на C и FORTRAN. тупой Модуль используется в следующем скрипте для объявления и использования одномерных и двумерных массивов в Python. В скрипте объявлены три типа массивов. myArray - одномерный массив, содержащий 5 элементов. помощь свойство используется для определения размерности переменной массива. len () функция используется здесь для подсчета общего количества элементов myArray . s Телефон() функция используется для отображения текущей формы массива. myArray2 представляет собой двумерный массив, содержащий шесть элементов в двух строках и трех столбцах (2 × 3 = 6). размер() функция используется для подсчета общего количества элементов myArray2 . договариваться() функция используется для создания массива диапазонов с именем myArray3 который генерирует элементы путем добавления 2 к каждому элементу из 10.
#! / usr / bin / env python3# Использование numpy
Импортироватьтупойв качествеnpy
# Объявить одномерный массив
myArrayзнак равноnpy.множество([90,Четыре пять,78,12,66])
# Распечатать все элементы
Распечатать(myArray)
# Распечатать размер массива
Распечатать(myArray.помощь)
# Распечатать общее количество элементов
Распечатать(len(myArray))
# Распечатать форму массива
Распечатать(npy.форма(myArray))
# Объявить двумерный массив
myArray2знак равноnpy.множество([[101,102,103],['Нила','Она','Симпатичный']])
## Вывести общее количество элементов
Распечатать(npy.размер(myArray2))
# Создать массив диапазонов
myArray3знак равноnpy.оранжевая(10,двадцать,2)
# Распечатать элементы массива
Распечатать(myArray3)
Выход:
Следующий вывод появится после запуска скрипта.
Пример-3: Использование Matlab для рисования кривой
Матплотлиб Библиотека используется для создания 2D и 3D научных фигур на основе конкретных данных. Он может генерировать высококачественный вывод в различных форматах, таких как PNG, SVG, EPG и т. Д. Это очень полезный модуль для создания цифр для исследовательских данных, где цифра может быть обновлена в любое время путем изменения данных. В этом примере показано, как с помощью этого модуля нарисовать кривую на основе значений осей x и y. Пилаб здесь используется для рисования кривой. linspace () Функция используется для установки значения оси x через равные промежутки времени. Значения оси Y вычисляются путем возведения в квадрат значения оси x. фигура() это функция инициализации, которая используется для включения Пилаб . Символ 'b' используется в участок() функция для установки цвета кривой. Здесь «b» обозначает синий цвет. xlabel () функция используется для установки заголовка оси x и ylabel () Функция используется для установки заголовка оси Y. Название графика задается заглавие() метод.
#! / usr / bin / env python3# Использование модуля pylab
ИмпортироватьПилабв качествеpl
# Установить значение оси x
Иксзнак равнопл.внутреннее пространство(0, 8, двадцать)
# Вычислить значение оси Y
а такжезнак равноИкс **2
# Инициализация для рисования
пл.фигура()
# Установить график на основе значений x, y синим цветом
пл.участок(Икс,а также, 'b')
# Установить заголовок для оси X
пл.xlabel('Икс')
# Установить заголовок для оси Y
пл.ярлык('а также')
# Задайте заголовок для графика
пл.заглавие('Пример построения графика')
пл.Показать()
Выход:
Следующий вывод появится после запуска скрипта. Кривая показана в правой нижней части изображения.
Пример-4: Использование модуля sympy для символьных переменных
Библиотека sympy используется в Python для символьной алгебры. Класс символа используется для создания нового символа в Python. Здесь объявлены две символьные переменные. var1 переменная установлена в Правда а также is_imaginary недвижимость возвращается Ложь для этой переменной. var2 переменная установлена в значение true, что означает 1. Итак, когда проверено, что var2 больше 0 или нет, то возвращает True.
#! / usr / bin / env python3#import sympy module
изсочувствующийИмпортировать*
# Создайте символьную переменную с именем 'var1' со значением
var1знак равноУсловное обозначение('var1',настоящийзнак равноПравда)
# Проверить значение
Распечатать(var1.is_imaginary)
# Создайте символьную переменную с именем 'var2' со значением
var2знак равноУсловное обозначение('var2',положительныйзнак равноПравда)
# Проверяем, больше 0 или нет
Распечатать(var2>0)
Выход:
Следующий вывод появится после запуска скрипта.
Пример 5: Создание DataFrame с помощью pandas
Библиотека pandas разработана для очистки, анализа и преобразования любых данных в Python. Он использует многие функции тупой библиотека. Итак, необходимо установить тупой библиотека python перед установкой и использованием панды . Он также используется с другими научными библиотеками Python, такими как scipy, matplotlib и т. д. Основные компоненты панды находятся серии а также DataFram е. Любая серия указывает столбец данных, а DataFrame - это многомерная таблица коллекции серий. Следующий скрипт генерирует DataFrame на основе трех серий данных. Библиотека Pandas импортируется в начале скрипта. Затем переменная с именем Метки объявляется с тремя сериями данных, которые содержат оценки по трем предметам трех учащихся с именем ' Дженифер »,« Джон »и« Пол » . DataFrame () функция pandas используется в следующем операторе для создания DataFrame на основе переменной Метки и сохраните его в переменной, результат . Наконец, результат переменная печатается для отображения DataFrame.
#! / usr / bin / env python3# импортировать модуль
Импортироватьпандыв качествеpd
# Ставить оценки по трем предметам трем ученикам
Меткизнак равно {
'Джанифер':[89, 67, 92],
'Джон':[70, 83, 75],
'Павел':[76, 95, 97]
}
# Создайте фрейм данных с помощью панд
предметызнак равноpd.DataFrame(Метки)
# Отобразить фрейм данных
Распечатать(предметы)
Выход:
Следующий вывод появится после запуска скрипта.
Пример-6: Использование модуля scipy для математических расчетов
SciPy Библиотека содержит большое количество научных алгоритмов для выполнения научных вычислений на Python. Некоторые из них - это интеграция, интерполяция, преобразование Фурье, линейная алгебра, статистика, ввод-вывод файлов и т. Д. Редактор Spyder используется для написания и выполнения кодов в предыдущих примерах. Но редактор spyder не поддерживает модули scipy. Вы можете проверить список поддерживаемых модулей редактора spyder, нажав Зависимости… опция меню помощи. Модуль Scipy не существует в списке. Итак, следующие два примера показаны с терминала. Откройте терминал, нажав Alt_Ctrl + T и введите питон для запуска интерпретатора Python.
Вычисление кубического корня из чисел
Библиотека scipy содержит модуль с именем cbrt для вычисления кубического корня любое число. Следующий скрипт вычислит кубический корень из трех чисел. тупой библиотека импортируется для определения списка номеров. Следующий, странный библиотека и cbrt модуль, который находится под scipy.special импортируются. Значения кубического корня 8, 27 и 64 хранятся в переменной результат который печатается позже.
>>> Импортироватьтупой>>> Импортироватьстранный
>>> изscipy.особый Импортироватьcbrt
>>>результатзнак равноcbrt([ 8, 27, 64])
>>> Распечатать(результат)
Выход:
Следующий вывод появится после выполнения команд. Кубический корень из 8, 27 и 64 равны 2, 3 и 4.
Решение линейной алгебры с использованием модуля scipy
линалг модуль библиотеки scipy используется для решения линейной алгебры. Здесь, странный библиотека импортируется в первую команду, а в следующую линалг модуль странный библиотека импортирована. тупой библиотека импортируется для объявления массивов. Здесь, экв объявлена переменная для определения коэффициентов и часы переменная используется для определения соответствующих значений для расчета. решать() функция используется для расчета результатов на основе экв а также часы переменные.
>>> Импортироватьстранный>>> изстранныйИмпортироватьлиналг
>>> Импортироватьтупойв качественапример
>>>эквзнак равнонапримермножество([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>часызнак равнонапримермножество([3,-6, 9])
>>>результатзнак равноlinalg.решать(экв,часы)
>>> Распечатать(результат)
Выход:
Следующий вывод появится после выполнения вышеуказанных команд.
Заключение:
Python - очень полезный язык программирования для решения различных типов математических и научных задач. Python содержит огромное количество библиотек для выполнения такого рода задач. В этом руководстве показано очень простое использование некоторых библиотек. Если вы хотите быть научным программистом и новичком в python (x, y), то это руководство поможет вам установить и использовать python (x, y) в Ubuntu.
Демо можно найти здесь ниже: