Python

Kā instalēt un izmantot Python (x, y) Python

Kā instalēt un izmantot Python (x, y) Python
Python tagad ir ļoti populāra programmēšanas valoda dažāda veida lietojumprogrammu izstrādei vai programmēšanas problēmu risināšanai. Tas satur daudzas standarta bibliotēkas un paketes dažādiem mērķiem. Python (x, y) ir viens no bezmaksas pitonu sadalījumiem matemātisko aprēķinu un datu analīzes veikšanai. To izstrādā un uztur Pierre Raybaut. Lietotājs var veikt dažādas zinātniskas skaitļošanas, izmantojot šo sadalījumu, piemēram, 2D vai 3D grafiku, zinātnisko projektu izstrādi, paralēlo skaitļošanu utt. Tās pamatā ir Qt izstrādes ietvars un Spyder izstrādes vide. Tas galvenokārt ir izstrādāts zinātniskiem programmētājiem. Tas atbalsta gan interpretētās, gan apkopotās valodas. Lai izmantotu pitonu (x, y), jums vajadzētu būt pamata zināšanām par pitonu. To var izmantot gan Windows, gan Linux operētājsistēmās.  Kā Python (x, y) var instalēt un izmantot Ubuntu operētājsistēmā, parādīts šajā apmācībā.

Pirms instalēšanas:

Pirms python (x.) Instalēšanas ir jāatjaunina operētājsistēma.y). Palaidiet šo komandu, lai atjauninātu sistēmu.

$ sudo apt-get atjauninājums

Ir jāpārbauda, ​​vai jebkurš pitona tulks ir instalēts pirms sistēmas vai nav. Palaidiet šo komandu, lai pārbaudītu instalēto pitona versiju. Pirms python (x, y) instalēšanas labāk noņemt visas iepriekš instalētās pitona versijas.

$ pitons

Rezultāts parāda, ka sistēmā iepriekš nav instalēta neviena python pakete. Šajā gadījumā mums vispirms ir jāinstalē pitona tulks.

Instalējiet Python (x.y)

Python (x, y) vai zinātniskās pitona pakotnes var instalēt divos veidos. Viens veids ir lejupielādēt un instalēt atbilstošu Python (x, y) pakotni, kuras pamatā ir Ubuntu, un vēl viens veids ir instalēt nepieciešamās paketes zinātniskās skaitļošanas veikšanai Python.  Otro veidu ir viegli uzstādīt, kas tiek ievērots šajā apmācībā.

Soļi:

  1. Pirmkārt, lai sāktu instalēšanas procesu, jums jāinstalē pitona tulks un pakotņu pārvaldnieks. Tātad, palaidiet šo komandu, lai instalētu pitons3 un python3-pip iepakojumiem. Nospiediet 'ykad tā lūgs atļauju instalēšanai.
$ sudo apt-get install python3 python3-pip

  1. Tālāk jums jāinstalē nepieciešamās zinātniskās bibliotēkas pitons3 zinātnisko darbību veikšanai. Lai instalētu bibliotēkas, izpildiet šo komandu. Pēc komandas izpildes šeit tiks instalētas piecas bibliotēkas. Šie ir numpy, matplotlib, scipy, pandas un simpātisks. Šo bibliotēku lietojums ir paskaidrots šīs apmācības nākamajā daļā.
$ sudo apt-get install python3-numpy python3-matplotlib
python3-scipy python3-pandas python3-sympy

  1. Lai noņemtu pitona tulka ierobežojumus un nodrošinātu lietotājam draudzīgu saskarni, ipython tiek izmantots iepakojums. Lai instalētu, izpildiet šo komandu ipython3 iepakojums.
$ sudo apt-get install ipython3

  1. Lai instalētu, izpildiet šo komandu qt5 saistītās paketes GUI izstrādei.
$ sudo apt-get install python3-pyqt5
python3-pyqt5.qtopengl python3-pyqt5.qtquick

  1. Spyder ir noderīgs kodu redaktors, kas var izcelt sintaksi un atvieglot koda rediģēšanu un atkļūdošanu. Lai instalētu, izpildiet šo komandu spiegers.
$ sudo apt-get install spyder3

Ja visas iepriekš minētās pakotnes ir instalētas pareizi un bez kļūdām, tad jūsu pitons (x, y) ir pareizi instalēts.

Izmantojot Python (x, y):

Šajā apmācības daļā ir parādīti daži pitona (x, y) pamatlietojumi, izmantojot dažādus piemērus ar paskaidrojumiem. Jums būs jāpalaiž spiegers koda redaktors, lai sāktu izmantot pitonu (x, y). Noklikšķiniet uz Rādīt lietojumprogrammu ikona un tips ”sp ' meklēšanas lodziņā. Ja spiegers ir pareizi instalēts spiegers parādīsies ikona.

Klikšķiniet uz Spyder3 ikona, lai atvērtu programmu. Pēc lietojumprogrammas atvēršanas parādīsies šāds ekrāns.

Tagad jūs varat sākt rakstīt kodu zinātnisko skaitļošanas uzdevumu veikšanai. Piecu instalēto python3 bibliotēku pamatlietojumi zinātniskām operācijām ir parādīti šādos sešos piemēros.

1. piemērs: Mainīgo un veidu izmantošana

Šis piemērs parāda pitona datu tipu un mainīgo pamata lietošanu. Šajā skriptā tiek deklarēti četru veidu mainīgie. Tie ir integer, float, boolean un virkne. tips () metodi izmanto pitonā, lai uzzinātu jebkura mainīgā veidu.

#!/ usr / bin / env python3
# Piešķirt veselu skaitli
var1 = 50
drukāt (tips (var1))
 
# Peldošās vērtības izmantošana
var2 = 3.89
drukāt (tips (var2))
 
# Piešķirt
var3 = taisnība
drukāt (tips (var3))
 
# Virknes vērtības piešķiršana
var4 = "LinuxHint"
drukāt (tips (var4))

Izeja:
Palaidiet skriptu, nospiežot spēlēt () poga no redaktora augšdaļas. Ja noklikšķināsiet uz Mainīgais pētnieks cilni no labās puses, tad četriem mainīgajiem parādīsies šāda izeja.

2. piemērs: izmantojot numpy, lai izveidotu vienu un daudzdimensiju masīvu

Visus skaitliskās skaitļošanas veidus veic numpy pakete pitonā. Šis modulis var definēt un izmantot daudzdimensiju datu struktūru, vektoru un matricas datus. To var aprēķināt ļoti ātri, jo to ir izstrādājuši C un FORTRAN. numpy modulis tiek izmantots šādā skriptā, lai deklarētu un izmantotu viendimensiju un divdimensiju masīvus pitonā. Skriptā ir deklarēti trīs veidu masīvi. myArray ir viendimensiju masīvs, kas satur 5 elementus. ndim rekvizītu izmanto, lai uzzinātu masīva mainīgā dimensiju. len () Funkcija tiek izmantota šeit, lai saskaitītu kopējo elementu skaitu myArray. shape () funkciju izmanto, lai parādītu masīva pašreizējo formu. myArray2 ir divdimensiju masīvs, kas satur sešus elementus divās rindās un trīs kolonnās (2 × 3 = 6). Izmērs() Funkcija tiek izmantota, lai saskaitītu myArray2. sakārtot () funkciju izmanto, lai izveidotu diapazona masīvu ar nosaukumu myArray3 kas ģenerē elementus, katram elementam no 10 pievienojot 2.

#!/ usr / bin / env python3
#Izmantojot numpy
importēt numpy kā npy
#Deklarēt viendimensionālu masīvu
myArray = npy.masīvs ([90,45,78,12,66])
#Izdrukājiet visus elementus
drukāt (myArray)
#Izdrukājiet masīva izmēru
drukāt (myArray.ndim)
 
#Izdrukājiet kopējo elementu skaitu
drukāt (len (myArray))
 
#Izdrukājiet masīva formu
drukāt (npy.forma (myArray))
 
#Deklarēt divdimensiju masīvu
myArray2 = npy.masīvs ([[101,102,103], ["Nila", "Ella", "Bella"]])
 
## Izdrukājiet kopējo elementu skaitu
drukāt (npy.lielums (myArray2))
 
# Izveidojiet diapazona masīvu
myArray3 = npy.apelsīns (10,20,2)
 
#Izdrukājiet masīva elementus
drukāt (myArray3)

Izeja:

Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izeja.

3. piemērs: Matlab izmantošana līknes uzzīmēšanai

Matplotlib bibliotēku izmanto, lai izveidotu 2D un 3D zinātniskus skaitļus, pamatojoties uz konkrētiem datiem. Tas var radīt augstas kvalitātes produkciju dažādos formātos, piemēram, PNG, SVG, EPG utt.  Tas ir ļoti noderīgs modulis, lai ģenerētu skaitļus pētījumu datiem, kur skaitli var atjaunināt jebkurā laikā, mainot datus. Šajā piemērā parādīts, kā, izmantojot šo moduli, var uzzīmēt līkni, pamatojoties uz x ass un y ass vērtībām. pylab tiek izmantots, lai šeit uzzīmētu līkni. linspace () funkcija tiek izmantota, lai iestatītu x ass vērtību regulāri. Y ass vērtības tiek aprēķinātas, kvadrātiņojot x ass vērtību. skaitlis () ir init funkcija, ko izmanto, lai iespējotu pylab. “b” rakstzīme tiek lietota sižets () funkcija, lai iestatītu līknes krāsu.  Šeit 'b' norāda zilu krāsu. xlabel () funkcija tiek izmantota, lai iestatītu x ass nosaukumu un ylabel () funkcija tiek izmantota, lai iestatītu y ass virsrakstu. Diagrammas nosaukumu nosaka nosaukums () metodi.

#!/ usr / bin / env python3
#Izmantojot pylab moduli
importa pylab kā pl
# Iestatiet x ass vērtību
x = pl.linspace (0, 8, 20)
# Aprēķiniet y ass vērtību
y = x ** 2
 
# Inicializēšana uzzīmēšanai
pl.skaitlis ()
 
# Iestatiet diagrammu, pamatojoties uz x, y vērtību ar zilu krāsu
pl.sižets (x, y, 'b')
 
# Iestatiet x ass virsrakstu
pl.xlabel ('x')
 
# Iestatiet y ass virsrakstu
pl.ylabel ('y')
 
# Iestatiet diagrammas virsrakstu
pl.nosaukums ('Plānošanas piemērs')
pl.rādīt ()

Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izeja. Līkne ir parādīta attēla labajā apakšējā pusē.

4. piemērs: Sympy moduļa izmantošana simboliskajiem mainīgajiem

sympy bibliotēka tiek izmantota pitonā simboliskai algebrai. Simbolu klase tiek izmantota, lai izveidotu jaunu simbolu pitonā. Šeit tiek deklarēti divi simboliski mainīgie. var1 mainīgais ir iestatīts uz Patiesi un  ir iedomāts īpašums atgriežas Nepatiesa šim mainīgajam. var2 mainīgais ir iestatīts uz true, kas norāda 1.  Tātad, kad tas ir pārbaudīts var2 ir lielāks par 0 vai nē, tad tas atgriež vērtību True.

#!/ usr / bin / env python3
 
#import sympy modulis
no sympy importa *
 
# Izveidojiet simbolu mainīgo ar nosaukumu “var1” ar vērtību
var1 = simbols ('var1', reāls = patiess)
 
# Pārbaudiet vērtību
drukāt (var1.is_imaginary)
 
# Izveidojiet simbolu mainīgo ar nosaukumu “var2” ar vērtību
var2 = simbols ('var2', pozitīvs = patiess)
 
#Pārbaudiet, vai vērtība pārsniedz 0
drukāt (var2> 0)

Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izeja.

5. piemērs: izveidojiet DataFrame, izmantojot pandas

pandas bibliotēka ir izstrādāta visu pitonā esošo datu tīrīšanai, analizēšanai un pārveidošanai. Tas izmanto daudzas funkcijas numpy bibliotēka. Tātad, tas ir svarīgi instalēt numpy pirms instalēšanas un izmantošanas pandas. To lieto arī ar citām zinātniskām Python līdzīgām bibliotēkām scipy, matplotlib utt. Programmas galvenie komponenti pandas ir sērija un DataFrame. Jebkura sērija norāda datu kolonnu, un DataFrame ir sēriju kolekcijas daudzdimensionāla tabula. Šis skripts ģenerē DataFrame, pamatojoties uz trim datu sērijām.  Pandas bibliotēka tiek importēta skripta sākumā. Tālāk mainīgais ar nosaukumu zīmes tiek deklarēta ar trim datu sērijām, kas satur trīs mācību priekšmetu atzīmes no trim studentiem ar nosaukumu 'Janifers, Jānis un Pāvils. DataFrame () Funkcija pandas tiek izmantota nākamajā paziņojumā, lai ģenerētu DataFrame, pamatojoties uz mainīgo zīmes un saglabājiet to mainīgajā, rezultāts. Visbeidzot rezultāts mainīgais tiek drukāts, lai parādītu DataFrame.

#!/ usr / bin / env python3
 
#importēt moduli
importa pandas kā pd
 
# Iestatiet atzīmes trim priekšmetiem trim studentiem
atzīmes =
'Janifers': [89, 67, 92],
'Jānis': [70, 83, 75],
'Pāvils': [76, 95, 97]

 
# Izveidojiet datu ietvaru, izmantojot pandas
priekšmeti = pd.DataFrame (atzīmes)
 
#Rādīt datu ietvaru
izdruka (priekšmeti)

Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izeja.

6. piemērs: Scipy moduļa izmantošana matemātiskiem aprēķiniem

SciPy bibliotēkā ir liels skaits zinātnisko algoritmu zinātniskās skaitļošanas veikšanai pitonā. Daži no tiem ir integrācija, interpolācija, Furjē transformācija, lineārā algebra, statistika, failu IO utt. Spyder redaktors tiek izmantots, lai rakstītu un izpildītu kodus iepriekšējos piemēros. Bet spyder redaktors neatbalsta scipy moduļus. Spyder editor atbalstīto moduļu sarakstu var pārbaudīt, nospiežot Atkarības .. palīdzības izvēlnes opcija. Scipy modulis sarakstā nepastāv. Tātad, divi termināļa piemēri ir parādīti. Atveriet termināli, nospiežot “Alt_Ctrl + T ” un veidu pitons palaist pitona tulku.

Skaitļu kuba saknes aprēķināšana

scipy bibliotēkā ir modulis ar nosaukumu cbrt lai aprēķinātu kuba saknes jebkuru skaitli. Šis skripts aprēķinās kubu sakni no trim skaitļiem. numpy bibliotēka tiek importēta, lai noteiktu numuru sarakstu. Nākamais, scipy bibliotēka un cbrt modulis, kas atrodas zem scipy.īpašs tiek importēti.  Kuba saknes vērtības 8, 27 un 64 tiek saglabātas mainīgajā rezultāts kas tiek izdrukāts vēlāk.

>>> importēt numuru
>>> importa scipy
>>> no scipy.īpašs importa krāt
>>> rezultāts = cbrt ([8, 27, 64])
>>> izdrukāt (rezultāts)

Izeja:
Pēc komandu palaišanas parādīsies šāda izeja. 8, 27 un 64 kuba sakne ir 2, 3 un 4.

Lineārās algebras risināšana, izmantojot scipy moduli

linalg scipy bibliotēkas modulis tiek izmantots, lai atrisinātu lineāro algebru.  Šeit, scipy bibliotēka tiek importēta pirmajā un nākamajā komandā linalg modulis scipy bibliotēka ir importēta. numpy bibliotēka tiek importēta, lai deklarētu masīvus. Šeit, ekv mainīgais tiek deklarēts, lai noteiktu koeficientus un val mainīgais tiek izmantots, lai definētu attiecīgās vērtības aprēķinam.  atrisināt () funkciju izmanto, lai aprēķinātu rezultātus, pamatojoties uz ekv un val mainīgie.

>>> importa scipy
>>> no scipy importa linalg
>>> importēt numpy kā np
>>> ekv = np.masīvs ([[9, 0, 5], [10, 3, -2], [7, -2, 0]])
>>> val = np.masīvs ([3, -6, 9])
>>> rezultāts = linalg.atrisināt (ekv, val)
>>> izdrukāt (rezultāts)

Izeja:
Pēc iepriekš minēto komandu izpildīšanas parādīsies šāda izeja.

Secinājums:

Python ir ļoti noderīga programmēšanas valoda dažāda veida matemātisko un zinātnisko problēmu risināšanai. Python satur ļoti daudz bibliotēku, lai veiktu šāda veida uzdevumus. Šajā apmācībā ir parādīti dažu bibliotēku pamatlietojumi. Ja vēlaties būt zinātnisks programmētājs un iesācējs Python (x, y), šī apmācība palīdzēs jums instalēt un izmantot Python (x, y) Ubuntu.

Demonstrāciju var atrast šeit zemāk:

Populārākās Oculus App Lab spēles
Ja esat Oculus austiņu īpašnieks, jums ir jāsazinās par sānu ielādi. Sānu ielāde ir process, kurā austiņās tiek instalēts saturs, kas nav veikals. Sid...
10 labākās spēles, kuras spēlēt Ubuntu
Windows platforma ir bijusi viena no dominējošajām spēļu platformām, jo ​​mūsdienās tiek attīstīts milzīgs spēļu skaits, lai atbalstītu Windows. Vai k...
5 labākās arkādes spēles Linux
Mūsdienās datori ir nopietnas mašīnas, kuras izmanto spēlēšanai. Ja jūs nevarat iegūt jauno augsto rezultātu, jūs zināt, ko es domāju. Šajā ierakstā j...