Phenquestions
Перед установкой:
Перед установкой python (x.у). Выполните следующую команду, чтобы обновить систему.
$ sudo apt-get update
Необходимо проверить, установлен ли ранее в системе какой-либо интерпретатор python или нет. 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.у)
Вы можете установить пакеты Python (x, y) или научного 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 прост в установке, которому следуют 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 'у'когда он запросит разрешение на установку.
- Далее вам необходимо установить необходимые научные библиотеки python3 для выполнения научных работ. Выполните следующую команду, чтобы установить библиотеки. Здесь пять библиотек будут установлены после выполнения команды. 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.qtopengl python3-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). Нажми на Показать приложение значок и тип 'sp ' 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 скрипте объявлены четыре типа переменных. Это яцелое число, число с плавающей запятой, логическое значение а также нить. тип() используется в Python для определения типа любой переменной.
#!/ usr / bin / env python3# Присвоение целочисленного значения
var1 = 50
печать (тип (var1))
# Назначение значения с плавающей запятой
var2 = 3.89
печать (тип (var2))
# Назначение
var3 = True
печать (тип (var3))
# Присвоение строкового значения
var4 = "LinuxHint"
печать (тип (var4))
Выход:
Запустите скрипт, нажав играть ( ) кнопка в верхней части редактора. Если вы нажмете на Проводник переменных вкладка с правой стороны, 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 это одномерный массив, содержащий 5 элементов. ndim свойство используется для определения размерности переменной массива. len () функция используется здесь для подсчета общего количества элементов myArray. sхапе () 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
импортировать numpy как npy
# Объявить одномерный массив
myArray = npy.массив ([90,45,78,12,66])
# Распечатать все элементы
печать (myArray)
# Распечатать размер массива
печать (myArray.ндим)
# Распечатать общее количество элементов
печать (len (myArray))
# Распечатать форму массива
печать (npy.форма (myArray))
# Объявить двумерный массив
myArray2 = npy.array ([[101,102,103], [«Нила», «Элла», «Белла»]])
## Вывести общее количество элементов
печать (npy.размер (myArray2))
# Создать массив диапазонов
myArray3 = npy.апельсин (10,20,2)
# Распечатать элементы массива
печать (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 оси x и оси y. Пилаб здесь используется для рисования кривой. linspace () функция используется для установки значения оси x через регулярный интервал. 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
импорт pylab as pl
# Установить значение оси x
х = пл.linspace (0, 8, 20)
# Вычислить значение оси Y
у = х ** 2
# Инициализация для рисования
pl.фигура()
# Установить график на основе значений x, y синим цветом
pl.сюжет (x, y, 'b')
# Установить заголовок для оси X
pl.xlabel ('х')
# Установить заголовок для оси Y
pl.ylabel ('у')
# Задайте заголовок для графика
pl.title ('Пример построения графика')
pl.показывать()
Выход:
Следующий вывод появится после запуска скрипта. Кривая показана в правом нижнем углу 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
из sympy import *
# Создайте символьную переменную с именем 'var1' со значением
var1 = символ ('var1', real = True)
# Проверить значение
печать (var1.is_imaginary)
# Создайте символьную переменную с именем 'var2' со значением
var2 = символ ('var2', положительный результат = True)
# Проверяем, больше 0 или нет
печать (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 так далее. Основные компоненты панды находятся ряд а также DataFramе. 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 именами '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
импортировать панд как pd
# Ставить оценки по трем предметам трем ученикам
mark =
«Дженифер»: [89, 67, 92],
'Джон': [70, 83, 75],
«Пол»: [76, 95, 97]
# Создайте фрейм данных с помощью панд
темы = pd.DataFrame (отметки)
# Отобразить фрейм данных
печать (темы)
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 - интеграция, интерполяция, преобразование Фурье, линейная алгебра, статистика, ввод-вывод файлов и т. Д. Редактор Spyder используется для написания и выполнения кодов из предыдущих примеров. 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 из терминала. Откройте терминал, нажав «Alt_Ctrl + T » и введите питон запустить интерпретатор 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 странный.специальный импортируются. Значения кубического корня 8, 27 и 64 хранятся в переменной результат это напечатано позже.
>>> import numpy>>> импорт scipy
>>> от scipy.специальный импортный cbrt
>>> результат = cbrt ([8, 27, 64])
>>> print (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 валентинка переменная используется для определения соответствующих значений для расчета. решать() функция используется для расчета результатов на основе экв а также валентинка переменные.
>>> импорт scipy>>> из scipy import linalg
>>> импортировать numpy как np
>>> eq = np.массив ([[9, 0, 5], [10, 3, -2], [7, -2, 0]])
>>> val = np.массив ([3, -6, 9])
>>> результат = linalg.решить (уравнение, значение)
>>> print (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:
