Перед установкой python (x.y) операционную систему необходимо обновить. Выполните следующую команду, чтобы обновить систему.
Необходимо проверить, установлен ли какой-либо интерпретатор python ранее в системе или нет. Выполните следующую команду, чтобы проверить установленную версию python. Перед установкой python (x, y) лучше удалить любую ранее установленную версию python.
Вывод показывает, что в системе ранее не был установлен пакет python. В этом случае мы должны сначала установить интерпретатор python.
- Установить Python (xy)
- Использование Python (x, y):
- Пример-1: Использование переменных и типов
- Пример 2. Использование numpy для создания одномерного и многомерного массива
- Пример- 3. Использование Matlab для рисования кривой.
- Пример-4: Использование модуля sympy для символьных переменных
- Пример 5: Создание DataFrame с помощью pandas
- Пример 6. Использование модуля scipy для математических вычислений
- Вычисление корня куба чисел
- Решение линейной алгебры с использованием модуля scipy
- Заключение:
Установить Python (xy)
Вы можете установить пакеты python (x, y) или научные пакеты python в два пути. 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 необходимо установить интерпретатор Python и менеджер пакетов, чтобы начать процесс установки. Итак, выполните следующую команду, чтобы установить пакеты python3 и python3-pip . Нажмите ‘ y ‘, когда он запросит разрешение на установку.
- Затем вы необходимо установить необходимые научные библиотеки python3 для выполнения научных операций. Выполните следующую команду, чтобы установить библиотеки. Здесь после выполнения команды будут установлены пять библиотек. Это numpy, matplotlib, scipy, pandas и sympy . Использование этих библиотек объясняется в следующей части этого руководства..
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Чтобы снять ограничения интерпретатора Python и предоставить удобный интерфейс, используется пакет ipython . Выполните следующую команду, чтобы установить пакет ipython3 .
- 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 облегчить редактирование и отладку кода. Выполните следующую команду, чтобы установить
Если все упомянутые выше пакеты установлены правильно без каких-либо ошибок, тогда ваш python (x, y) установлен правильно.
Использование Python (x, y):
В этой части показаны некоторые основные способы использования python (x, y) учебника, используя различные примеры с пояснениями. Вам нужно будет запустить редактор кода spyder , чтобы начать использовать python (x, y). Щелкните значок Показать приложение и введите « sp» в поле поиска. Если spyder установлен правильно, появится значок spyder .
Щелкните значок Spyder3 , чтобы открыть приложение. После открытия приложения появится следующий экран.
Сейчас , 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 целое число, число с плавающей запятой, логическое значение и строка . Метод type () используется в Python для определения типа любой переменной.
# Назначение целочисленного значения
var1 = 50
print (type (var1))
# Присвоение значения с плавающей запятой
var2 = 3. 89
print (type (var2))
# Назначение
var3 = True
print (type (var3))
# Назначение строкового значения
var4 = «LinuxHint»
print (type (var4))
Вывод :
Запустите сценарий, нажав кнопку play () в верхней части редактора. Если щелкнуть вкладку Переменные справа, то для четырех переменных появится следующий результат.
Пример 2. Использование numpy для создания одномерного и многомерного массива
Все типы числовых вычислений выполняются пакетом numpy на 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. Модуль numpy 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. Свойство ndim используется для определения размерности переменной массива. Функция len () используется здесь для подсчета общего количества элементов myArray . Функция s hape () используется для отображения текущей формы массива. myArray2 — это двумерный массив, содержащий шесть элементов в двух строках и трех столбцах (2 × 3 = 6). Функция size () используется для подсчета общего количества элементов myArray2 . Функция range () используется для создания массива диапазонов с именем myArray3 , который генерирует элементы путем добавления 2 к каждому элементу из 10.
# Использование numpy
import numpy as npy
# Объявление одномерного массива
myArray = npy.array ([90,45,78,12,66])
# Распечатать все элементы
print (myArray)
# Распечатать размер массива
print (myArray.ndim)
# Распечатать общее количество элементов
print (len (myArray))
# Распечатать форма массива
print (npy.shape (myArray))
# Объявление двумерного массива
myArray2 = npy.array ([[101,102,103], [«Нила», «Элла», «Белла»]])
## Вывести общее количество элементов
print (npy.size (myArray2))
# Создать массив диапазонов
myArray3 = npy.arange (10,20,2)
# Распечатать элементы массива
print (myArray3)
Вывод:
Следующий вывод появится после запуска в скрипте.
Пример- 3. Использование Matlab для рисования кривой.
Библиотека Matplotlib используется для создания 2D и 3D научных фигур на основе определенных 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. Здесь для рисования кривой используется pylab . Функция linspace () используется для установки значения оси x через равные промежутки времени. Значения оси Y вычисляются путем возведения в квадрат значения оси x. figure () — это функция инициализации, которая используется для включения pylab . Символ ‘b’ используется в функции plot () для установки цвета кривой. Здесь «b» обозначает синий цвет. Функция xlabel () используется для установки заголовка оси x, а функция ylabel () используется для установки заголовка оси y. Заголовок графика задается методом title () .
# Использование модуля pylab
import pylab as pl
# Установите значение оси x
x = pl.linspace (0, 8, 20)
# Вычислить значение оси Y
y = x ** 2
# Инициализация для построения
pl.figure ()
# Установить график на основе значений x, y синего цвета
pl.plot (x, y, ‘b’)
# Установить заголовок для оси x
pl.xlabel (‘x’)
# Установить заголовок для оси Y
pl.ylabel (‘y’)
# Установить заголовок для графика
pl.title (‘Plotting Example’)
pl.show ()
Вывод:
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. Для переменной var1 установлено значение True , а свойство is_imaginary возвращает False для этой переменной. . Для переменной var2 установлено значение true, что означает 1. Таким образом, когда проверяется, что var2 больше 0 или нет, возвращается значение True.
# импортировать модуль sympy
из импорта sympy *
# Создайте символьную переменную с именем ‘var1’ со значением
var1 = Symbol (‘var1’, real = True)
# Проверьте значение
print (var1.is_imaginary)
# Создайте символьную переменную с именем ‘var2’ со значением
var2 = Symbol (‘var2’, positive = True)
# Проверить, что значение больше 0 или нет
print (var2> 0)
Вывод:
После запуска скрипта появится следующий результат.
Пример 5: Создание DataFrame с помощью pandas
Библиотека pandas разработана для очистки, анализа и преобразования любых данных в python. Он использует многие функции библиотеки numpy . Поэтому важно установить библиотеку numpy для python перед установкой и использованием pandas . Он также используется с другими научными библиотеками Python, такими как scipy, matplotlib и т. д. Основными компонентами pandas являются series и DataFram e. Любая серия указывает столбец данных, а DataFrame — это многомерная таблица набора серий. Следующий скрипт генерирует DataFrame на основе трех серий. данных. Библиотека Pandas импортируется в начале скрипта. Затем объявляется переменная с именем mark с тремя сериями данных, которые содержат оценки трех предметов трех учащихся с именем ‘ Джанифер ‘,’ Джон ‘ и «Пол» . Функция pandas DataFrame () используется в следующем операторе для создания DataFrame на основе переменной mark и сохранения его в переменной результат . Наконец, переменная result печатается для отображения DataFrame.
# импортировать модуль
import pandas as pd
# Установить оценки по трем предметам для трех учеников
mark = {
‘ Дженифер ‘: [89, 67, 92],
‘ Джон ‘: [70, 83, 75],
‘ Пол ‘: [76, 95, 97]
}
# Создайте фрейм данных с помощью pandas
subject = pd.DataFrame (mark)
# Отобразите фрейм данных
print ( субъектов)
Вывод:
После запуска скрипта появится следующий вывод.
Пример 6. Использование модуля scipy для математических вычислений
Библиотека SciPy содержит большое количество научных алгоритмов для выполнения научных вычислений в 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 опцию Зависимости… в меню справки. Модуль Scipy не существует в списке. Итак, следующие два примера показаны с терминала. Откройте терминал, нажав « Alt_Ctrl + T» и введите python , чтобы запустить интерпретатор python.
Вычисление корня куба чисел
Библиотека scipy содержит модуль с именем cbrt для вычисления корня куба любого числа. Следующий скрипт вычислит кубический корень из трех чисел.. Библиотека numpy импортируется для определения списка чисел. Затем импортируются библиотека scipy и модуль cbrt из раздела scipy.special . Значения корня куба 8, 27 и 64 хранятся в переменной result , которая печатается позже.
>>> import scipy
>>> from scipy.special import cbrt
>>> result = cbrt ([8, 27, 64])
>> > print (результат)
Вывод:
После выполнения команд появится следующий вывод. Кубический корень из 8, 27 и 64 — это 2, 3 и 4.
Решение линейной алгебры с использованием модуля scipy
linalg библиотеки scipy используется для решения линейной алгебры. Здесь библиотека scipy импортируется в первой команде, а следующий модуль linalg библиотеки scipy импортируется. Библиотека numpy импортируется для объявления массивов. Здесь переменная eq объявляется для определения коэффициентов, а переменная val используется для определения соответствующих значений для расчета. Функция solution () используется для вычисления результатов на основе переменных eq и val .
>>> from scipy import linalg
>>> import numpy as np
>>> eq = np.array ([[9, 0, 5], [10, 3, -2], [7, -2, 0]])
>>> val = np.array ([3, -6, 9 ])
>>> result = linalg.solve (eq, val)
>>> print (result)
Вывод:
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.
Можно найти демонстрацию здесь ниже:
