Python

Как да инсталирате и използвате Python (x, y) в Python

Как да инсталирате и използвате Python (x, y) в Python
В момента Python е много популярен език за програмиране за разработване на различни видове приложения или решаване на проблеми с програмирането. Той съдържа много стандартни библиотеки и пакети за различни цели. Python (x, y) е едно от безплатните дистрибуции на python за извършване на математически изчисления и анализ на данни. Той е разработен и поддържан от Pierre Raybaut. Потребителят може да извършва различни научни изчисления, като използва това разпределение като 2D или 3D начертаване, разработване на научни проекти, паралелни изчисления и др. Той се основава на Qt рамка за разработка и среда за разработка на Spyder. Разработен е главно за научни програмисти. Той поддържа както интерпретирани, така и компилирани езици. Трябва да имате основни познания по python, за да използвате python (x, y). Може да се използва както в операционни системи Windows, така и в Linux.  Как python (x, y) може да бъде инсталиран и използван в операционната система Ubuntu е показано в този урок.

Преди инсталиране:

Операционната система трябва да бъде актуализирана, преди да инсталирате python (x.у). Изпълнете следната команда, за да актуализирате системата.

$ sudo apt-get update

Необходимо е да се провери дали всеки интерпретатор на python е инсталиран преди това в системата или не. Изпълнете следната команда, за да проверите инсталираната версия на python. По-добре е да премахнете всяка предварително инсталирана версия на python, преди да инсталирате python (x, y).

$ python

Резултатът показва, че преди това в системата не е инсталиран python пакет. В този случай първо трябва да инсталираме интерпретатора на python.

Инсталирайте Python (x.у)

Можете да инсталирате python (x, y) или научни python пакети по два начина. Един от начините е да изтеглите и инсталирате подходящ python (x, y) пакет, базиран на Ubuntu, а друг начин е да инсталирате необходимите пакети за извършване на научни изчисления в Python.  Вторият начин е лесен за инсталиране, който е следван в този урок.

Стъпки:

  1. Първо, трябва да инсталирате интерпретатора на python и мениджъра на пакети, за да стартирате инсталационния процес. И така, изпълнете следната команда, за да инсталирате python3 и python3-pip пакети. Натиснете 'у'когато ще поиска разрешение за инсталиране.
$ sudo apt-get инсталирайте python3 python3-pip

  1. След това трябва да инсталирате необходимите научни библиотеки на python3 за извършване на научни операции. Изпълнете следната команда, за да инсталирате библиотеките. Тук ще бъдат инсталирани пет библиотеки след изпълнение на командата. Това са numpy, matplotlib, scipy, pandas и симпати. Използването на тези библиотеки е обяснено в следващата част на този урок.
$ sudo apt-get install python3-numpy python3-matplotlib
python3-scipy python3-pandas python3-symy

  1. За да премахнете ограниченията на интерпретатора на python и да осигурите удобен за потребителя интерфейс, ipython пакет се използва. Изпълнете следната команда, за да инсталирате ipython3 пакет.
$ sudo apt-get инсталирайте ipython3

  1. Изпълнете следната команда, за да инсталирате qt5 свързани пакети за разработка на GUI.
$ sudo apt-get инсталирайте python3-pyqt5
python3-pyqt5.qtopengl python3-pyqt5.qtquick

  1. Spyder е полезен редактор на код, който може да подчертае синтаксиса и да улесни редактирането и отстраняването на грешки в кода. Изпълнете следната команда, за да инсталирате шпионка.
$ sudo apt-get install spyder3

Ако всички пакети, споменати по-горе, са инсталирани правилно без никаква грешка, тогава вашият python (x, y) е инсталиран правилно.

Използване на Python (x, y):

Някои основни приложения на python (x, y) са показани в тази част на урока, като се използват различни примери с обяснения. Ще трябва да стартирате шпионка редактор на код, за да започнете да използвате python (x, y). Кликнете върху Показване на приложението икона и тип 'sp ' в полето за търсене. Ако шпионка тогава е инсталиран правилно шпионка ще се появи икона.

Кликнете върху Spyder3 за отваряне на приложението. След отваряне на приложението ще се появи следният екран.

Сега можете да започнете да пишете код за извършване на научни изчислителни задачи. Основните приложения на петте инсталирани библиотеки на python3 за научни операции са показани в следващите шест примера.

Пример-1: Използване на променливи и типове

Този пример показва основното използване на типовете данни и променливите на python. В следващия скрипт се декларират четири типа променливи. Това са азnteger, float, boolean и низ. Тип() метод се използва в python за откриване на типа на всяка променлива.

#!/ usr / bin / env python3
# Присвояване на целочислена стойност
var1 = 50
печат (тип (var1))
 
#Assinging float value
var2 = 3.89
печат (тип (var2))
 
# Възлагане
var3 = Вярно
печат (тип (var3))
 
# Присвояване на стойност на низ
var4 = "LinuxHint"
печат (тип (var4))

Изход:
Стартирайте скрипта, като натиснете възпроизвеждане () от горната част на редактора. Ако щракнете върху Изследовател на променливи от дясната страна, след това ще се появи следният изход за четирите променливи.

Пример-2: Използване на numpy за създаване на един и многомерен масив

Всички видове цифрови изчисления се извършват от numpy пакет в python. Многоизмерната структура на данните, векторните и матричните данни могат да бъдат дефинирани и използвани от този модул. Той може да изчисли много бързо, защото е разработен от C и FORTRAN. numpy модул се използва в следващия скрипт за деклариране и използване на едномерни и двумерни масиви в python. В скрипта са декларирани три вида масиви. myArray е едномерен масив, който съдържа 5 елемента. ndim свойството се използва за откриване на измерението на масивна променлива. len () тук се използва функцията за преброяване на общия брой елементи на myArray. сhape () функция се използва за показване на текущата форма на масива. myArray2 е двуизмерен масив, който съдържа шест елемента в два реда и три колони (2 × 3 = 6). размер () функция се използва за преброяване на общите елементи на myArray2. подредете () функция се използва за създаване на масив от диапазон с име myArray3 който генерира елементи чрез добавяне на 2 с всеки елемент от 10.

#!/ usr / bin / env python3
# Използване на numpy
импортиране на numpy като npy
# Декларирайте едномерен масив
myArray = npy.масив ([90,45,78,12,66])
# Отпечатайте всички елементи
печат (myArray)
# Отпечатайте измерението на масива
print (myArray.ndim)
 
# Отпечатайте общия брой елементи
печат (len (myArray))
 
# Отпечатайте формата на масива
print (npy.форма (myArray))
 
# Декларирайте двуизмерен масив
myArray2 = npy.масив ([[101,102,103], ["Нила", "Ела", "Бела"]])
 
## Отпечатайте общия брой елементи
print (npy.размер (myArray2))
 
# Създайте масив от диапазон
myArray3 = npy.подреден (10,20,2)
 
# Отпечатайте елементите на масива
печат (myArray3)

Изход:

След стартиране на скрипта ще се появи следният изход.

Пример-3: Използване на Matlab за изчертаване на крива

Matplotlib библиотеката се използва за създаване на 2D и 3D научни фигури въз основа на конкретни данни. Той може да генерира висококачествена продукция в различни формати като PNG, SVG, EPG и др.  Това е много полезен модул за генериране на цифри за изследователски данни, където цифрата може да се актуализира по всяко време чрез промяна на данните. Как можете да нарисувате крива въз основа на стойностите на оста x и оста y с помощта на този модул е ​​показано в този пример. пилаб се използва за изчертаване на кривата тук. linspace () функция се използва за задаване на стойността на оста x в редовен интервал. Стойностите на оста Y се изчисляват чрез квадратиране на стойността на оста x. фигура() е init функция, която се използва за активиране пилаб. символът 'b' е използван в парцел () функция за задаване на цвета на кривата.  Тук „b“ означава син цвят. xlabel () функция се използва за задаване на заглавието на оста x и ylabel () функция се използва за задаване на заглавието на оста y. Заглавието на графиката се задава от заглавие() метод.

#!/ usr / bin / env python3
# Използване на модул pylab
внос пилаб като мн
# Задайте стойността на оста x
x = pl.linspace (0, 8, 20)
# Изчислете стойността на оста y
y = x ** 2
 
# Инициализация за начертаване
мн.фигура()
 
# Задайте графиката въз основа на стойност x, y със син цвят
мн.графика (x, y, 'b')
 
# Задайте заглавието на оста x
мн.xlabel ('x')
 
# Задайте заглавието на оста y
мн.ylabel ('y')
 
# Задайте заглавието на графиката
мн.заглавие („Пример за нанасяне“)
мн.покажи ()

Изход:
След стартиране на скрипта ще се появи следният изход. Кривата е показана в дясната долна страна на изображението.

Пример-4: Използване на модул Sympy за символни променливи

библиотеката symy се използва в python за символна алгебра. Класът Symbol се използва за създаване на нов символ в python. Тук са декларирани две символни променливи. var1 променливата е зададена на Вярно и  is_imaginary връща собственост Невярно за тази променлива. var2 променливата е зададена на true, което показва 1.  Така че, когато е проверено, че var2 е по-голямо от 0 или не, тогава връща True.

#!/ usr / bin / env python3
 
#import модул за симпатия
от Sympy import *
 
# Създайте символна променлива на име 'var1' със стойност
var1 = символ ('var1', реално = вярно)
 
# Тествайте стойността
печат (var1.is_imaginary)
 
# Създайте символна променлива на име 'var2' със стойност
var2 = символ ('var2', положителен = вярно)
 
# Проверете дали стойността е по-голяма от 0 или не
печат (var2> 0)

Изход:
След стартиране на скрипта ще се появи следният изход.

Пример-5: Създайте DataFrame с помощта на панди

библиотеката pandas е разработена за почистване, анализ и трансформиране на всякакви данни в python. Той използва много функции на numpy библиотека. Така че, от съществено значение е да инсталирате numpy библиотека на python преди инсталиране и използване панди. Той се използва и с други научни библиотеки на python като scipy, matplotlib и т.н. Основните компоненти на панди са серия и DataFramд. Всяка серия показва колоната с данни, а DataFrame е многоизмерна таблица на колекция от серии. Следният скрипт генерира DataFrame въз основа на три серии данни.  Библиотеката Pandas се импортира в началото на скрипта. След това променлива с име марки се декларира с три серии данни, които съдържат оценки на три субекта на трима ученици с име "Джанифър “,„ Джон “и„ Павел “. DataFrame () функция на pandas се използва в следващия оператор за генериране на DataFrame въз основа на променливата марки и го съхранявайте в променливата, резултат. И накрая, резултат променливата се отпечатва, за да покаже DataFrame.

#!/ usr / bin / env python3
 
# импортиране на модула
импортирайте панди като pd
 
# Поставете оценки за три предмета за трима ученици
марки =
„Джанифър“: [89, 67, 92],
„Йоан“: [70, 83, 75],
„Павел“: [76, 95, 97]

 
# Създайте рамката с данни с помощта на панди
субекти = pd.DataFrame (марки)
 
# Показване на рамката с данни
печат (теми)

Изход:
След стартиране на скрипта ще се появи следният изход.

Пример-6: Използване на модул scipy за математическо изчисление

SciPy библиотеката съдържа голям брой научни алгоритми за извършване на научни изчисления в python. Някои от тях са интеграция, интерполация, преобразуване на Фурие, линейна алгебра, статистика, файл IO и т.н. Редакторът на Spyder се използва за писане и изпълнение на кодовете в предишните примери. Но редакторът на шпиони не поддържа модулите scipy. Можете да проверите списъка на поддържаните модули на редактора на шпионки, като натиснете Зависимости .. опция от менюто за помощ. Модулът Scipy не съществува в списъка. И така, следните два примера са показани от терминала. Отворете терминала, като натиснете „Alt_Ctrl + T ” и тип питон за да стартирате интерпретатора на python.

Изчисляване на кубичния корен от числа

библиотеката на scipy съдържа модул с име cbrt за изчисляване на корен на куб всяко число. Следният скрипт ще изчисли куба корен от три числа. numpy библиотеката се импортира, за да дефинира списъка с числата. Следващия, скучен библиотека и cbrt модул, който е под скучен.специален се внасят.  Стойностите на корена на куба от 8, 27 и 64 се съхраняват в променливата резултат който се отпечатва по-късно.

>>> импортиране на numpy
>>> импортиране на scipy
>>> от scipy.специален импорт cbrt
>>> резултат = cbrt ([8, 27, 64])
>>> печат (резултат)

Изход:
След изпълнението на командите ще се появи следният изход. Коренът на куба от 8, 27 и 64 са 2, 3 и 4.

Решаване на линейна алгебра с помощта на модул scipy

линалг модул на scipy библиотека се използва за решаване на линейната алгебра.  Тук, скучен библиотеката се импортира в първата и следващата команда линалг модул на скучен библиотеката се импортира. numpy библиотеката се импортира, за да декларира масивите. Тук, уравнение променливата е декларирана за определяне на коефициентите и вал променливата се използва за определяне на съответните стойности за изчисление.  решаване () функция се използва за изчисляване на резултатите въз основа на уравнение и вал променливи.

>>> импортиране на scipy
>>> от scipy import linalg
>>> импортиране на numpy като np
>>> eq = np.масив ([[9, 0, 5], [10, 3, -2], [7, -2, 0]])
>>> val = np.масив ([3, -6, 9])
>>> резултат = linalg.решаване (eq, val)
>>> печат (резултат)

Изход:
След изпълнението на горните команди ще се появи следният изход.

Заключение:

Python е много полезен език за програмиране за решаване на различни видове математически и научни задачи. Python съдържа огромен брой библиотеки за изпълнение на този тип задачи. Основните приложения на някои библиотеки са показани в този урок. Ако искате да бъдете научен програмист и начинаещ за python (x, y), то този урок ще ви помогне да инсталирате и използвате python (x, y) на Ubuntu.

Демо версия можете да намерите тук по-долу:

Инсталирайте най-новия Dolphin Emulator за Gamecube & Wii на Linux
Dolphin Emulator ви позволява да играете избраните от вас игри Gamecube & Wii на Linux Personal Computers (PC). Като безплатно достъпен и емулатор на...
Как да използвам GameConqueror Cheat Engine в Linux
Статията обхваща ръководство за използването на GameConqueror cheat engine в Linux. Много потребители, които играят игри под Windows, често използват ...
Най-добрите емулатори на игрови конзоли за Linux
Тази статия ще изброи популярния софтуер за емулация на игрова конзола, наличен за Linux. Емулацията е слой за софтуерна съвместимост, който емулира х...