Pirms python (x.y) instalēšanas operētājsistēma ir jāatjaunina. Palaidiet šo komandu, lai atjauninātu sistēmu.
$sudo apt-get atjauninājums
Ir jāpārbauda, vai jebkurš python tulks ir iepriekš instalēts sistēmā vai nē. Palaidiet šo komandu, lai pārbaudītu instalēto python versiju. Pirms python (x, y) instalēšanas labāk ir noņemt jebkuru iepriekš instalēto python versiju.
$ pitons
Rezultāts parāda, ka sistēmā iepriekš nav instalēta neviena python pakotne. Šajā gadījumā mums vispirms ir jāinstalē python tulks.
Instalējiet Python (x.y)
Jūs varat instalēt python (x, y) vai zinātniskās python paketes 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, un tas ir sniegts šajā apmācībā.
Soļi:
- Pirmkārt, jums ir jāinstalē python tulks un pakotņu pārvaldnieks, lai sāktu instalēšanas procesu. Tātad, palaidiet šādu komandu, lai instalētu python3 un python3-pip iepakojumi. Nospiediet ' un ', Kad tā lūgs atļauju instalēšanai.
- Tālāk jums jāinstalē nepieciešamās zinātniskās bibliotēkas python3 zinātnisku darbību veikšanai. Palaidiet šo komandu, lai instalētu bibliotēkas. Šeit pēc komandas izpildīšanas tiks instalētas piecas bibliotēkas. Šie ir numpy, matplotlib, scipy, pandas un simpātisks . Šo bibliotēku izmantošana ir izskaidrota šīs apmācības nākamajā daļā.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Lai novērstu python tulka ierobežojumus un nodrošinātu lietotājam draudzīgu saskarni, ipython iepakojums tiek izmantots. Lai instalētu, izpildiet šādu komandu ipython3 iepakojums.
- Lai instalētu, izpildiet šādu komandu qt5 saistītās paketes GUI izstrādei.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyder ir noderīgs koda redaktors, kas var izcelt sintaksi un atvieglot koda rediģēšanu un atkļūdošanu. Lai instalētu, izpildiet šādu komandu spiegotājs .
Ja visas iepriekš minētās pakotnes ir pareizi instalētas bez kļūdām, jūsu python (x, y) ir instalēts pareizi.
Izmantojot Python (x, y):
Šajā apmācības daļā ir parādīti daži python (x, y) pamata lietojumi, izmantojot dažādus piemērus ar paskaidrojumiem. Jums būs nepieciešams palaist spiegotājs koda redaktors, lai sāktu lietot python (x, y). Noklikšķiniet uz Rādīt lietojumprogrammu ikonu un ierakstiet “ NS ' meklēšanas lodziņā. Ja spiegotājs tad tas ir pareizi uzstādīts spiegotājs parādīsies ikona.
Klikšķiniet uz Spyder3 ikonu, lai atvērtu programmu. Pēc lietojumprogrammas atvēršanas parādīsies šāds ekrāns.
Tagad jūs varat sākt rakstīt kodu zinātnisku skaitļošanas uzdevumu veikšanai. Turpmākajos sešos piemēros ir parādīti piecu instalēto python3 bibliotēku pamata lietojumi zinātniskām darbībām.
1. piemērs: mainīgo un tipu izmantošana
Šis piemērs parāda ļoti pamata python datu tipu un mainīgo izmantošanu. Nākamajā skriptā ir deklarēti četru veidu mainīgie. Tie ir i nteger, pludiņš, Būla un virkne . tips () metodi python izmanto, lai uzzinātu jebkura mainīgā veidu.
#!/usr/bin/env python3#Vesela skaitļa vērtības piešķiršana
var1= piecdesmit
drukāt (tipa(var1))
#Peldošās vērtības noteikšana
var2= 3.89
drukāt (tipa (var2))
#Piešķirt
var3= Taisnība
drukāt (tipa(var3))
#Virknes vērtības piešķiršana
jā 4= 'LinuxHint'
drukāt (tipa(jā 4))
Izeja:
Palaidiet skriptu, nospiežot spēlēt () pogu no redaktora augšdaļas. Ja noklikšķināt uz Mainīgais pētnieks cilni no labās puses, tad četriem mainīgajiem parādīsies šāda izvade.
2. piemērs: numpy izmantošana viena un daudzdimensiju masīva izveidošanai
Visu veidu skaitlisko skaitļošanu veic dūšīgs iepakojums python. Šis modulis var definēt un izmantot daudzdimensiju datu struktūru, vektoru un matricas datus. To var aprēķināt ļoti ātri, jo to izstrādā C un FORTRAN. dūšīgs modulis tiek izmantots šādā skriptā, lai deklarētu un izmantotu viendimensiju un divdimensiju masīvus python. Skriptā ir deklarēti trīs veidu masīvi. myArray ir viendimensiju masīvs, kas satur 5 elementus. palīdzēt īpašums tiek izmantots, lai uzzinātu masīva mainīgā lielumu. len () funkcija tiek izmantota, lai saskaitītu kopējo elementu skaitu myArray . s tālrunis () funkcija tiek izmantota, lai parādītu masīva pašreizējo formu. myArray2 ir divdimensiju masīvs, kurā ir seši elementi divās rindās un trīs kolonnas (2 × 3 = 6). Izmērs() funkcija tiek izmantota, lai saskaitītu kopējos elementus myArray2 . sakārtot () funkcija tiek izmantota, lai izveidotu diapazona masīvu ar nosaukumu myArray3 kas ģenerē elementus, pievienojot 2 ar katru elementu no 10.
#!/usr/bin/env python3#Izmantojot numpy
importētdūšīgskānpy
#Deklarējiet viendimensiju masīvu
myArray=npy.masīvs([90,Četri, pieci,78,12,66])
#Izdrukājiet visus elementus
drukāt(myArray)
#Izdrukājiet masīva izmēru
drukāt(myArray.palīdzēt)
#Izdrukājiet kopējo elementu skaitu
drukāt(len(myArray))
#Izdrukājiet masīva formu
drukāt(npy.forma(myArray))
#Deklarējiet divdimensiju masīvu
myArray2=npy.masīvs([[101,102,103],['Nila','Viņa','Diezgan']])
## Izdrukājiet kopējo elementu skaitu
drukāt(npy.Izmērs(myArray2))
#Izveidojiet diapazona masīvu
myArray3=npy.arange(10,divdesmit,2)
#Izdrukājiet masīva elementus
drukāt(myArray3)
Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izvade.
3. piemērs: Matlab izmantošana līknes zīmēšanai
Matplotlib bibliotēka tiek izmantota, lai izveidotu 2D un 3D zinātniskas figūras, pamatojoties uz konkrētiem datiem. Tas var radīt augstas kvalitātes produkciju dažādos formātos, piemēram, PNG, SVG, EPG utt. Tas ir ļoti noderīgs modulis skaitļu ģenerēšanai pētniecības datiem, kur skaitli var atjaunināt jebkurā laikā, mainot datus. Šajā piemērā ir parādīts, kā jūs varat uzzīmēt līkni, pamatojoties uz x un y ass vērtībām, izmantojot šo moduli. pylab šeit tiek izmantota, lai uzzīmētu līkni. linspace () funkcija tiek izmantota, lai regulētu x ass vērtību regulārā intervālā. Y ass vērtības tiek aprēķinātas, saskaitot x ass vērtību. attēls () ir init funkcija, ko izmanto, lai iespējotu pylab . Rakstzīmi “b” lieto 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 nosaukumu. Diagrammas nosaukumu nosaka virsraksts () metode.
#!/usr/bin/env python3#Izmantojot pylab moduli
importētpylabkāpl
#Iestatiet x ass vērtību
x=pl.linspace(0, 8, divdesmit)
#Aprēķiniet y ass vērtību
un=x **2
#Inicializācija zīmēšanai
pl.figūra()
#Iestatiet diagrammu, pamatojoties uz x, y vērtību ar zilu krāsu
pl.sižets(x,un, 'b')
#Iestatiet x ass nosaukumu
pl.xlabel('x')
#Iestatiet y ass nosaukumu
pl.etiķete('un')
#Iestatiet diagrammas nosaukumu
pl.titulu('Zīmēšanas piemērs')
pl.šovs()
Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izvade. Līkne ir parādīta attēla labajā apakšējā pusē.
4. piemērs: Sympy moduļa izmantošana simboliskajiem mainīgajiem
sympy bibliotēka tiek izmantota python simboliskai algebrai. Simbolu klase tiek izmantota, lai python izveidotu jaunu simbolu. Šeit tiek deklarēti divi simboliski mainīgie. var1 mainīgais ir iestatīts uz Taisnība un ir_izdomāts īpašuma atgriešana Nepatiess šim mainīgajam. var2 mainīgais ir iestatīts uz true, kas norāda 1. Tātad, ja tiek pārbaudīts, ka var2 ir lielāks par 0 vai nē, tad tas atgriež True.
#!/usr/bin/env python3#import simpy modulis
nosimpātisksimportēt*
#Izveidojiet simbola mainīgo ar nosaukumu 'var1' ar vērtību
var1=Simbols('var1',īsta=Taisnība)
#Pārbaudiet vērtību
drukāt(var1.ir_izdomāts)
#Izveidojiet simbola mainīgo ar nosaukumu 'var2' ar vērtību
var2=Simbols('var2',pozitīvs=Taisnība)
#Pārbaudiet, vai vērtība ir lielāka par 0 vai nē
drukāt(var2>0)
Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izvade.
5. piemērs: izveidojiet DataFrame, izmantojot pandas
pandas bibliotēka ir izstrādāta, lai tīrītu, analizētu un pārveidotu visus datus python. Tas izmanto daudzas funkcijas dūšīgs bibliotēka. Tātad, tas ir svarīgi instalēt dūšīgs Python bibliotēka pirms instalēšanas un lietošanas pandas . To izmanto arī ar citām līdzīgām zinātniskajām bibliotēkām scipy, matplotlib uc galvenās sastāvdaļas pandas ir sērija un DataFram e. Jebkura sērija norāda datu kolonnu, un DataFrame ir sēriju kolekcijas daudzdimensiju tabula. Šis skripts ģenerē DataFrame, pamatojoties uz trim datu sērijām. Pandas bibliotēka tiek importēta skripta sākumā. Tālāk mainīgais ar nosaukumu zīmes ir deklarēta ar trim datu sērijām, kurās ir atzīmes par trim priekšmetiem, kuros ir trīs studenti ar nosaukumu “ Dženifera, Džons 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 izdrukāts, lai parādītu DataFrame.
#!/usr/bin/env python3#importēt moduli
importētpandaskāpd
#Iestatiet atzīmes trim priekšmetiem trim skolēniem
zīmes= {
'Dženifera':[89, 67, 92],
'Džons':[70, 83, 75],
'Pāvils':[76, 95, 97]
}
#Izveidojiet datu rāmi, izmantojot pandas
priekšmetus=pd.DataFrame(zīmes)
#Parādiet datu rāmi
drukāt(priekšmetus)
Izeja:
Pēc skripta palaišanas parādīsies šāda izvade.
6. piemērs: Scipy moduļa izmantošana matemātiskiem aprēķiniem
SciPy bibliotēka satur lielu skaitu zinātnisku algoritmu zinātniskās skaitļošanas veikšanai python. Daži no tiem ir integrācija, interpolācija, Furjē transformācija, lineārā algebra, statistika, failu IO uc Spyder redaktors tiek izmantots, lai rakstītu un izpildītu iepriekšējos piemēros esošos kodus. Bet spiegotāja redaktors neatbalsta scipy moduļus. Jūs varat pārbaudīt spiegotāja redaktora atbalstīto moduļu sarakstu, nospiežot Atkarības… palīdzības izvēlnes iespēja. Scipy modulis sarakstā nepastāv. Tātad no termināļa tiek parādīti šādi divi piemēri. Atveriet termināli, nospiežot Alt_Ctrl+T. un ierakstiet pitons lai palaistu pitona tulku.
Skaitļu kuba saknes aprēķināšana
scipy bibliotēkā ir modulis ar nosaukumu cbrt lai aprēķinātu kuba saknes jebkuru skaitli. Šis skripts aprēķinās trīs skaitļu kuba sakni. dūšīgs bibliotēka tiek importēta, lai definētu numuru sarakstu. Nākamais, skopulis bibliotēka un cbrt modulis, kas atrodas zem scipy.īpašs tiek importēti. Kubu saknes vērtības 8, 27 un 64 tiek saglabātas mainīgajā rezultāts kas tiek izdrukāts vēlāk.
>>> importētdūšīgs>>> importētskopulis
>>> noskopulis.īpašs importētcbrt
>>>rezultāts=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> drukāt(rezultāts)
Izeja:
Pēc komandu palaišanas parādīsies šāda izvade. 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, skopulis bibliotēka tiek importēta pirmajā un nākamajā komandā linalg modulis skopulis bibliotēka ir importēta. dūšīgs bibliotēka tiek importēta, lai deklarētu masīvus. Šeit, ekv mainīgais ir deklarēts, lai definētu koeficientus un st mainīgo izmanto, lai definētu attiecīgās vērtības aprēķinam. atrisināt () funkcija tiek izmantota rezultātu aprēķināšanai, pamatojoties uz ekv un st mainīgie.
>>> importētskopulis>>> noskopulisimportētlinalg
>>> importētdūšīgskāpiem
>>>ekv=piem.masīvs([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>st=piem.masīvs([3,-6, 9])
>>>rezultāts=linalg.atrisināt(ekv,st)
>>> drukāt(rezultāts)
Izeja:
Pēc iepriekš minēto komandu palaišanas parādīsies šāda izvade.
Secinājums:
Python ir ļoti noderīga programmēšanas valoda dažāda veida matemātisku un zinātnisku problēmu risināšanai. Python satur milzīgu skaitu bibliotēku šāda veida uzdevumu veikšanai. Šajā apmācībā ir parādīti dažu bibliotēku galvenie lietojumi. Ja vēlaties būt zinātnisks programmētājs un iesācējs python (x, y), tad šī apmācība palīdzēs jums instalēt un izmantot python (x, y) Ubuntu.
Demo var atrast šeit: