Az operációs rendszert frissíteni kell a python (x.y) telepítése előtt. Futtassa a következő parancsot a rendszer frissítéséhez.
$sudo apt-get frissítés
Ellenőrizni kell, hogy a python tolmács telepítve van -e a rendszerbe, vagy sem. Futtassa a következő parancsot a python telepített verziójának ellenőrzéséhez. A python (x, y) telepítése előtt jobb eltávolítani a korábban telepített python verziókat.
$ python
A kimenet azt mutatja, hogy korábban nem telepítettünk python csomagot a rendszerbe. Ebben az esetben először telepítenünk kell a python tolmácsot.
Python telepítése (x.y)
A python (x, y) vagy tudományos python csomagokat kétféleképpen telepítheti. Az egyik módszer a megfelelő python (x, y) csomag letöltése és telepítése az Ubuntu alapján, a másik módszer pedig a tudományos számításhoz szükséges csomagok telepítése a Pythonban. A második módszer könnyen telepíthető, amelyet ebben az oktatóanyagban követünk.
Lépések:
- Először telepítenie kell a python tolmácsot és a csomagkezelőt a telepítési folyamat elindításához. Tehát futtassa a következő parancsot a telepítéshez python3 és python3-pip csomagokat. Nyomja meg ' és 'Amikor engedélyt kér a telepítéshez.
- Ezután telepítenie kell a szükséges tudományos könyvtárakat python3 tudományos műveletek elvégzésére. Futtassa a következő parancsot a könyvtárak telepítéséhez. Itt a parancs végrehajtása után öt könyvtár kerül telepítésre. Ezek numpy, matplotlib, scipy, pandák és szimpiás . E könyvtárak használatát az oktatóanyag következő része ismerteti.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- A python tolmács korlátozásainak megszüntetése és felhasználóbarát felület biztosítása érdekében ipython csomagot használják. Futtassa a következő parancsot a telepítéshez ipython3 csomag.
- Futtassa a következő parancsot a telepítéshez qt5 kapcsolódó csomagok a GUI fejlesztéséhez.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyder egy hasznos kódszerkesztő, amely kiemeli a szintaxist, és megkönnyíti a kódszerkesztést és hibakeresést. Futtassa a következő parancsot a telepítéshez kémkedő .
Ha a fent említett összes csomagot hibátlanul telepítette, akkor a python (x, y) megfelelően van telepítve.
A Python (x, y) használata:
A python (x, y) néhány alapvető használatát bemutatjuk az oktatóanyag ezen részében, különböző példákkal és magyarázatokkal. Futtatnia kell a kémkedő kódszerkesztő a python (x, y) használatának megkezdéséhez. Kattintson a Alkalmazás megjelenítése ikont és írja be a ' NS ' a keresőmezőben. Ha kémkedő akkor megfelelően van felszerelve kémkedő ikon jelenik meg.
Kattintson Spyder3 ikont az alkalmazás megnyitásához. A következő képernyő jelenik meg az alkalmazás megnyitása után.
Most elkezdhet kódot írni a tudományos számítási feladatok elvégzéséhez. A python3 öt telepített könyvtárának tudományos műveletekhez való alapvető felhasználását az alábbi hat példa mutatja be.
1. példa: Változók és típusok használata
Ez a példa a python adattípusok és változók alapvető használatát mutatja be. A következő szkriptben négyféle változót deklarálunk. Ezek az i nteger, float, boolean és húr . típus() metódust használják a pythonban, hogy megtudják a változók típusát.
#!/usr/bin/env python3#Egész szám hozzárendelése
var1= ötven
nyomtatás (típus(var1))
#Lebegő érték meghatározása
var2= 3,89
nyomtatás (típus (var2))
#Hozzárendelés
var3= Igaz
nyomtatás (típus(var3))
#Szövegérték hozzárendelése
igen4= 'LinuxHint'
nyomtatás (típus(igen4))
Kimenet:
A gomb megnyomásával futtassa a szkriptet játszani () gombot a szerkesztő tetején. Ha rákattint a Változó felfedező fülre a jobb oldalon, akkor a következő változó jelenik meg a négy változóhoz.
2. példa: A numpy használata egy és többdimenziós tömb létrehozásához
A számszerű számítás minden típusát a szar csomag pythonban. A többdimenziós adatstruktúra, vektor és mátrix adatok meghatározhatók és használhatók ezzel a modullal. Nagyon gyorsan tud számolni, mert a C és a FORTRAN fejlesztette ki. szar modul a következő szkriptben egydimenziós és kétdimenziós tömbök deklarálására és használatára szolgál a pythonban. A szkriptben háromféle tömb van deklarálva. myArray egy egydimenziós tömb, amely 5 elemet tartalmaz. Segítség tulajdonság a tömbváltozó dimenziójának megállapítására szolgál. len () függvényt itt használjuk a elemek teljes számának számlálására myArray . s telefon() függvény a tömb aktuális alakjának megjelenítésére szolgál. myArray2 egy kétdimenziós tömb, amely hat elemet tartalmaz két sorban és három oszlopban (2 × 3 = 6). méret() függvény az összes elem számolására szolgál myArray2 . rendezni() függvény egy elnevezett tartománytömb létrehozására szolgál myArray3 amely úgy hoz létre elemeket, hogy 10 -ből minden elemhez 2 -et ad hozzá.
#!/usr/bin/env python3#A numpy használata
importszarmintnpy
#Nyilvánítson ki egy egydimenziós tömböt
myArray=npy.sor([90,Négy öt,78,12,66])
#Nyomtassa ki az összes elemet
nyomtatás(myArray)
#Nyomtassa ki a tömb méretét
nyomtatás(myArray.Segítség)
#Nyomtassa ki az összes elemet
nyomtatás(len(myArray))
#Nyomtassa ki a tömb alakját
nyomtatás(npy.alak(myArray))
#Nyilvánítson ki egy kétdimenziós tömböt
myArray2=npy.sor([[101,102,103],['Nila','Ő','Szép']])
## Nyomtassa ki az összes elemet
nyomtatás(npy.méret(myArray2))
#Hozzon létre tartománytömböt
myArray3=npy.arange(10,húsz,2)
#Nyomtassa ki a tömb elemeit
nyomtatás(myArray3)
Kimenet:
A szkript futtatása után a következő kimenet jelenik meg.
3. példa: A Matlab használata görbe rajzolásához
Matplotlib könyvtár segítségével 2D és 3D tudományos ábrákat hoznak létre konkrét adatok alapján. Kiváló minőségű kimenetet tud generálni különböző formátumokban, például PNG, SVG, EPG, stb. Nagyon hasznos modul a kutatási adatok számadatainak előállításához, ahol az ábra bármikor frissíthető az adatok megváltoztatásával. Ebben a példában bemutatjuk, hogyan lehet görbét rajzolni az x tengely és az y tengely értékei alapján. pilab itt a görbe rajzolására szolgál. linspace () funkcióval az x tengely értéke szabályos időközönként állítható be. Az Y tengely értékeit az x tengely értékének négyzetével számoljuk ki. ábra() egy init függvény, amely engedélyezésre szolgál pilab . „B” karaktert használunk cselekmény() funkció a görbe színének beállításához. Itt a „b” jelzi a kék színt. xlabel () függvénnyel állítható be az x tengely címe és ylabel () függvény az y tengely címének beállítására szolgál. A grafikon címét a cím() módszer.
#!/usr/bin/env python3#A pylab modul használata
importpilabmintpl
#Állítsa be az x tengely értékét
x=pl.linspace(0, 8, húsz)
#Számítsa ki az y tengely értékét
és=x **2
#Kezdeményezés a rajzoláshoz
pl.ábra()
#Állítsa be a diagramot x, y érték alapján, kék színnel
pl.cselekmény(x,és, 'b')
#Állítsa be az x tengely címét
pl.xlabel('x')
#Állítsa be az y tengely címét
pl.ylabel('és')
#Állítsa be a grafikon címét
pl.cím(„Példa ábrázolásra”)
pl.előadás()
Kimenet:
A szkript futtatása után a következő kimenet jelenik meg. A görbe a kép jobb alsó sarkában látható.
4. példa: A sympy modul használata szimbolikus változókhoz
A sympy könyvtárat a pythonban szimbolikus algebrának használják. A szimbólumosztály segítségével új szimbólum hozható létre a pythonban. Itt két szimbolikus változót deklarálunk. var1 változó beállítása Igaz és is_ fantasy vagyonvisszatérítés Hamis erre a változóra. var2 változó igazra van állítva, amely 1. jelzi var2 nagyobb, mint 0, vagy nem, akkor True értéket ad vissza.
#!/usr/bin/env python3#import sympy modul
tól tőlszimpiásimport*
#Hozzon létre egy „var1” nevű szimbólumváltozót értékkel
var1=Szimbólum('var1',igazi=Igaz)
#Tesztelje az értéket
nyomtatás(var1.is_ fantasy)
#Hozzon létre egy „var2” nevű szimbólumváltozót értékkel
var2=Szimbólum('var2',pozitív=Igaz)
#Ellenőrizze, hogy az érték több, mint 0 vagy sem
nyomtatás(var2>0)
Kimenet:
A szkript futtatása után a következő kimenet jelenik meg.
5. példa: DataFrame létrehozása pandák használatával
A pandas könyvtárat a pythonban található adatok tisztítására, elemzésére és átalakítására fejlesztették ki. Számos funkcióját használja szar könyvtár. Tehát elengedhetetlen a telepítés szar telepítés és használat előtt a python könyvtárában pandák . A python hasonló tudományos könyvtáraival is használják scipy, matplotlib stb pandák vannak sorozat és DataFram e. Bármely sorozat jelzi az adatoszlopot, a DataFrame pedig egy sorozatgyűjtemény többdimenziós táblázata. A következő szkript DataFrame -t hoz létre három adatsor alapján. A Pandas könyvtárat a szkript elején importálják. Ezután egy változó jelek három adatsorral van deklarálva, amelyek három hallgató három tantárgyának jegyeit tartalmazzák Janifer ”,„ John ”és„ Paul ” . DataFrame () A pandák függvényét a következő utasításban a DataFrame létrehozására használják a változó alapján jelek és tárolja a változóban, eredmény . Végül a eredmény változó kinyomtatásra kerül a DataFrame megjelenítéséhez.
#!/usr/bin/env python3#importálja a modult
importpandákmintpd
#Három tantárgyból állítson jelölést három diák számára
jelek= {
'Janifer':[89, 67, 92],
'János':[70, 83, 75],
'Pál':[76, 95, 97]
}
#Hozza létre az adatkeretet pandák használatával
tantárgyak=pd.DataFrame(jelek)
#Az adatkeret megjelenítése
nyomtatás(tantárgyak)
Kimenet:
A szkript futtatása után a következő kimenet jelenik meg.
6. példa: Scipy modul használata matematikai számításokhoz
SciPy könyvtár nagyszámú tudományos algoritmust tartalmaz a tudományos számítástechnika pythonban történő elvégzésére. Néhány közülük az integráció, az interpoláció, a Fourier -transzformáció, a lineáris algebra, a statisztika, a fájl IO stb. De a spyder editor nem támogatja a scipy modulokat. A gomb megnyomásával ellenőrizheti a spyder editor támogatott moduljainak listáját Függőségek… súgó menü lehetősége. A Scipy modul nem létezik a listában. Tehát a következő két példa látható a terminálról. Nyissa meg a terminált a gombbal Alt_Ctrl+T és írja be piton hogy futtassa a python tolmácsot.
Számok kockagyökének kiszámítása
scipy könyvtár egy modul nevű cbrt a kockagyök bármely számának kiszámításához. A következő szkript három szám kockagyökét számítja ki. szar könyvtárat importálja a számok listájának meghatározásához. Következő, kopottas könyvtár és cbrt alatti modul scipy.különleges importálnak. A 8, 27 és 64 kockagyökértékeket a változó tárolja eredmény amit később nyomtatnak ki.
>>> importszar>>> importkopottas
>>> tól tőlkopottas.különleges importcbrt
>>>eredmény=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> nyomtatás(eredmény)
Kimenet:
A következő kimenet jelenik meg a parancsok futtatása után. A 8, 27 és 64 kockagyöke 2, 3 és 4.
Lineáris algebra megoldása scipy modul használatával
linalg A scipy library modul a lineáris algebra megoldására szolgál. Itt, kopottas könyvtárat importálja az első és a következő parancsba linalg modulja kopottas könyvtár importálva van. szar könyvtárat importálja a tömbök deklarálásához. Itt, ekv változót az együtthatók meghatározására és óra változó határozza meg a megfelelő értékeket a számításhoz. megoldani () függvény az eredmények kiszámítására szolgál ekv és óra változók.
>>> importkopottas>>> tól tőlkopottasimportlinalg
>>> importszarmintpéldául
>>>ekv=például.sor([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>óra=például.sor([3,-6, 9])
>>>eredmény=linalg.megoldani(ekv,óra)
>>> nyomtatás(eredmény)
Kimenet:
A fenti parancsok futtatása után a következő kimenet jelenik meg.
Következtetés:
A Python egy nagyon hasznos programozási nyelv különféle matematikai és tudományos problémák megoldásához. A Python hatalmas számú könyvtárat tartalmaz az ilyen típusú feladatokhoz. Ebben az oktatóanyagban néhány könyvtár alapvető használatát mutatjuk be. Ha tudományos programozó és kezdő szeretne lenni a python (x, y) számára, akkor ez az oktatóanyag segít a python (x, y) telepítésében és használatában az Ubuntu rendszeren.
A demo itt található: