Prieš diegiant „python“ (x.y), reikia atnaujinti operacinę sistemą. Norėdami atnaujinti sistemą, paleiskite šią komandą.
$sudo apt-get atnaujinimas
Būtina patikrinti, ar bet koks „python“ vertėjas anksčiau buvo įdiegtas sistemoje, ar ne. Norėdami patikrinti įdiegtą „python“ versiją, paleiskite šią komandą. Prieš diegdami „python“ (x, y), geriau pašalinti bet kurią anksčiau įdiegtą „python“ versiją.
$ python
Išvestis rodo, kad sistemoje anksčiau nebuvo įdiegtas nė vienas „python“ paketas. Šiuo atveju pirmiausia turime įdiegti python vertėją.
Įdiekite „Python“ (x.y)
Python (x, y) arba mokslinius python paketus galite įdiegti dviem būdais. Vienas iš būdų yra atsisiųsti ir įdiegti atitinkamą „python“ (x, y) paketą, pagrįstą „Ubuntu“, o kitas būdas yra įdiegti būtinus paketus, skirtus atlikti mokslinius skaičiavimus „Python“. Antrąjį būdą lengva įdiegti, kaip aprašyta šioje pamokoje.
Žingsniai:
- Pirmiausia turite įdiegti „python“ vertėją ir paketų tvarkyklę, kad pradėtumėte diegimo procesą. Taigi, paleiskite šią komandą, kad įdiegtumėte python3 ir python3-pip paketai. Paspauskite „ ir “, Kai jis paprašys leidimo įdiegti.
- Toliau turite įdiegti reikiamas mokslines bibliotekas python3 už mokslines operacijas. Norėdami įdiegti bibliotekas, paleiskite šią komandą. Čia, įvykdžius komandą, bus įdiegtos penkios bibliotekos. Šitie yra numpy, matplotlib, scipy, pandas ir simpatiškas . Šių bibliotekų naudojimas paaiškinamas kitoje šios pamokos dalyje.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Norėdami pašalinti „python“ vertėjo apribojimus ir pateikti patogią sąsają, „ipython“ pakuotė naudojama. Norėdami įdiegti, paleiskite šią komandą ipython3 paketas.
- Norėdami įdiegti, paleiskite šią komandą qt5 susijusius GUI kūrimo paketus.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyderis yra naudingas kodų redaktorius, kuris gali paryškinti sintaksę ir palengvinti kodo redagavimą bei derinimą. Norėdami įdiegti, paleiskite šią komandą šnipinėjimas .
Jei visi aukščiau paminėti paketai yra tinkamai įdiegti be klaidų, jūsų python (x, y) yra tinkamai įdiegtas.
Naudojant „Python“ (x, y):
Kai kurie pagrindiniai „python“ (x, y) naudojimo būdai parodyti šioje vadovėlio dalyje, naudojant skirtingus pavyzdžius su paaiškinimais. Jums reikės paleisti šnipinėjimas kodo redaktorius, kad pradėtumėte naudoti „python“ (x, y). Spustelėkite Rodyti programą piktogramą ir įveskite „ NS ' paieškos laukelyje. Jei šnipinėjimas tada tinkamai sumontuotas šnipinėjimas pasirodys piktograma.
Spustelėkite Spyderis 3 piktogramą, kad atidarytumėte programą. Atidarius programą pasirodys šis ekranas.
Dabar galite pradėti rašyti kodą, kad atliktumėte mokslinio skaičiavimo užduotis. Toliau pateikiamuose šešiuose pavyzdžiuose parodyta pagrindinė penkių įdiegtų „python3“ bibliotekų naudojimo mokslinėms operacijoms galimybė.
1 pavyzdys: kintamųjų ir tipų naudojimas
Šis pavyzdys parodo labai paprastą „python“ duomenų tipų ir kintamųjų naudojimą. Šiame scenarijuje deklaruojami keturių tipų kintamieji. Tai yra i nteger, float, boolean ir eilutė . tipas () metodas naudojamas „python“, norint sužinoti bet kokio kintamojo tipą.
#!/usr/bin/env python3#Viso skaičiaus vertės priskyrimas
var1= penkiasdešimt
spausdinti (tipo(var1))
#Plūdės vertės nustatymas
var2= 3.89
spausdinti (tipo (var2))
#Skyrimas
var3= Tiesa
spausdinti (tipo(var3))
#Skiriama eilutės reikšmė
taip4= „LinuxHint“
spausdinti (tipo(taip4))
Išėjimas:
Paleiskite scenarijų paspausdami žaisti ( ) mygtuką iš redaktoriaus viršaus. Jei spustelėsite ant Kintamasis tyrinėtojas skirtuką iš dešinės pusės, tada pasirodys toks keturių kintamųjų rezultatas.
2 pavyzdys: „Numpy“ naudojimas vieno ir kelių matmenų masyvui sukurti
Visų tipų skaičiavimus atlieka kvailas paketas python. Šis modulis gali apibrėžti ir naudoti daugialypę duomenų struktūrą, vektorinius ir matricinius duomenis. Jis gali apskaičiuoti labai greitai, nes yra sukurtas C ir FORTRAN. kvailas modulis naudojamas šiame scenarijuje, norint deklaruoti ir naudoti vienmatius ir dvimatius masyvus python. Scenarijuje deklaruojami trijų tipų masyvai. myArray yra vienmatis masyvas, kuriame yra 5 elementai. padėti nuosavybė naudojama norint sužinoti masyvo kintamojo matmenį. len () funkcija naudojama norint suskaičiuoti bendrą elementų skaičių myArray . s telefonas () funkcija naudojama dabartinei masyvo formai rodyti. mano masyvas2 yra dvimatis masyvas, kuriame yra šeši elementai dviejose eilutėse ir trys stulpeliai (2 × 3 = 6). dydis () funkcija naudojama skaičiuojant visus elementus mano masyvas2 . sutvarkyti () funkcija naudojama diapazono masyvui pavadinti myArray3 kuris generuoja elementus pridedant 2 prie kiekvieno elemento iš 10.
#!/usr/bin/env python3#Naudojant numpy
importaskvailaskaipnpy
#Deklaruokite vieno matmens masyvą
myArray=npy.masyvas([90,Keturi, penki,78,12,66])
#Spausdinkite visus elementus
spausdinti(myArray)
#Spausdinkite masyvo matmenis
spausdinti(myArray.padėti)
#Spausdinkite bendrą elementų skaičių
spausdinti(len(myArray))
#Atspausdinkite masyvo formą
spausdinti(npy.figūra(myArray))
#Deklaruokite dviejų matmenų masyvą
mano masyvas2=npy.masyvas([[101,102,103],[„Nila“,'Ji','Graži']])
## Atspausdinkite bendrą elementų skaičių
spausdinti(npy.dydžio(mano masyvas2))
#Sukurkite diapazono masyvą
myArray3=npy.arange(10,dvidešimt,2)
#Spausdinkite masyvo elementus
spausdinti(myArray3)
Išėjimas:
Paleidus scenarijų pasirodys ši išvestis.
3 pavyzdys: „Matlab“ naudojimas kreivės piešimui
Matplotlib biblioteka naudojama 2D ir 3D mokslinėms figūroms kurti remiantis konkrečiais duomenimis. Jis gali generuoti aukštos kokybės išvestį įvairiais formatais, pvz., PNG, SVG, EPG ir tt. Tai labai naudingas modulis, leidžiantis generuoti tyrimų duomenų skaičius, kur skaičius galima bet kada atnaujinti keičiant duomenis. Šiame pavyzdyje parodyta, kaip galite piešti kreivę pagal x ašies ir y ašies reikšmes. pylab Čia naudojama kreivė. linspace () funkcija naudojama x ašies vertei nustatyti reguliariais intervalais. Y ašies vertės apskaičiuojamos kvadrato x ašies reikšme. figūra () yra inicijavimo funkcija, naudojama įgalinti pylab . „B“ simbolis naudojamas siužetas () funkcija kreivės spalvai nustatyti. Čia „b“ reiškia mėlyną spalvą. xlabel () funkcija naudojama x ašies pavadinimui nustatyti ir ylabel () funkcija naudojama y ašies pavadinimui nustatyti. Grafiko pavadinimą nustato pavadinimas () metodas.
#!/usr/bin/env python3#Naudojant „pylab“ modulį
importaspylabkaippl
#Nustatykite x ašies vertę
x=pl.internetinė erdvė(0, 8, dvidešimt)
#Apskaičiuokite y ašies vertę
ir=x **2
#Inicijavimas braižant
pl.figūra()
#Nustatykite grafiką pagal x, y reikšmę mėlyna spalva
pl.siužetas(x,ir, „b“)
#Nustatykite x ašies pavadinimą
pl.etiketė(„x“)
#Nustatykite y ašies pavadinimą
pl.ylabel('ir')
#Nustatykite grafiko pavadinimą
pl.titulas(„Braižymo pavyzdys“)
pl.Rodyti()
Išėjimas:
Paleidus scenarijų pasirodys ši išvestis. Kreivė rodoma dešinėje apatinėje vaizdo pusėje.
4 pavyzdys: „Sympy“ modulio naudojimas simboliniams kintamiesiems
„sympy“ biblioteka „python“ naudojama simbolinei algebrai. Simbolių klasė naudojama kuriant naują simbolį „python“. Čia deklaruojami du simboliniai kintamieji. var1 kintamasis nustatytas į Tiesa ir is_imaginary turto grąžinimas Netiesa šiam kintamajam. var2 kintamasis yra nustatytas į true, kuris nurodo 1. Taigi, kai tikrinama, kad var2 yra didesnis nei 0 arba ne, tada grąžinama tiesa.
#!/usr/bin/env python3#import sympy modulis
nuosimpatiškasimportas*
#Sukurkite simbolio kintamąjį pavadinimu „var1“ su reikšme
var1=Simbolis('var1',tikras=Tiesa)
#Išbandykite vertę
spausdinti(var1.is_imaginary)
#Sukurkite simbolio kintamąjį pavadinimu „var2“ su reikšme
var2=Simbolis('var2',teigiamas=Tiesa)
#Patikrinkite, ar vertė yra didesnė nei 0, ar ne
spausdinti(var2>0)
Išėjimas:
Paleidus scenarijų pasirodys ši išvestis.
5 pavyzdys: sukurkite „DataFrame“ naudodami pandas
„Panda“ biblioteka sukurta bet kokiems „python“ duomenims valyti, analizuoti ir transformuoti. Jis naudoja daugybę funkcijų kvailas biblioteka. Taigi, būtina įdiegti kvailas prieš įdiegiant ir naudojant „python“ biblioteką pandos . Jis taip pat naudojamas su kitomis panašiomis python mokslinėmis bibliotekomis scipy, matplotlib ir tt Pagrindiniai komponentai pandos yra serija ir „DataFram“ e. Bet kuri serija nurodo duomenų stulpelį, o „DataFrame“ yra daugialypė serijų kolekcijos lentelė. Šis scenarijus sukuria „DataFrame“ pagal tris duomenų serijas. „Pandas“ biblioteka importuojama scenarijaus pradžioje. Kitas, kintamasis, pavadintas ženklų yra paskelbta trimis duomenų serijomis, kuriose yra trijų trijų studentų dalykų pažymėjimai „ Janifer “,„ Jonas “ir„ Paulius “ . „DataFrame“ () Panda funkcija naudojama kitame teiginyje, kad būtų sukurtas „DataFrame“ pagal kintamąjį ženklų ir išsaugokite jį kintamajame, rezultatas . Galiausiai, rezultatas kintamasis atspausdinamas, kad būtų rodomas „DataFrame“.
#!/usr/bin/env python3#importuokite modulį
importaspandoskaippd
#Nustatykite trijų dalykų pažymius trims studentams
ženklų= {
„Janifer“:[89, 67, 92],
'Jonas':[70, 83, 75],
'Paulius':[76, 95, 97]
}
#Sukurkite duomenų rėmelį naudodami pandas
tiriamųjų=pd.„DataFrame“(ženklų)
#Parodykite duomenų rėmelį
spausdinti(tiriamųjų)
Išėjimas:
Paleidus scenarijų pasirodys ši išvestis.
6 pavyzdys: „Scipy“ modulio naudojimas matematiniam skaičiavimui
SciPy bibliotekoje yra daug mokslinių algoritmų, skirtų moksliniam skaičiavimui „python“. Kai kurie iš jų yra integracija, interpoliacija, Furjė transformacija, linijinė algebra, statistika, failo IO ir tt Spyder redaktorius naudojamas ankstesnių pavyzdžių kodams rašyti ir vykdyti. Tačiau „Spyder“ redaktorius nepalaiko „scipy“ modulių. Palaikomų šnipinėjimo redaktoriaus modulių sąrašą galite patikrinti paspausdami Priklausomybės… pagalbos meniu parinktis. „Scipy“ modulio sąraše nėra. Taigi, šie du pavyzdžiai rodomi iš terminalo. Atidarykite terminalą paspausdami „Alt_Ctrl“+T. ir tipas pitonas paleisti python vertėją.
Skaičių kubo šaknies apskaičiavimas
„scipy“ bibliotekoje yra modulis pavadinimu cbrt apskaičiuoti kubo šaknį bet kokį skaičių. Šis scenarijus apskaičiuos trijų skaičių kubo šaknį. kvailas biblioteka yra importuojama, kad būtų galima apibrėžti skaičių sąrašą. Kitas, šlykštus biblioteka ir cbrt modulis, kuris yra po nuskustas.specialus yra importuojami. 8, 27 ir 64 kubo šaknies reikšmės saugomos kintamajame rezultatas kuris spausdinamas vėliau.
>>> importaskvailas>>> importasšlykštus
>>> nuošlykštus.ypatingas importascbrt
>>>rezultatas=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> spausdinti(rezultatas)
Išėjimas:
Paleidus komandas pasirodys ši išvestis. 8, 27 ir 64 kubo šaknis yra 2, 3 ir 4.
Linijinės algebros sprendimas naudojant „scipy“ modulį
linalg „Scipy“ bibliotekos modulis naudojamas tiesinei algebrai spręsti. Čia, šlykštus biblioteka importuojama naudojant pirmąją ir kitą komandą linalg modulis šlykštus biblioteka importuojama. kvailas biblioteka importuojama masyvams deklaruoti. Čia, ekv kintamasis deklaruojamas koeficientams apibrėžti ir val kintamasis naudojamas atitinkamoms skaičiavimo vertėms apibrėžti. išspręsti () funkcija naudojama rezultatams apskaičiuoti remiantis ekv ir val kintamieji.
>>> importasšlykštus>>> nuošlykštusimportaslinalg
>>> importaskvailaskaippvz
>>>ekv=pvz.masyvas([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>val=pvz.masyvas([3,-6, 9])
>>>rezultatas=linalg.išspręsti(ekv,val)
>>> spausdinti(rezultatas)
Išėjimas:
Paleidus aukščiau pateiktas komandas, pasirodys ši išvestis.
Išvada:
„Python“ yra labai naudinga programavimo kalba sprendžiant įvairių tipų matematines ir mokslines problemas. „Python“ yra daugybė bibliotekų, skirtų atlikti tokio tipo užduotis. Šioje pamokoje parodyti pagrindiniai kai kurių bibliotekų naudojimo būdai. Jei norite būti mokslinis programuotojas ir naujokas „python“ (x, y), ši pamoka padės jums įdiegti ir naudoti „python“ (x, y) „Ubuntu“.
Demonstraciją rasite čia: