Операционната система трябва да бъде актуализирана, преди да инсталирате python (x.y). Изпълнете следната команда, за да актуализирате системата.
$sudo apt-get update
Необходимо е да се провери дали някой интерпретатор на python е инсталиран преди 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 бил инсталиран пакет на python. За този случай първо трябва да инсталираме интерпретатора на python.
Инсталирайте Python (x.y)
Можете да инсталирате пакети python (x, y) или научни python по два начина. Един от начините е да изтеглите и инсталирате подходящ пакет на python (x, y), 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:
- Първо, трябва да инсталирате интерпретатора на python и мениджъра на пакети, за да стартирате процеса на инсталиране. Така че, изпълнете следната команда, за да инсталирате python3 и python3-pip пакети. Натиснете ' и “, Когато ще поиска разрешение за инсталиране.
- След това трябва да инсталирате необходимите научни библиотеки на python3 за извършване на научни операции. Изпълнете следната команда, за да инсталирате библиотеките. Тук след изпълнение на командата ще бъдат инсталирани пет библиотеки. Това са numpy, matplotlib, scipy, pandas и съчувствие . Използването на тези библиотеки е обяснено в следващата част на този урок.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- За да премахнете ограниченията на интерпретатора на python и да осигурите удобен за потребителя интерфейс, ipython пакетът се използва. Изпълнете следната команда за инсталиране ipython3 пакет.
- Изпълнете следната команда за инсталиране qt5 свързани пакети за разработване на GUI.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- 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 инсталиране шпионка .
Ако всички гореспоменати пакети са инсталирани правилно без никаква грешка, тогава вашият python (x, y) е инсталиран правилно.
Използване на Python (x, y):
Някои основни употреби 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 въведете „ NS ' в полето за търсене. Ако шпионка е инсталиран правилно тогава шпионка ще се появи икона.
Кликнете върху Spyder3 икона, за да отворите приложението. Следният екран ще се появи след отваряне на приложението.
Сега можете да започнете да пишете код за извършване на научни компютърни 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 типове данни и променливи на python. В следния скрипт са декларирани четири типа променливи. Това съм аз nteger, float, boolean и низ . Тип() Методът се използва в python за установяване на типа на всяка променлива.
#!/usr/bin/env python3#Присвояване на цяло число
var1= петдесет
печат (Тип(var1))
#Оценка на плаваща стойност
var2= 3.89
печат (Тип (var2))
#Присвояване
var3= Вярно
печат (Тип(var3))
#Присвояване на стойност на низ
да 4= „LinuxHint“
печат (Тип(да 4))
Изход:
Стартирайте скрипта, като натиснете play () бутон от горната част на редактора. Ако кликнете върху Променлив изследовател раздел от дясната страна, следният изход ще се появи за четирите променливи.
Пример-2: Използване на numpy за създаване на един и многоизмерен масив
Всички видове числени изчисления се извършват от буца пакет в python. Многоизмерната структура на данните, векторните и матричните данни могат да бъдат дефинирани и използвани от този модул. Той може да изчислява много бързо, защото е разработен от C и FORTRAN. буца module се използва в следния скрипт за деклариране и използване на едномерни и двумерни масиви в python. В скрипта са декларирани три типа масиви. myArray е едноизмерен масив, който съдържа 5 елемента. помогне свойство се използва, за да разберете измерението на променлива от масив. len () функцията се използва тук за преброяване на общия брой елементи на myArray . с телефон () функцията 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 . подреди () функцията се използва за създаване на масив от диапазони с име myArray3 който генерира елементи чрез добавяне на 2 с всеки елемент от 10.
#!/usr/bin/env python3#Използване на numpy
вносбуцакатоnpy
#Обявете едноизмерен масив
myArray=npy.масив([90,Четири пет,78,12,66])
#Отпечатайте всички елементи
печат(myArray)
#Отпечатайте измерението на масива
печат(myArray.помогне)
#Отпечатайте общия брой елементи
печат(лен(myArray))
#Отпечатайте формата на масива
печат(npy.форма(myArray))
#Обявете двуизмерен масив
myArray2=npy.масив([[101,102,103],['Нила','Тя','Красива']])
## Отпечатайте общия брой елементи
печат(npy.размер(myArray2))
#Създайте масив от диапазони
myArray3=npy.аранжирам(10,двайсет,2)
#Отпечатайте елементите на масива
печат(myArray3)
Изход:
Следният изход ще се появи след стартиране на скрипта.
Пример-3: Използване на Matlab за начертаване на крива
Матплотлиб библиотека се използва за създаване на 2D и 3D научни фигури въз основа на конкретни данни. Той може да генерира висококачествен изход 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 бъде актуализирана по всяко време чрез промяна на данните. В този пример е показано как можете да начертаете крива въз основа на стойностите на оста x и y по този модул. pylab се използва за изчертаване на кривата тук. linspace () функцията 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 pylab . Знакът „b“ се използва в сюжет () функция за задаване на цвета на кривата. Тук ‘b’ показва син цвят. xlabel () функцията се използва за задаване на заглавието на оста x и ylabel () функцията се използва за задаване на заглавието на оста y. Заглавието на графиката се определя от заглавие() метод.
#!/usr/bin/env python3#Използване на модул pylab
вносpylabкатоpl
#Задайте стойността на оста x
х=pl.linspace(0, 8, двайсет)
#Изчислете стойността на оста y
и=х **2
#Инициализация за начертаване
pl.фигура()
#Задайте графика въз основа на стойността x, y със син цвят
pl.сюжет(х,и, 'b')
#Задайте заглавието за ос x
pl.xlabel('х')
#Задайте заглавието за оста y
pl.ylabel('и')
#Задайте заглавието на графиката
pl.заглавие(„Пример за начертаване“)
pl.шоу()
Изход:
Следният изход ще се появи след стартиране на скрипта. Кривата е показана в долната дясна страна на изображението.
Пример-4: Използване на sympy модул за символни променливи
библиотеката sympy се използва в python за символична алгебра. Класът Symbol се използва за създаване на нов символ в python. Тук се декларират две символни променливи. var1 променливата е зададена на Вярно и е_имагинарен връщане на имот Фалшиво за тази променлива. var2 променливата е зададена на true, което показва 1. Така че, когато се провери, че var2 е по -голямо от 0 или не, тогава връща True.
#!/usr/bin/env python3#import sympy модул
отсъчувствиевнос*
#Създайте символна променлива с име 'var1' със стойност
var1=Символ('var1',истински=Вярно)
#Тествайте стойността
печат(var1.е_имагинарен)
#Създайте символна променлива с име 'var2' със стойност
var2=Символ('var2',положителен=Вярно)
#Проверете дали стойността е повече от 0 или не
печат(var2>0)
Изход:
Следният изход ще се появи след стартиране на скрипта.
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 буца библиотека. Така че, от съществено значение е да инсталирате буца библиотека на python преди инсталиране и използване панди . Използва се и с други научни библиотеки като python scipy, matplotlib и др. Основните компоненти на панди са серия и DataFram д. Всяка серия показва колоната с данни, а DataFrame е многоизмерна таблица от 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 от три предмета на трима ученици, наречени „ Janifer “,„ John “и„ Paul “ . DataFrame () функцията на pandas се използва в следващия израз за генериране на DataFrame въз основа на променливата марки и го съхранявайте в променливата, резултат . Накрая, резултат променливата се отпечатва, за да се покаже DataFrame.
#!/usr/bin/env python3#импортирайте модула
вноспандикатоpd
#Задайте оценки за три предмета за трима ученици
марки= {
'Джанифър':[89, 67, 92],
'Джон':[70, 83, 75],
'Пол':[76, 95, 97]
}
#Създайте рамката на данни с помощта на панди
субекти=pd.DataFrame(марки)
#Показване на рамката за данни
печат(субекти)
Изход:
Следният изход ще се появи след стартиране на скрипта.
Пример-6: Използване на scipy модул 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 др. Spyder редактор се използва за писане и изпълнение на кодовете в предишните примери. Но редакторът spyder не поддържа scipy модулите. Можете да проверите списъка с поддържани модули на spyder editor, като натиснете Зависимости… опция за помощно меню. Модулът Scipy не съществува в списъка. И така, следните два примера са показани от терминала. Отворете терминала, като натиснете Alt_Ctrl+T и тип python за да стартирате интерпретатора на python.
Изчисляване на кубичния корен от числа
Библиотеката scipy съдържа модул с име cbrt за изчисляване на куб корен произволно число. Следният скрипт ще изчисли кубния корен от три числа. буца библиотеката се импортира за определяне на списъка с числата. Следващия, scipy библиотека и cbrt модул, който е под scipy.special се внасят. Коренните стойности на куба от 8, 27 и 64 се съхраняват в променливата резултат което е отпечатано по -късно.
>>> вносбуца>>> вносscipy
>>> отscipy.специален вносcbrt
>>>резултат=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> печат(резултат)
Изход:
Следният изход ще се появи след изпълнение на командите. Коренът на куб от 8, 27 и 64 са 2, 3 и 4.
Решаване на линейна алгебра с помощта на модул scipy
linalg Модулът на библиотеката scipy се използва за решаване на линейната алгебра. Тук, scipy библиотеката се импортира в първата команда и следващата linalg модул на scipy библиотеката е внесена. буца библиотеката се импортира, за да декларира масивите. Тук, екв променливата се декларира за определяне на коефициентите и час променливата се използва за определяне на съответните стойности за изчисление. решаване () функция се използва за изчисляване на резултатите въз основа на екв и час променливи.
>>> вносscipy>>> отscipyвносlinalg
>>> вносбуцакатонапр
>>>екв=напр.масив([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>час=напр.масив([3,-6, 9])
>>>резултат=linalg.решавам(екв,час)
>>> печат(резултат)
Изход:
Следният изход ще се появи след изпълнение на горните команди.
Заключение:
Python е много полезен език за програмиране за решаване на различни видове математически и научни проблеми. Python съдържа огромен брой библиотеки за изпълнение на този тип задачи. Основните употреби на някои библиотеки са показани в този урок. Ако искате да бъдете научен програмист и начинаещ за python (x, y), този урок ще ви помогне да инсталирате и използвате python (x, y) в Ubuntu.
Демо може да се намери тук по -долу: