Operacijski sistem je treba posodobiti, preden namestite python (x.y). Za posodobitev sistema zaženite naslednji ukaz.
$sudo apt-get posodobitev
Preveriti je treba, ali je kateri koli tolmač python že nameščen v sistemu ali ne. Zaženite naslednji ukaz, da preverite nameščeno različico pythona. Bolje je, da pred namestitvijo pythona (x, y) odstranite vse predhodno nameščene različice pythona.
$ python
Izhod kaže, da v sistemu prej ni bil nameščen paket python. V tem primeru moramo najprej namestiti tolmač python.
Namestite Python (x.y)
Python (x, y) ali znanstvene pakete python lahko namestite na dva načina. Eden od načinov je prenos in namestitev ustreznega paketa python (x, y), ki temelji na Ubuntu, drugi način pa je namestitev potrebnih paketov za izvajanje znanstvenega računalništva v Pythonu. Drugi način je enostaven za namestitev, ki mu sledimo v tej vadnici.
Koraki:
- Najprej morate namestiti tolmač python in upravitelja paketov, da začnete postopek namestitve. Zato za namestitev zaženite naslednji ukaz python3 in python3-pip paketov. Pritisnite ‘ in «, Ko bo zahteval dovoljenje za namestitev.
- Nato morate namestiti potrebne znanstvene knjižnice python3 za opravljanje znanstvenih operacij. Za namestitev knjižnic zaženite naslednji ukaz. Tukaj bo po izvedbi ukaza nameščenih pet knjižnic. To so numpy, matplotlib, scipy, pande in sympy . Uporaba teh knjižnic je razložena v naslednjem delu te vadnice.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Če želite odstraniti omejitve tolmača python in zagotoviti uporabniku prijazen vmesnik, ipython paket je uporabljen. Za namestitev zaženite naslednji ukaz ipython3 paket.
- Za namestitev zaženite naslednji ukaz qt5 povezane pakete za razvoj grafičnega vmesnika.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyder je uporaben urejevalnik kod, ki lahko označi skladnjo ter olajša urejanje in odpravljanje napak kode. Za namestitev zaženite naslednji ukaz vohun .
Če so vsi zgoraj omenjeni paketi pravilno nameščeni brez napak, je vaš python (x, y) pravilno nameščen.
Z uporabo Pythona (x, y):
Nekatere osnovne uporabe pythona (x, y) so prikazane v tem delu vadnice z uporabo različnih primerov z razlagami. Zagnati boste morali vohun urejevalnik kode, da začnete uporabljati python (x, y). Kliknite na Pokaži aplikacijo ikono in vnesite ' NS ' v iskalnem polju. Če vohun potem je pravilno nameščen vohun se bo prikazala ikona.
Kliknite na Spyder3 ikono, da odprete aplikacijo. Po odprtju aplikacije se prikaže naslednji zaslon.
Zdaj lahko začnete pisati kodo za opravljanje znanstvenih računalniških nalog. Osnovne uporabe petih nameščenih knjižnic python3 za znanstvene operacije so prikazane v naslednjih šestih primerih.
Primer 1: Uporaba spremenljivk in tipov
Ta primer prikazuje zelo osnovno uporabo podatkovnih tipov in spremenljivk python. V naslednjem skriptu so deklarirane štiri vrste spremenljivk. To so i nteger, float, boolean in vrvica . vrsta () metoda se uporablja v pythonu za ugotavljanje vrste katere koli spremenljivke.
#!/usr/bin/env python3#Dodelitev celoštevilčne vrednosti
var1= petdeset
tiskanje (tip(var1))
#Doseganje plavajoče vrednosti
var2= 3,89
tiskanje (tip (var2))
#Dodelitev
var3= Prav
tiskanje (tip(var3))
#Dodelitev vrednosti niza
da 4= 'LinuxHint'
tiskanje (tip(da 4))
Izhod:
Zaženite skript s pritiskom na igraj () gumb na vrhu urejevalnika. Če kliknete na Raziskovalec spremenljivk zavihek na desni strani, se bo za štiri spremenljivke prikazal naslednji izhod.
Primer-2: Uporaba numpy za ustvarjanje enodimenzionalne matrike
Vse vrste numeričnega računalništva izvaja numpy paket v pythonu. Ta modul lahko definira in uporablja večdimenzionalno strukturo podatkov, vektorske in matrične podatke. Izračuna lahko zelo hitro, ker sta ga razvila C in FORTRAN. numpy module se uporablja v naslednjem skriptu za razglasitev in uporabo enodimenzionalnih in dvodimenzionalnih nizov v pythonu. V skriptu so deklarirane tri vrste nizov. myArray je enodimenzionalna matrika, ki vsebuje 5 elementov. pomoč lastnost se uporablja za odkrivanje dimenzije spremenljivke niza. len () funkcija se tukaj uporablja za štetje skupnega števila elementov myArray . s telefon () funkcija se uporablja za prikaz trenutne oblike matrike. myArray2 je dvodimenzionalna matrika, ki vsebuje šest elementov v dveh vrsticah in treh stolpcih (2 × 3 = 6). velikost () funkcija se uporablja za štetje skupnih elementov myArray2 . urediti () funkcija se uporablja za ustvarjanje matrike obsegov z imenom myArray3 ki generira elemente z dodajanjem 2 z vsakim elementom od 10.
#!/usr/bin/env python3#Uporaba numpy
uvoznumpykotnpy
#Razglasite enodimenzionalno matriko
myArray=npy.matriko([90,Štiri, pet,78,12,66])
#Natisnite vse elemente
tiskanje(myArray)
#Natisnite dimenzijo matrike
tiskanje(myArray.pomoč)
#Natisnite skupno število elementov
tiskanje(len(myArray))
#Natisnite obliko matrike
tiskanje(npy.obliko(myArray))
#Razglasite dvodimenzionalno matriko
myArray2=npy.matriko([[101,102,103],['Nila','Ona','Lepa']])
## Natisnite skupno število elementov
tiskanje(npy.velikost(myArray2))
#Ustvarite niz obsegov
myArray3=npy.arange(10,dvajset,2)
#Natisnite elemente matrike
tiskanje(myArray3)
Izhod:
Po zagonu skripta se prikaže naslednji izhod.
Primer 3: Uporaba Matlaba za risanje krivulje
Matplotlib knjižnica se uporablja za ustvarjanje 2D in 3D znanstvenih številk na podlagi posebnih podatkov. Ustvari lahko visokokakovosten izpis v različnih oblikah, kot so PNG, SVG, EPG itd. Je zelo uporaben modul za ustvarjanje številk za raziskovalne podatke, kjer se lahko kadar koli posodobi s spreminjanjem podatkov. V tem primeru je prikazano, kako lahko s tem modulom narišete krivuljo na podlagi vrednosti osi x in y. pylab se tukaj uporablja za risanje krivulje. linspace () Funkcija se uporablja za nastavitev vrednosti osi x v rednem intervalu. Vrednosti osi Y se izračunajo s kvadratom vrednosti osi x. slika () je init funkcija, ki se uporablja za omogočanje pylab . Znak 'b' se uporablja v zaplet () funkcijo za nastavitev barve krivulje. Tukaj 'b' označuje modro barvo. xlabel () Funkcija se uporablja za nastavitev naslova osi x in ylabel () Funkcija se uporablja za nastavitev naslova osi y. Naslov grafa je nastavljen z naslov () metoda.
#!/usr/bin/env python3#Uporaba modula pylab
uvozpylabkotpl
#Nastavite vrednost osi x
x=pl.linspace(0, 8, dvajset)
#Izračunajte vrednost osi y
in=x **2
#Inicializacija za risanje
pl.slika()
#Nastavite ploskev na podlagi vrednosti x, y z modro barvo
pl.zaplet(x,in, 'b')
#Nastavite naslov za os x
pl.xlabel('x')
#Nastavite naslov za os y
pl.ylabel('in')
#Nastavite naslov grafa
pl.naslov('Primer načrtovanja')
pl.pokazati()
Izhod:
Po zagonu skripta se prikaže naslednji izhod. Krivulja je prikazana na desni spodnji strani slike.
Primer 4: Uporaba modula sympy za simbolne spremenljivke
knjižnica sympy se uporablja v pythonu za simbolično algebro. Razred simbolov se uporablja za ustvarjanje novega simbola v pythonu. Tu sta deklarirani dve simbolni spremenljivki. var1 spremenljivka je nastavljena na Prav in je_imaginarno vračilo lastnine Napačno za to spremenljivko. var2 spremenljivka je nastavljena na true, kar označuje 1. Torej, ko je preverjeno, da var2 je večja od 0 ali ne, potem vrne True.
#!/usr/bin/env python3#import sympy modul
odsympyuvoz*
#Ustvarite spremenljivko simbola z imenom 'var1' z vrednostjo
var1=Simbol('var1',resnično=Prav)
#Preizkusite vrednost
tiskanje(var1.je_imaginarno)
#Ustvarite spremenljivko simbola z imenom 'var2' z vrednostjo
var2=Simbol('var2',pozitivno=Prav)
#Preverite, ali je vrednost večja od 0 ali ne
tiskanje(var2>0)
Izhod:
Po zagonu skripta se prikaže naslednji izhod.
Primer 5: Ustvarite podatkovni okvir z uporabo pand
Knjižnica pandas je razvita za čiščenje, analizo in preoblikovanje vseh podatkov v pythonu. Uporablja številne funkcije numpy knjižnica. Zato je nujna namestitev numpy knjižnico pythona pred namestitvijo in uporabo pande . Uporablja se tudi z drugimi znanstvenimi knjižnicami, kot je python scipy, matplotlib itd. Osrednji sestavni deli pande so serije in DataFram e. Vsaka serija označuje stolpec podatkov, podatkovni okvir pa je večdimenzionalna tabela zbirke nizov. Naslednji skript ustvari DataFrame na podlagi treh nizov podatkov. Knjižnica Pandas je uvožena na začetku skripta. Nato spremenljivka z imenom oznake je deklarirano s tremi vrstami podatkov, ki vsebujejo ocene treh predmetov treh študentov z imenom „ Janifer ',' John 'in' Paul ' . DataFrame () funkcija pandas se uporablja v naslednjem stavku za ustvarjanje podatkovnega okvira na podlagi spremenljivke oznake in ga shranite v spremenljivko, rezultat . Nazadnje, rezultat spremenljivka se natisne za prikaz podatkovnega okvira.
#!/usr/bin/env python3#uvozite modul
uvozpandekotpd
#Določite ocene za tri predmete za tri študente
oznake= {
'Janifer':[89, 67, 92],
'Janez':[70, 83, 75],
'Paul':[76, 95, 97]
}
#Ustvarite podatkovni okvir z uporabo pand
predmetov=pd.DataFrame(oznake)
#Prikaži podatkovni okvir
tiskanje(predmetov)
Izhod:
Po zagonu skripta se prikaže naslednji izhod.
Primer-6: Uporaba scipy modula za matematični izračun
SciPy knjižnica vsebuje veliko število znanstvenih algoritmov za izvajanje znanstvenega računalništva v pythonu. Nekatere med njimi so integracija, interpolacija, Fourierjeva transformacija, linearna algebra, statistika, vmesnik datotek itd. Urejevalnik Spyder se uporablja za pisanje in izvajanje kod v prejšnjih primerih. Urejevalnik spyder pa ne podpira modulov scipy. Seznam podprtih modulov urejevalnika spyder lahko preverite s pritiskom na Odvisnosti… možnost menija pomoči. Modul Scipy ne obstaja na seznamu. Tako sta naslednja dva primera prikazana s terminala. Odprite terminal s pritiskom Alt_Ctrl+T in tip python za zagon tolmača python.
Izračun kockastega korena števil
Knjižnica scipy vsebuje modul z imenom cbrt za izračun korenine kocke poljubno število. Naslednji skript bo izračunal koren kocke treh števil. numpy knjižnica je uvožena za določitev seznama številk. Naslednji, scipy knjižnica in cbrt modul, ki je pod scipy.special so uvožene. Koreninske vrednosti kocke 8, 27 in 64 so shranjene v spremenljivki rezultat ki je natisnjena kasneje.
>>> uvoznumpy>>> uvozscipy
>>> odscipy.poseben uvozcbrt
>>>rezultat=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> tiskanje(rezultat)
Izhod:
Po zagonu ukazov se prikaže naslednji izhod. Kockasti koren 8, 27 in 64 je 2, 3 in 4.
Reševanje linearne algebre z uporabo scipy modula
linalg modul scipy knjižnice se uporablja za reševanje linearne algebre. Tukaj, scipy knjižnica je uvožena v prvem ukazu in naslednjem linalg modul od scipy knjižnica je uvožena. numpy knjižnica je uvožena za razglasitev nizov. Tukaj, ekv spremenljivka je razglašena za opredelitev koeficientov in ure spremenljivka se uporablja za določitev ustreznih vrednosti za izračun. rešiti() funkcija se uporablja za izračun rezultatov na podlagi ekv in ure spremenljivke.
>>> uvozscipy>>> odscipyuvozlinalg
>>> uvoznumpykotnpr
>>>ekv=npr.matriko([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>ure=npr.matriko([3,-6, 9])
>>>rezultat=linalg.rešiti(ekv,ure)
>>> tiskanje(rezultat)
Izhod:
Po zagonu zgornjih ukazov se prikaže naslednji izhod.
Zaključek:
Python je zelo uporaben programski jezik za reševanje različnih vrst matematičnih in znanstvenih problemov. Python vsebuje ogromno knjižnic za opravljanje te vrste nalog. V tej vadnici so prikazane osnovne uporabe nekaterih knjižnic. Če želite biti znanstveni programer in začetnik za python (x, y), vam bo ta vadnica pomagala namestiti in uporabljati python (x, y) na Ubuntu.
Demo lahko najdete tukaj spodaj: