Käyttöjärjestelmä on päivitettävä ennen pythonin (x.y) asentamista. Päivitä järjestelmä suorittamalla seuraava komento.
$sudo apt-get päivitys
On tarpeen tarkistaa, onko python -tulkki asennettu järjestelmään ennen vai ei. Tarkista pythonin asennettu versio suorittamalla seuraava komento. On parempi poistaa kaikki aiemmin asennetut python -versiot ennen pythonin (x, y) asentamista.
$ python
Tulos osoittaa, että järjestelmään ei ole aiemmin asennettu python -pakettia. Tässä tapauksessa meidän on ensin asennettava python -tulkki.
Asenna Python (x.y)
Voit asentaa python (x, y) tai tieteelliset python -paketit kahdella tavalla. Yksi tapa on ladata ja asentaa sopiva python (x, y) -paketti, joka perustuu Ubuntuun, ja toinen tapa on asentaa tarvittavat paketit tieteellisen laskennan suorittamiseksi Pythonissa. Toinen tapa on helppo asentaa, jota seurataan tässä opetusohjelmassa.
Askeleet:
- Ensin sinun on asennettava python -tulkki ja paketinhallinta aloittaaksesi asennusprosessin. Joten suorita seuraava komento asentaaksesi python3 ja python3-pip paketteja. Lehdistö ' ja Kun se pyytää lupaa asennukseen.
- Seuraavaksi sinun on asennettava tarvittavat tieteelliset kirjastot python3 tieteellisten toimintojen tekemiseen. Asenna kirjastot suorittamalla seuraava komento. Täällä viisi kirjastoa asennetaan komennon suorittamisen jälkeen. Nämä ovat numpy, matplotlib, scipy, pandat ja sympias . Näiden kirjastojen käyttö on selitetty tämän opetusohjelman seuraavassa osassa.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Jos haluat poistaa python-tulkin rajoitukset ja tarjota käyttäjäystävällisen käyttöliittymän, ipython pakettia käytetään. Suorita seuraava komento asentaaksesi ipython3 paketti.
- Suorita seuraava komento asentaaksesi qt5 liittyvät paketit graafisen käyttöliittymän kehittämiseen.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyder on hyödyllinen koodieditori, joka voi korostaa syntaksin ja helpottaa koodin muokkaamista ja virheenkorjausta. Suorita seuraava komento asentaaksesi vakooja .
Jos kaikki edellä mainitut paketit on asennettu oikein ilman virheitä, python (x, y) on asennettu oikein.
Pythonin (x, y) käyttäminen:
Jotkut pythonin (x, y) perustoiminnot esitetään tässä opetusohjelman osassa käyttämällä erilaisia esimerkkejä ja selityksiä. Sinun on suoritettava vakooja koodieditori aloittaaksesi pythonin (x, y) käytön. Klikkaa Näytä sovellus kuvake ja kirjoita ' NS ' hakukenttään. Jos vakooja asennetaan sitten oikein vakooja -kuvake tulee näkyviin.
Klikkaa Spyder 3 -kuvaketta avataksesi sovelluksen. Seuraava ikkuna tulee näkyviin sovelluksen avaamisen jälkeen.
Nyt voit alkaa kirjoittaa koodia tieteellisiin laskennatehtäviin. Seuraavat kuusi esimerkkiä esittävät python3: n viiden asennetun kirjaston perustoiminnot tieteellisiin toimintoihin.
Esimerkki 1: Muuttujien ja tyyppien käyttäminen
Tämä esimerkki osoittaa python -tietotyyppien ja -muuttujien perustavanlaatuisen käytön. Seuraavassa skriptissä ilmoitetaan neljän tyyppisiä muuttujia. Nämä ovat i nteger, float, boolean ja merkkijono . tyyppi() -menetelmää käytetään pythonissa selvittämään minkä tahansa muuttujan tyyppi.
#!/usr/bin/env python3#Kokonaislukuarvon määrittäminen
var1= viisikymmentä
Tulosta (tyyppi(var1))
#Kelluva arvon määrittäminen
var2= 3.89
Tulosta (tyyppi (var2))
#Asettaminen
var3= Totta
Tulosta (tyyppi(var3))
#Merkkijonon arvon määrittäminen
kyllä 4= 'LinuxHint'
Tulosta (tyyppi(kyllä 4))
Lähtö:
Suorita komentosarja painamalla pelata ( ) -painiketta editorin yläosasta. Jos napsautat Muuttujatutkija -välilehteä oikealta puolelta, seuraava tulos näytetään neljälle muuttujalle.
Esimerkki 2: Numeron käyttäminen yhden ja moniulotteisen taulukon luomiseen
Kaikki numeerisen laskennan tyypit tekevät numpy paketti pythonissa. Tämä moduuli voi määritellä ja käyttää moniulotteista datarakennetta, vektoria ja matriisia. Se voi laskea hyvin nopeasti, koska sen ovat kehittäneet C ja FORTRAN. numpy moduulia käytetään seuraavassa skriptissä yksisuuntaisten ja kaksiulotteisten matriisien ilmoittamiseen ja käyttämiseen pythonissa. Käsikirjoituksessa ilmoitetaan kolmenlaisia matriiseja. myArray on yksiulotteinen matriisi, joka sisältää 5 elementtiä. auta ominaisuutta käytetään taulukon muuttujan ulottuvuuden selvittämiseen. len () -toimintoa käytetään tässä laskemaan elementtien kokonaismäärä myArray . s puhelin() -toimintoa käytetään taulukon nykyisen muodon näyttämiseen. myArray2 on kaksiulotteinen matriisi, joka sisältää kuusi elementtiä kahdella rivillä ja kolme saraketta (2 × 3 = 6). koko() -toimintoa käytetään laskemaan elementin kokonaismäärä myArray2 . järjestää() -toimintoa käytetään luomaan alueen matriisi myArray3 joka luo elementtejä lisäämällä 2 jokaisen elementin kanssa 10: stä.
#!/usr/bin/env python3#Käytä numpy
tuontinumpykutennpy
#Ilmoita yksiulotteinen taulukko
myArray=npy.matriisi([90,Neljä viisi,78,12,66])
#Tulosta kaikki elementit
Tulosta(myArray)
#Tulosta taulukon mitat
Tulosta(myArray.auta)
#Tulosta elementtien kokonaismäärä
Tulosta(len(myArray))
#Tulosta taulukon muoto
Tulosta(npy.muoto(myArray))
#Ilmoita kaksiulotteinen taulukko
myArray2=npy.matriisi([[101,102,103],['Nila','Hän','Nätti']])
## Tulosta elementtien kokonaismäärä
Tulosta(npy.koko(myArray2))
#Luo aluejoukko
myArray3=npy.arange(10,kaksikymmentä,2)
#Tulosta taulukon elementit
Tulosta(myArray3)
Lähtö:
Seuraava tulos tulee näkyviin komentosarjan suorittamisen jälkeen.
Esimerkki 3: Käyrän piirtäminen Matlabin avulla
Matplotlib kirjastoa käytetään 2D- ja 3D -tieteellisten lukujen luomiseen tiettyjen tietojen perusteella. Se voi tuottaa korkealaatuista tulosta eri muodoissa, kuten PNG, SVG, EPG jne. Se on erittäin hyödyllinen moduuli lukujen tuottamiseen tutkimustiedolle, jossa luku voidaan päivittää milloin tahansa muuttamalla tietoja. Tässä esimerkissä näytetään, kuinka voit piirtää käyrän x-akselin ja y-akselin arvojen perusteella. pylab käytetään piirtämään tässä käyrää. linspace () -toimintoa käytetään x-akselin arvon asettamiseen säännöllisin väliajoin. Y-akselin arvot lasketaan neliöimällä x-akselin arvo. kuva () on init -toiminto, jota käytetään aktivoimiseen pylab . B -merkkiä käytetään juoni () -toiminto asettaa käyrän värin. Tässä 'b' tarkoittaa sinistä väriä. xlabel () -toimintoa käytetään x-akselin ja ylabel () -toimintoa käytetään y-akselin otsikon asettamiseen. Kaavion otsikon määrittää otsikko () menetelmä.
#!/usr/bin/env python3#Pylab -moduulin käyttö
tuontipylabkutenpl
#Aseta x-akselin arvo
x=pl.linspace(0, 8, kaksikymmentä)
#Laske y-akselin arvo
ja=x **2
#Aloitus piirtämiselle
pl.kuva()
#Aseta juoni x, y -arvon perusteella sinisellä värillä
pl.juoni(x,ja, 'b')
#Aseta otsikko x-akselille
pl.xlabel('x')
#Aseta y-akselin otsikko
pl.ylabel('ja')
#Aseta kaavion otsikko
pl.otsikko('Piirtämisesimerkki')
pl.näytä()
Lähtö:
Seuraava tulos tulee näkyviin komentosarjan suorittamisen jälkeen. Käyrä näkyy kuvan oikeassa alakulmassa.
Esimerkki 4: Sympy-moduulin käyttäminen symbolimuuttujille
sympy -kirjastoa käytetään pythonissa symboliseen algebraan. Symboliluokkaa käytetään uuden symbolin luomiseen pythonissa. Tässä ilmoitetaan kaksi symbolista muuttujaa. var1 muuttuja on asetettu arvoon Totta ja on_kuvitelma omaisuuden palautus Väärä tälle muuttujalle. var2 muuttuja on asetettu arvoon true, joka osoittaa 1. Joten, kun se tarkistetaan var2 on suurempi kuin 0 tai ei, se palauttaa arvon True.
#!/usr/bin/env python3#tuoda sympy -moduuli
alkaensympiastuonti*
#Luo symbolimuuttuja nimeltä 'var1', jolla on arvo
var1=Symboli('var1',todellinen=Totta)
#Testaa arvo
Tulosta(var1.on_kuvitelma)
#Luo symbolimuuttuja nimeltä 'var2', jolla on arvo
var2=Symboli('var2',positiivinen=Totta)
#Tarkista, että arvo on yli 0 tai ei
Tulosta(var2>0)
Lähtö:
Seuraava tulos tulee näkyviin komentosarjan suorittamisen jälkeen.
Esimerkki 5: Luo DataFrame pandoilla
pandas -kirjasto on kehitetty pythonissa olevien tietojen puhdistamiseen, analysointiin ja muuntamiseen. Se käyttää monia ominaisuuksia numpy kirjasto. Joten on välttämätöntä asentaa numpy kirjastoon ennen asennusta ja käyttöä pandat . Sitä käytetään myös muiden python -tyyppisten tieteellisten kirjastojen kanssa scipy, matplotlib jne. ydinosat pandat ovat sarja ja DataFram e. Mikä tahansa sarja osoittaa datasarakkeen, ja DataFrame on moniulotteinen taulukko sarjakokoelmasta. Seuraava komentosarja luo DataFrame -kehyksen kolmen tietosarjan perusteella. Pandas -kirjasto tuodaan käsikirjoituksen alkuun. Seuraavaksi muuttuja nimeltä merkit ilmoitetaan kolmella tietosarjalla, jotka sisältävät kolmen opiskelijan kolmen aiheen merkinnät nimeltä ' Janifer ',' John 'ja' Paul ' . Datakehys() pandojen funktiota käytetään seuraavassa lausekkeessa DataFrame: n luomiseksi muuttujan perusteella merkit ja tallenna se muuttujaan, tulos . Lopuksi, tulos muuttuja tulostetaan näyttämään DataFrame.
#!/usr/bin/env python3#tuoda moduuli
tuontipandatkutenpd
#Aseta arvosanat kolmelle oppiaineelle kolmelle oppilaalle
merkit= {
'Janifer':[89, 67, 92],
'John':[70, 83, 75],
'Paul':[76, 95, 97]
}
#Luo tietokehys pandoilla
aiheita=pd.Datakehys(merkit)
#Näytä tietokehys
Tulosta(aiheita)
Lähtö:
Seuraava tulos tulee näkyviin komentosarjan suorittamisen jälkeen.
Esimerkki 6: Scipy-moduulin käyttäminen matemaattisiin laskelmiin
SciPy kirjasto sisältää suuren määrän tieteellisiä algoritmeja tieteellisen laskennan suorittamiseen pythonissa. Jotkut niistä ovat integraatio, interpolointi, Fourier -muunnos, lineaarialgebra, tilastot, tiedoston IO jne. Spyder -editoria käytetään aiempien esimerkkien koodien kirjoittamiseen ja suorittamiseen. Mutta spyder -editori ei tue scipy -moduuleja. Voit tarkistaa vakoiluohjelmiston tuettujen moduulien luettelon painamalla Riippuvuudet… vaihtoehto valikko. Scipy -moduulia ei ole luettelossa. Joten seuraavat kaksi esimerkkiä näytetään päätelaitteesta. Avaa pääte painamalla Alt_Ctrl+T. ja tyyppi python ajaa python -tulkkia.
Laskemalla kuutiojuuri
scipy -kirjasto sisältää moduulin nimeltä cbrt laskea kuutiojuuri mikä tahansa luku. Seuraava skripti laskee kuuden juuren kolmesta numerosta. numpy kirjasto tuodaan määrittämään numeroiden luettelo. Seuraava, scipy kirjasto ja cbrt moduuli, joka on alla scipy.erikoinen tuodaan. Kuution juuriarvot 8, 27 ja 64 tallennetaan muuttujaan tulos joka tulostetaan myöhemmin.
>>> tuontinumpy>>> tuontiscipy
>>> alkaenscipy.erityinen tuonticbrt
>>>tulos=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> Tulosta(tulos)
Lähtö:
Seuraava tulos tulee näkyviin komentojen suorittamisen jälkeen. Kuutiojuuri 8, 27 ja 64 ovat 2, 3 ja 4.
Lineaarisen algebran ratkaiseminen scipy -moduulin avulla
linalg scipy -kirjaston moduulia käytetään lineaarisen algebran ratkaisemiseen. Tässä, scipy kirjasto tuodaan ensimmäisessä ja seuraavassa komennossa linalg moduuli scipy kirjasto tuodaan. numpy kirjasto tuodaan ilmoittamaan taulukot. Tässä, ekv muuttuja määritellään määrittämään kertoimet ja tuntia muuttujaa käytetään vastaavien arvojen määrittämiseen laskemista varten. ratkaista() -toimintoa käytetään tulosten laskemiseen ekv ja tuntia muuttujia.
>>> tuontiscipy>>> alkaenscipytuontilinalg
>>> tuontinumpykutenesim
>>>ekv=esim.matriisi([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>tuntia=esim.matriisi([3,-6, 9])
>>>tulos=linalg.ratkaista(ekv,tuntia)
>>> Tulosta(tulos)
Lähtö:
Seuraava tulos tulee näkyviin yllä olevien komentojen suorittamisen jälkeen.
Johtopäätös:
Python on erittäin hyödyllinen ohjelmointikieli erilaisten matemaattisten ja tieteellisten ongelmien ratkaisemiseen. Python sisältää valtavan määrän kirjastoja tämän tyyppisille tehtäville. Joidenkin kirjastojen peruskäyttö on esitetty tässä opetusohjelmassa. Jos haluat olla tieteellinen ohjelmoija ja aloittelija pythonille (x, y), tämä opetusohjelma auttaa sinua asentamaan ja käyttämään pythonia (x, y) Ubuntussa.
Demo löytyy täältä: