Sistemul de operare trebuie actualizat înainte de a instala python (x.y). Rulați următoarea comandă pentru a actualiza sistemul.
$sudo apt-get update
Este necesar să verificați dacă orice interpret python este instalat înainte sau nu în sistem. Rulați următoarea comandă pentru a verifica versiunea instalată a python. Este mai bine să eliminați orice versiune de python instalată anterior înainte de a instala python (x, y).
$ python
Ieșirea arată că niciun pachet python nu a fost instalat înainte în sistem. Pentru acest caz, trebuie să instalăm mai întâi interpretul python.
Instalați Python (x.y)
Puteți instala pachete Python (x, y) sau Python științifice în două moduri. O modalitate este descărcarea și instalarea unui pachet python (x, y) adecvat bazat pe Ubuntu și o altă modalitate este instalarea pachetelor necesare pentru efectuarea calculelor științifice în Python. A doua modalitate este ușor de instalat, urmată în acest tutorial.
Pași:
- Mai întâi, trebuie să instalați interpretul python și managerul de pachete pentru a începe procesul de instalare. Deci, executați următoarea comandă pentru instalare python3 și python3-pip pachete. Presa ' și ’Când va cere permisiunea pentru instalare.
- Apoi, trebuie să instalați bibliotecile științifice necesare ale python3 pentru efectuarea de operații științifice. Rulați următoarea comandă pentru a instala bibliotecile. Aici, cinci biblioteci vor fi instalate după executarea comenzii. Acestea sunt numpy, matplotlib, scipy, pandas și simpatie . Utilizările acestor biblioteci sunt explicate în următoarea parte a acestui tutorial.
python3-scipy python3-panda python3-sympy
- Pentru a elimina limitările interpretorului Python și a oferi o interfață ușor de utilizat, ipiton se folosește pachetul. Rulați următoarea comandă pentru instalare ipython3 pachet.
- Rulați următoarea comandă pentru instalare qt5 pachete conexe pentru dezvoltarea GUI.
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick
- Spyder este un editor de cod util care poate evidenția sintaxa și face mai ușoară editarea și depanarea codului. Rulați următoarea comandă pentru instalare spioner .
Dacă toate pachetele menționate mai sus sunt instalate corect fără nicio eroare, atunci python (x, y) este instalat corect.
Folosind Python (x, y):
Unele utilizări de bază ale python (x, y) sunt prezentate în această parte a tutorialului folosind diferite exemple cu explicații. Va trebui să rulați spioner editor de cod pentru a începe să utilizați python (x, y). Faceți clic pe Afișați aplicația pictogramă și tastați „ NS ' în caseta de căutare. Dacă spioner este instalat corect atunci spioner va apărea pictograma.
Click pe Spyder3 pictogramă pentru a deschide aplicația. Următorul ecran va apărea după deschiderea aplicației.
Acum, puteți începe să scrieți cod pentru a efectua sarcini de calcul științific. Utilizările de bază ale celor cinci biblioteci instalate de python3 pentru operațiuni științifice sunt prezentate în următoarele șase exemple.
Exemplu-1: Utilizarea variabilelor și tipurilor
Acest exemplu arată utilizarea de bază a tipurilor și variabilelor de date Python. În scriptul următor sunt declarate patru tipuri de variabile. Acestea sunt i nteger, float, boolean și şir . tip() metoda este utilizată în python pentru a afla tipul oricărei variabile.
#! / usr / bin / env python3#Atribuirea unei valori întregi
var1= cincizeci
imprimare (tip(var1))
#Asinging float value
var2= 3,89
imprimare (tip (var2))
#Atribuire
var3= Adevărat
imprimare (tip(var3))
#Asemnarea valorii șirului
da4= „LinuxHint”
imprimare (tip(da4))
Ieșire:
Rulați scriptul apăsând Joaca ( ) din partea de sus a editorului. Dacă faceți clic pe Explorator variabil din partea dreaptă, apoi va apărea următoarea ieșire pentru cele patru variabile.
Exemplu-2: Utilizarea numpy pentru a crea o matrice multidimensională
Toate tipurile de calcul numeric sunt realizate de neclintit pachet în python. Structura multidimensională a datelor, vectorul și datele matriciale pot fi definite și utilizate de acest modul. Se poate calcula foarte repede, deoarece este dezvoltat de C și FORTRAN. neclintit modulul este utilizat în următorul script pentru a declara și utiliza matrice unidimensionale și bidimensionale în python. Trei tipuri de matrice sunt declarate în script. myArray este un tablou unidimensional care conține 5 elemente. Ajutor proprietatea este utilizată pentru a afla dimensiunea unei variabile matrice. len () funcția este utilizată aici pentru a număra numărul total de elemente ale myArray . s telefon() funcția este utilizată pentru a afișa forma curentă a tabloului. myArray2 este un tablou bidimensional care conține șase elemente în două rânduri și trei coloane (2 × 3 = 6). mărimea() funcția este utilizată pentru a număra elementele totale ale myArray2 . aranja() funcția este utilizată pentru a crea o gamă de game denumită myArray3 care generează elemente adăugând 2 cu fiecare element din 10.
#! / usr / bin / env python3#Utilizarea numpy
importneclintitla fel denpy
# Declarați o matrice unidimensională
myArray=npy.matrice([90,Patru cinci,78,12,66])
#Printați toate elementele
imprimare(myArray)
#Printați dimensiunea matricei
imprimare(myArray.Ajutor)
#Printați numărul total de elemente
imprimare(len(myArray))
#Printați forma matricei
imprimare(npy.formă(myArray))
# Declarați o matrice bidimensională
myArray2=npy.matrice([[101,102,103],[„Nila”,'Ea','Frumos']])
## Imprimați numărul total de elemente
imprimare(npy.mărimea(myArray2))
#Creați o gamă de game
myArray3=npy.aranjează(10,douăzeci,2)
#Printați elementele matricei
imprimare(myArray3)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după rularea scriptului.
Exemplul-3: Utilizarea Matlab pentru a desena o curbă
Matplotlib biblioteca este utilizată pentru a crea figuri științifice 2D și 3D bazate pe date specifice. Poate genera rezultate de înaltă calitate în diferite formate, cum ar fi PNG, SVG, EPG etc. Este un modul foarte util pentru generarea cifrelor pentru datele de cercetare, în care cifra poate fi actualizată oricând prin schimbarea datelor. Modul în care puteți desena o curbă bazată pe valorile axelor x și axa y folosind acest modul este prezentat în acest exemplu. pylab este folosit pentru a desena curba aici. linspace () funcția este utilizată pentru a seta valoarea axei x în interval regulat. Valorile axei Y sunt calculate prin pătratul valorii axei x. figura() este o funcție init care este utilizată pentru a activa pylab . Caracterul ‘b’ este folosit în complot () funcție pentru a seta culoarea curbei. Aici, „b” indică culoarea albastră. xlabel () funcția este utilizată pentru a seta titlul axei x și ylabel () funcția este utilizată pentru a seta titlul axei y. Titlul graficului este stabilit de titlu() metodă.
#! / usr / bin / env python3#Utilizarea modulului pylab
importpylabla fel depl
#Setați valoarea axei x
X=pl.linspace(0, 8, douăzeci)
#Calculați valoarea axei y
și=X **2
#Inițializare pentru complot
pl.figura()
#Setați graficul pe baza valorii x, y cu culoare albastră
pl.complot(X,și, 'b')
#Setați titlul pentru axa x
pl.xlabel('X')
#Setați titlul pentru axa y
pl.ylabel('și')
#Setați titlul graficului
pl.titlu(„Exemplu de complotare”)
pl.spectacol()
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după rularea scriptului. Curba este afișată în partea dreaptă jos a imaginii.
Exemplul-4: Utilizarea modulului sympy pentru variabilele simbolice
biblioteca sympy este utilizată în python pentru algebra simbolică. Clasa de simboluri este utilizată pentru a crea un nou simbol în python. Aici sunt declarate două variabile simbolice. var1 variabila este setată la Adevărat și este_imaginar returnează proprietatea Fals pentru această variabilă. var2 variabilă este setată la adevărat care indică 1. Deci, când se verifică că var2 este mai mare decât 0 sau nu, apoi returnează True.
#! / usr / bin / env python3#import sympy module
dinsimpatieimport*
#Creați o variabilă simbol numită „var1” cu o valoare
var1=Simbol(„var1”,real=Adevărat)
#Testează valoarea
imprimare(var1.este_imaginar)
#Creați o variabilă simbol numită „var2” cu o valoare
var2=Simbol(„var2”,pozitiv=Adevărat)
# Verificați dacă valoarea este mai mare de 0 sau nu
imprimare(var2>0)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după rularea scriptului.
Exemplul-5: Creați DataFrame folosind panda
biblioteca pandas este dezvoltată pentru curățarea, analiza și transformarea oricăror date din python. Folosește multe caracteristici ale neclintit bibliotecă. Deci, este esențial să instalați neclintit biblioteca Python înainte de instalare și utilizare panda . Este, de asemenea, utilizat cu alte biblioteci științifice de python, cum ar fi scipy, matplotlib etc. Componentele de bază ale panda sunt serie și DataFram e. Orice serie indică coloana de date, iar un DataFrame este un tabel multidimensional al unei colecții de serii. Următorul script generează un DataFrame bazat pe trei serii de date. Biblioteca Pandas este importată la începutul scriptului. Apoi, o variabilă numită mărci este declarat cu trei serii de date care conțin note de trei subiecți a trei studenți numiți „ Janifer ',' John 'și' Paul ' . DataFrame () funcția panda este utilizată în următoarea instrucțiune pentru a genera un DataFrame bazat pe variabilă mărci și stocați-l în variabilă, rezultat . În cele din urmă, rezultat variabilă este tipărită pentru a afișa DataFrame.
#! / usr / bin / env python3#importează modulul
importpandala fel depd
#Setați note pentru trei subiecte pentru trei studenți
mărci= {
„Janifer”:[89, 67, 92],
'Ioan':[70, 83, 75],
'Paul':[76, 95, 97]
}
#Creați cadrul de date folosind panda
subiecte=pd.DataFrame(mărci)
# Afișați cadrul de date
imprimare(subiecte)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după rularea scriptului.
Exemplu-6: Utilizarea modulului scipy pentru calcul matematic
SciPy biblioteca conține un număr mare de algoritmi științifici pentru efectuarea calculelor științifice în python. Unele dintre ele sunt Integrare, Interpolare, Transformată Fourier, Algebră liniară, Statistică, IO fișier etc. Editorul Spyder este folosit pentru a scrie și executa codurile din exemplele anterioare. Dar editorul spyder nu acceptă modulele scipy. Puteți verifica lista modulelor acceptate ale editorului spyder apăsând Dependențe ... opțiunea meniului de ajutor. Modulul Scipy nu există în listă. Deci, următoarele două exemple sunt prezentate de la terminal. Deschideți terminalul apăsând Alt_Ctrl + T și tastați piton pentru a rula interpretul python.
Calculul rădăcinii cubice a numerelor
biblioteca scipy conține un modul numit cbrt pentru a calcula rădăcina cubului orice număr. Următorul script va calcula rădăcina cubică a trei numere. neclintit biblioteca este importată pentru a defini lista numerelor. Următorul, scipy bibliotecă și cbrt modul care se află sub scipy.special sunt importate. Valorile rădăcinii cubului de 8, 27 și 64 sunt stocate în variabilă rezultat care este tipărit mai târziu.
>>> importneclintit>>> importscipy
>>> dinscipy.special importcbrt
>>>rezultat=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> imprimare(rezultat)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după executarea comenzilor. Rădăcina cubică a 8, 27 și 64 sunt 2, 3 și 4.
Rezolvarea algebrei liniare utilizând modul scipy
linalg modulul de bibliotecă scipy este utilizat pentru a rezolva algebra liniară. Aici, scipy biblioteca este importată în prima comandă și în următoarea linalg modul de scipy biblioteca este importată. neclintit biblioteca este importată pentru a declara matricele. Aici, echiv variabila este declarată pentru a defini coeficienții și ore variabila este utilizată pentru a defini valorile respective pentru calcul. rezolva() funcția este utilizată pentru a calcula rezultatele pe baza echiv și ore variabile.
>>> importscipy>>> dinscipyimportlinalg
>>> importneclintitla fel dede exemplu
>>>echiv=de exemplu.matrice([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>ore=de exemplu.matrice([3,-6, 9])
>>>rezultat=linalg.rezolva(echiv,ore)
>>> imprimare(rezultat)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după executarea comenzilor de mai sus.
Concluzie:
Python este un limbaj de programare foarte util pentru rezolvarea diferitelor tipuri de probleme matematice și științifice. Python conține un număr mare de biblioteci pentru realizarea acestui tip de sarcină. Utilizările foarte de bază ale unor biblioteci sunt prezentate în acest tutorial. Dacă doriți să fiți programator științific și novice pentru python (x, y), atunci acest tutorial vă va ajuta să instalați și să folosiți python (x, y) pe Ubuntu.
O demonstrație poate fi găsită aici mai jos: