So installieren und verwenden Sie Python(x,y) in Python

How Install Use Python X

Python ist heute eine sehr beliebte Programmiersprache, um verschiedene Arten von Anwendungen zu entwickeln oder Programmierprobleme zu lösen. Es enthält viele Standardbibliotheken und Pakete für verschiedene Zwecke. Python(x,y) ist eine der kostenlosen Python-Distributionen zum Durchführen mathematischer Berechnungen und Datenanalysen. Es wird von Pierre Raybaut entwickelt und gepflegt. Der Benutzer kann mit dieser Distribution verschiedene wissenschaftliche Berechnungen durchführen, wie z. B. 2D- oder 3D-Plotting, wissenschaftliche Projektentwicklung, paralleles Rechnen usw. Es basiert auf dem Qt-Entwicklungsframework und der Spyder-Entwicklungsumgebung. Es wurde hauptsächlich für wissenschaftliche Programmierer entwickelt. Es unterstützt sowohl interpretierte als auch kompilierte Sprachen. Sie sollten grundlegende Kenntnisse in Python haben, um Python (x,y) verwenden zu können. Es kann sowohl in Windows- als auch in Linux-Betriebssystemen verwendet werden. Wie python(x,y) auf dem Ubuntu-Betriebssystem installiert und verwendet werden kann, wird in diesem Tutorial gezeigt.

Das Betriebssystem muss vor der Installation von Python(x.y) aktualisiert werden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das System zu aktualisieren.



$sudo apt-get-Update



Es ist notwendig zu überprüfen, ob zuvor ein Python-Interpreter im System installiert ist oder nicht. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die installierte Version von Python zu überprüfen. Es ist besser, alle zuvor installierten Python-Versionen zu entfernen, bevor Sie python(x,y) installieren.



$python

Die Ausgabe zeigt, dass noch kein Python-Paket im System installiert wurde. Für diesen Fall müssen wir zuerst den Python-Interpreter installieren.

Python installieren (x.y)

Sie können Python(x,y) oder wissenschaftliche Python-Pakete auf zwei Arten installieren. Eine Möglichkeit besteht darin, ein geeignetes Python(x,y)-Paket basierend auf Ubuntu herunterzuladen und zu installieren, und eine andere Möglichkeit besteht darin, notwendige Pakete für die Durchführung wissenschaftlicher Berechnungen in Python zu installieren. Der zweite Weg ist einfach zu installieren, der in diesem Tutorial befolgt wird.



Schritte:

  1. Zuerst müssen Sie den Python-Interpreter und den Paketmanager installieren, um den Installationsvorgang zu starten. Führen Sie also den folgenden Befehl aus, um zu installieren python3 und python3-pip Pakete. Drücken Sie ' und “, wenn es um Erlaubnis für die Installation bittet.
$ sudo apt-get install python3 python3-pip

  1. Als nächstes müssen Sie die notwendigen wissenschaftlichen Bibliotheken von . installieren python3 für wissenschaftliche Operationen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Bibliotheken zu installieren. Hier werden nach Ausführung des Befehls fünf Bibliotheken installiert. Diese sind numpy, matplotlib, scipy, pandas und Sympathie . Die Verwendung dieser Bibliotheken wird im nächsten Teil dieses Tutorials erklärt.
$ sudo apt-get install python3-numpy python3-matplotlib
python3-scipy python3-pandas python3-sympy

  1. Um die Einschränkungen des Python-Interpreters zu beseitigen und eine benutzerfreundliche Oberfläche bereitzustellen, python Paket verwendet wird. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu installieren ipython3 Paket.
$ sudo apt-get install ipython3

  1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu installieren qt5 verwandte Pakete für die GUI-Entwicklung.
$ sudo apt-get install python3-pyqt5
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.qtquick

  1. Spyder ist ein nützlicher Code-Editor, der die Syntax hervorheben und die Code-Bearbeitung und das Debuggen vereinfachen kann. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu installieren spyder .
$ sudo apt-get install spyder3

Wenn alle oben genannten Pakete ohne Fehler ordnungsgemäß installiert wurden, ist Ihr Python (x, y) ordnungsgemäß installiert.

Verwenden von Python (x, y):

Einige grundlegende Verwendungen von Python(x,y) werden in diesem Teil des Tutorials anhand verschiedener Beispiele mit Erklärungen gezeigt. Sie müssen die ausführen spyder Code-Editor, um mit der Verwendung von Python(x,y) zu beginnen. Klicken Sie auf die Anwendung anzeigen Symbol und geben Sie ' NS' im Suchfeld. Wenn spyder ist dann richtig installiert spyder Symbol erscheint.

Klicke auf Spyder3 Symbol, um die Anwendung zu öffnen. Der folgende Bildschirm erscheint nach dem Öffnen der Anwendung.

Jetzt können Sie mit dem Schreiben von Code für wissenschaftliche Rechenaufgaben beginnen. Die grundlegenden Verwendungen der fünf installierten Python3-Bibliotheken für wissenschaftliche Operationen werden in den folgenden sechs Beispielen gezeigt.

Beispiel-1: Verwenden von Variablen und Typen

Dieses Beispiel zeigt die sehr grundlegende Verwendung von Python-Datentypen und -Variablen. Im folgenden Skript werden vier Variablentypen deklariert. Das sind ich teger, float, boolean und Schnur . Typ() -Methode wird in Python verwendet, um den Typ einer Variablen herauszufinden.

#!/usr/bin/env python3
#Integer-Wert zuweisen
var1= fünfzig
drucken (Typ(var1))

#Floatwert ermitteln
var2= 3.89
drucken (Typ (var2))

#Zuweisen
var3= Wahr
drucken (Typ(var3))

#Zeichenfolgenwert zuweisen
ja4= 'LinuxHinweis'
drucken (Typ(ja4))

Ausgabe:
Führen Sie das Skript aus, indem Sie drücken abspielen ( ) Schaltfläche oben im Editor. Wenn Sie auf klicken Variablen-Explorer Registerkarte von der rechten Seite, dann erscheint die folgende Ausgabe für die vier Variablen.

Beispiel-2: Verwenden von numpy zum Erstellen eines ein- und mehrdimensionalen Arrays

Alle Arten der numerischen Berechnung werden von numpy Paket in Python. Die mehrdimensionale Datenstruktur, Vektor- und Matrixdaten können von diesem Modul definiert und verwendet werden. Es kann sehr schnell rechnen, da es von C und FORTRAN entwickelt wurde. numpy -Modul wird im folgenden Skript verwendet, um eindimensionale und zweidimensionale Arrays in Python zu deklarieren und zu verwenden. Im Skript werden drei Arten von Arrays deklariert. myArray ist ein eindimensionales Array, das 5 Elemente enthält. Hilfe -Eigenschaft wird verwendet, um die Dimension einer Array-Variablen herauszufinden. len () Funktion wird hier verwendet, um die Gesamtzahl der Elemente von zu zählen myArray . S Telefon() -Funktion wird verwendet, um die aktuelle Form des Arrays anzuzeigen. myArray2 ist ein zweidimensionales Array, das sechs Elemente in zwei Zeilen und drei Spalten enthält (2×3=6). Größe() Funktion wird verwendet, um die Gesamtheit der Elemente von zu zählen myArray2 . arrangieren() -Funktion wird verwendet, um ein Bereichs-Array namens . zu erstellen myArray3 das erzeugt Elemente durch Addieren von 2 mit jedem Element aus 10.

#!/usr/bin/env python3
#Numpy verwenden
importierennumpywienpy
#Deklariere ein eindimensionales Array
myArray=npy.Array([90,Vier fünf,78,12,66])
#Alle Elemente drucken
drucken(myArray)
#Drucke die Dimension des Arrays
drucken(meinArray.Hilfe)

#Drucken Sie die Gesamtzahl der Elemente
drucken(len(myArray))

#Drucken Sie die Form des Arrays
drucken(npy.Form(myArray))

#Deklariere ein zweidimensionales Array
myArray2=npy.Array([[101,102,103],['Nila','Sie','Ziemlich']])

##Drucken Sie die Gesamtzahl der Elemente
drucken(npy.Größe(myArray2))

#Erstelle ein Bereichs-Array
myArray3=npy.arange(10,zwanzig,2)

#Drucken Sie die Array-Elemente
drucken(myArray3)

Ausgabe:

Die folgende Ausgabe wird angezeigt, nachdem das Skript ausgeführt wurde.

Beispiel-3: Verwenden von Matlab zum Zeichnen einer Kurve

Matplotlib Bibliothek wird verwendet, um wissenschaftliche 2D- und 3D-Figuren basierend auf bestimmten Daten zu erstellen. Es kann eine hochwertige Ausgabe in verschiedenen Formaten wie PNG, SVG, EPG usw. erzeugen. Es ist ein sehr nützliches Modul zur Generierung von Zahlen für Forschungsdaten, bei denen die Zahlen jederzeit durch Datenänderungen aktualisiert werden können. In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit diesem Modul eine Kurve basierend auf den Werten der x- und y-Achse zeichnen können. pylab wird hier verwendet, um die Kurve zu zeichnen. linspace() Funktion wird verwendet, um den x-Achsen-Wert in regelmäßigen Abständen einzustellen. Die Werte der Y-Achse werden berechnet, indem der Wert der X-Achse quadriert wird. Abbildung() ist eine Init-Funktion, die verwendet wird, um zu aktivieren pylab . 'b'-Zeichen wird verwendet in Handlung() Funktion zum Einstellen der Farbe der Kurve. Hier zeigt „b“ blaue Farbe an. xlabel() Funktion wird verwendet, um den Titel der x-Achse und ylabel() Funktion wird verwendet, um den Titel der y-Achse festzulegen. Der Titel der Grafik wird gesetzt durch Titel() Methode.

#!/usr/bin/env python3
#Pylab-Modul verwenden
importierenpylabwiebitte
#Setzen Sie den Wert der x-Achse
x=pl.linspace(0, 8, zwanzig)
#Berechnen Sie den Wert der y-Achse
und=x **2

#Initialisierung zum Plotten
pl.Abbildung()

#Stellen Sie das Diagramm basierend auf dem x-, y-Wert mit blauer Farbe ein
pl.Handlung(x,und, 'B')

#Lege den Titel für die x-Achse fest
pl.xlabel('x')

#Lege den Titel für die y-Achse fest
pl.ylabel('und')

#Lege den Titel für die Grafik fest
pl.Titel('Plotting-Beispiel')
pl.zeigen()

Ausgabe:
Die folgende Ausgabe wird angezeigt, nachdem das Skript ausgeführt wurde. Die Kurve wird rechts unten im Bild angezeigt.

Beispiel-4: Sympy-Modul für symbolische Variablen verwenden

Die Sympy-Bibliothek wird in Python für symbolische Algebra verwendet. Die Symbolklasse wird verwendet, um ein neues Symbol in Python zu erstellen. Hier werden zwei symbolische Variablen deklariert. var1 Variable ist auf gesetzt Wahr und ist_imaginär Immobilienrückgaben Falsch für diese Variable. var2 Variable ist auf true gesetzt, was 1 anzeigt. Wenn also überprüft wird, dass var2 größer als 0 ist oder nicht, dann wird True zurückgegeben.

#!/usr/bin/env python3

#sympy-Modul importieren
vonSympathieimportieren*

#Erzeuge eine Symbolvariable namens 'var1' mit einem Wert
var1=Symbol('var1',Real=Wahr)

#Teste den Wert
drucken(var1.ist_imaginär)

#Erzeuge eine Symbolvariable namens 'var2' mit einem Wert
var2=Symbol('var2',positiv=Wahr)

#Überprüfen Sie, ob der Wert größer als 0 ist oder nicht
drucken(var2>0)

Ausgabe:
Die folgende Ausgabe wird angezeigt, nachdem das Skript ausgeführt wurde.

Beispiel-5: DataFrame mit Pandas erstellen

Die Pandas-Bibliothek wurde zum Bereinigen, Analysieren und Transformieren von Daten in Python entwickelt. Es verwendet viele Funktionen von numpy Bücherei. Also unbedingt installieren numpy Python-Bibliothek vor der Installation und Verwendung Pandas . Es wird auch mit anderen wissenschaftlichen Python-Bibliotheken verwendet wie scipy, matplotlib usw. Die Kernkomponenten von Pandas sind Serie und DataFram e. Jede Reihe gibt die Datenspalte an und ein DataFrame ist eine mehrdimensionale Tabelle einer Reihe von Reihen. Das folgende Skript generiert einen DataFrame basierend auf drei Datenreihen. Die Pandas-Bibliothek wird am Anfang des Skripts importiert. Als nächstes eine Variable namens Marken wird mit drei Datenreihen deklariert, die Noten von drei Fächern von drei Studierenden mit dem Namen „ Janifer“, „John“ und „Paul“ . Datenrahmen() Die Funktion von Pandas wird in der nächsten Anweisung verwendet, um einen DataFrame basierend auf der Variablen zu generieren Marken und speichere es in der Variablen, Ergebnis . Schließlich die Ergebnis Variable wird gedruckt, um den DataFrame anzuzeigen.

#!/usr/bin/env python3

#importieren Sie das Modul
importierenPandaswiepd

#Noten für drei Fächer für drei Schüler setzen
Marken= {
'Janifer':[89, 67, 92],
'John':[70, 83, 75],
'Paulus':[76, 95, 97]
}

#Erstellen Sie den Datenrahmen mit Pandas
Themen=pd.Datenrahmen(Marken)

#Datenrahmen anzeigen
drucken(Themen)

Ausgabe:
Die folgende Ausgabe wird angezeigt, nachdem das Skript ausgeführt wurde.

Beispiel-6: Verwenden des scipy-Moduls für mathematische Berechnungen

SciPy Bibliothek enthält eine große Anzahl wissenschaftlicher Algorithmen für die Durchführung wissenschaftlicher Berechnungen in Python. Einige davon sind Integration, Interpolation, Fourier-Transformation, Lineare Algebra, Statistik, Datei-IO usw. Der Spyder-Editor wird verwendet, um die Codes in den vorherigen Beispielen zu schreiben und auszuführen. Aber der Spyder Editor unterstützt die Scipy-Module nicht. Sie können die Liste der unterstützten Module des Spyder-Editors überprüfen, indem Sie drücken Abhängigkeiten… Option des Hilfemenüs. Das Scipy-Modul ist in der Liste nicht vorhanden. Daher werden die folgenden zwei Beispiele vom Terminal aus angezeigt. Öffnen Sie das Terminal, indem Sie drücken Alt_Strg+T und Typ Python um den Python-Interpreter auszuführen.

Berechnen der Kubikwurzel von Zahlen

Die scipy-Bibliothek enthält ein Modul namens cbrt um die Kubikwurzel einer beliebigen Zahl zu berechnen. Das folgende Skript berechnet die Kubikwurzel von drei Zahlen. numpy Bibliothek wird importiert, um die Liste der Nummern zu definieren. Nächste, scipy Bibliothek und cbrt Modul, das unter ist scipy.special importiert werden. Die Kubikwurzelwerte von 8, 27 und 64 werden in der Variablen gespeichert Ergebnis das wird später gedruckt.

>>> importierennumpy
>>> importierenscipy
>>> vonscipy.Besondere importierencbrt
>>>Ergebnis=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> drucken(Ergebnis)

Ausgabe:
Die folgende Ausgabe wird angezeigt, nachdem die Befehle ausgeführt wurden. Die Kubikwurzel von 8, 27 und 64 sind 2, 3 und 4.

Lösen der linearen Algebra mit dem Scipy-Modul

linalg Modul der scipy-Bibliothek wird verwendet, um die lineare Algebra zu lösen. Hier, scipy Bibliothek wird im ersten Befehl importiert und im nächsten linalg Modul von scipy Bibliothek importiert wird. numpy Bibliothek wird importiert, um die Arrays zu deklarieren. Hier, eq Variable wird deklariert, um die Koeffizienten zu definieren und Std Variable wird verwendet, um die jeweiligen Werte für die Berechnung zu definieren. lösen() Funktion wird verwendet, um die Ergebnisse basierend auf zu berechnen eq und Std Variablen.

>>> importierenscipy
>>> vonscipyimportierenlinalg
>>> importierennumpywiez.B
>>>eq=z.B.Array([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>Std=z.B.Array([3,-6, 9])
>>>Ergebnis=linal.lösen(eq,Std)
>>> drucken(Ergebnis)

Ausgabe:
Die folgende Ausgabe wird angezeigt, nachdem die obigen Befehle ausgeführt wurden.

Abschluss:

Python ist eine sehr nützliche Programmiersprache zum Lösen verschiedener Arten von mathematischen und wissenschaftlichen Problemen. Python enthält eine große Anzahl von Bibliotheken für diese Art von Aufgabe. Die sehr grundlegende Verwendung einiger Bibliotheken wird in diesem Tutorial gezeigt. Wenn Sie ein wissenschaftlicher Programmierer und Anfänger für Python (x, y) sein möchten, hilft Ihnen dieses Tutorial bei der Installation und Verwendung von Python (x, y) unter Ubuntu.

Eine Demo finden Sie hier unten: