Slik installerer og bruker du Python (x, y) i Python

Operativsystemet må oppdateres før du installerer python (x.y). Kjør følgende kommando for å oppdatere systemet.

Det er nødvendig å kontrollere at en hvilken som helst python -tolk er installert før i systemet eller ikke. Kjør følgende kommando for å kontrollere den installerte versjonen av python. Det er bedre å fjerne tidligere installerte python -versjoner før du installerer python (x, y).

Utgangen viser at ingen python -pakke har blitt installert før i systemet. I dette tilfellet må vi først installere python -tolken.

Installer Python (x.y)

Du kan installere python (x, y) eller vitenskapelige python -pakker på to måter. En måte er å laste ned og installere en passende python (x, y) pakke basert på Ubuntu, og en annen måte er å installere nødvendige pakker for å utføre vitenskapelig databehandling i Python. Den andre måten er enkel å installere som blir fulgt i denne opplæringen.

Trinn:

1. Først må du installere python -tolken og pakkebehandleren for å starte installasjonsprosessen. Så kjør følgende kommando for å installere python3 og python3-pip pakker. Trykk ' og 'Når den vil be om tillatelse til installasjon.

2. Deretter må du installere de nødvendige vitenskapelige bibliotekene til python3 for å gjøre vitenskapelige operasjoner. Kjør følgende kommando for å installere bibliotekene. Her vil fem biblioteker bli installert etter at kommandoen er utført. Disse er numpy, matplotlib, scipy, pandaer og sympati . Bruken av disse bibliotekene er forklart i neste del av denne opplæringen.

3. For å fjerne begrensningene til python-tolken og gi et brukervennlig grensesnitt, ipython pakken brukes. Kjør følgende kommando for å installere ipython3 pakke.

4. Kjør følgende kommando for å installere qt5 relaterte pakker for GUI -utvikling.

5. Spyder er en nyttig kodeditor som kan markere syntaksen, og gjøre det enklere å redigere og feilsøke koden. Kjør følgende kommando for å installere spyder .

Hvis alle pakkene som er nevnt ovenfor er riktig installert uten feil, er python (x, y) riktig installert.

Bruke Python (x, y):

Noen grunnleggende bruksområder for python (x, y) er vist i denne delen av opplæringen ved å bruke forskjellige eksempler med forklaringer. Du må kjøre spyder kodeditor for å begynne å bruke python (x, y). Klikk på Vis søknad ikon og skriv ‘ NS ' i søkeboksen. Hvis spyder er riktig installert da spyder ikonet vises.

Klikk på Spyder3 ikonet for å åpne programmet. Følgende skjermbilde vises etter at programmet er åpnet.

Nå kan du begynne å skrive kode for å utføre vitenskapelige databehandlingsoppgaver. Den grunnleggende bruken av de fem installerte bibliotekene til python3 for vitenskapelige operasjoner er vist i de følgende seks eksemplene.

Eksempel-1: Bruk av variabler og typer

Dette eksemplet viser den helt grunnleggende bruken av pythondatatyper og -variabler. I det følgende skriptet deklareres fire typer variabler. Disse er jeg nteger, float, boolean og streng . type() metode brukes i python for å finne ut hvilken variabel som helst.

Produksjon:
Kjør skriptet ved å trykke spille ( ) -knappen øverst i redaktøren. Hvis du klikker på Variabel oppdagelsesreisende kategorien fra høyre side, vil følgende utgang vises for de fire variablene.

Eksempel-2: Bruk numpy til å lage en og flerdimensjonal matrise

Alle typer numerisk databehandling utføres av numpy pakke i python. Den flerdimensjonale datastrukturen, vektoren og matrisedataene kan defineres og brukes av denne modulen. Den kan beregne veldig raskt fordi den er utviklet av C og FORTRAN. numpy modul brukes i følgende script for å deklarere og bruke endimensjonale og todimensjonale matriser i python. Tre typer matriser er deklarert i manuset. myArray er en endimensjonal matrise som inneholder 5 elementer. hjelp egenskap brukes til å finne ut dimensjonen til en matrisevariabel. len () funksjonen brukes her for å telle det totale antallet elementer av myArray . s telefon () funksjonen brukes til å vise matrisens nåværende form. myArray2 er en todimensjonal matrise som inneholder seks elementer i to rader og tre kolonner (2 × 3 = 6). størrelse() funksjonen brukes til å telle de totale elementene av myArray2 . arrangere() -funksjonen brukes til å lage et områdeområde som heter myArray3 som genererer elementer ved å legge til 2 med hvert element fra 10.

Produksjon:

Følgende utdata vises etter at skriptet er kjørt.

Eksempel 3: Bruk Matlab til å tegne en kurve

Matplotlib biblioteket brukes til å lage 2D- og 3D -vitenskapelige figurer basert på spesifikke data. Det kan generere utskrifter av høy kvalitet i forskjellige formater som PNG, SVG, EPG, etc. Det er en veldig nyttig modul for å generere tall for forskningsdata der tallet kan oppdateres når som helst ved å endre data. Hvordan du kan tegne en kurve basert på x-aksen og y-aksen ved å bruke denne modulen, er vist i dette eksemplet. pylab brukes til å tegne kurven her. linspace () funksjonen brukes til å angi x-aksen verdi i vanlig intervall. Y-aksens verdier beregnes ved å kvadrere verdien til x-aksen. figur() er en init -funksjon som brukes til å aktivere pylab . 'B' -tegnet brukes i plott() funksjon for å angi fargen på kurven. Her indikerer 'b' blå farge. xlabel () funksjonen brukes til å angi tittelen på x-aksen og ylabel () funksjonen brukes til å angi tittelen på y-aksen. Tittelen på grafen er satt av tittel() metode.

Produksjon:
Følgende utdata vises etter at skriptet er kjørt. Kurven er vist nederst til høyre på bildet.

Eksempel-4: Bruke sympymodulen for symbolske variabler

sympy -biblioteket brukes i python for symbolsk algebra. Symbolklassen brukes til å lage et nytt symbol i python. Her deklareres to symbolske variabler. var1 variabel er satt til ekte og er_imaginær eiendom returnerer Falsk for denne variabelen. var2 variabel er satt til true som indikerer 1. Så når det er merket det var2 er større enn 0 eller ikke, returnerer den True.

Produksjon:
Følgende utdata vises etter at skriptet er kjørt.

Eksempel 5: Lag DataFrame ved hjelp av pandaer

pandas bibliotek er utviklet for rengjøring, analyse og transformering av data i python. Den bruker mange funksjoner av numpy bibliotek. Så det er viktig å installere numpy bibliotek med python før du installerer og bruker pandaer . Det brukes også med andre vitenskapelige biblioteker av python som scipy, matplotlib etc. Kjernekomponentene i pandaer er serie og DataFram e. Enhver serie angir datakolonnen og en DataFrame er en flerdimensjonal tabell over en samling serier. Følgende skript genererer en DataFrame basert på tre dataserier. Pandas bibliotek importeres i begynnelsen av skriptet. Deretter heter en variabel merker er deklarert med tre dataserier som inneholder merker for tre fag av tre studenter som heter ' Janifer ’,‘ John ’og‘ Paul ’ . Dataramme() pandas funksjon brukes i den neste setningen for å generere en DataFrame basert på variabelen merker og lagre den i variabelen, resultat . Til slutt, resultat variabel skrives ut for å vise DataFrame.

Produksjon:
Følgende utdata vises etter at skriptet er kjørt.

Eksempel-6: Bruke scipy-modul for matematisk beregning

SciPy biblioteket inneholder et stort antall vitenskapelige algoritmer for å utføre vitenskapelig databehandling i python. Noen av dem er Integrasjon, Interpolasjon, Fouriertransformasjon, Lineær algebra, Statistikk, File IO, etc. Spyder -editor brukes til å skrive og utføre kodene i tidligere eksempler. Men spyder -editoren støtter ikke de skumle modulene. Du kan sjekke listen over støttede moduler i spyder -editoren ved å trykke Avhengigheter ... alternativ for hjelpemeny. Scipy -modulen finnes ikke i listen. Så de følgende to eksemplene er vist fra terminalen. Åpne terminalen ved å trykke Alt_Ctrl+T og skriv python for å kjøre python -tolken.

Beregning av kube roten av tall

scipy library inneholder en modul som heter cbrt for å beregne kubrotet et hvilket som helst tall. Følgende skript vil beregne kube roten til tre tall. numpy biblioteket importeres for å definere listen over tallene. Neste, skarp bibliotek og cbrt modul som er under scipy.special er importert. Kuberotverdiene på 8, 27 og 64 er lagret i variabelen resultat som skrives ut senere.

Produksjon:
Følgende utdata vises etter at du har kjørt kommandoene. Kube roten til 8, 27 og 64 er 2, 3 og 4.

Løse lineær algebra ved å bruke scipy -modul

linalg modul i scipy library brukes til å løse den lineære algebraen. Her, skarp biblioteket importeres i den første kommandoen og den neste linalg modul av skarp biblioteket er importert. numpy biblioteket importeres for å deklarere matrisene. Her, ekv variabel deklareres for å definere koeffisientene og timer variabel brukes til å definere de respektive verdiene for beregning. løse() funksjonen brukes til å beregne resultatene basert på ekv og timer variabler.

Produksjon:
Følgende utdata vises etter at du har kjørt kommandoene ovenfor.

Konklusjon:

Python er et veldig nyttig programmeringsspråk for å løse forskjellige typer matematiske og vitenskapelige problemer. Python inneholder et stort antall biblioteker for å utføre denne typen oppgaver. Den helt grunnleggende bruken av noen biblioteker er vist i denne opplæringen. Hvis du vil være en vitenskapelig programmerer og nybegynner for python (x, y), vil denne opplæringen hjelpe deg med å installere og bruke python (x, y) på Ubuntu.

En demo finner du her: