Jak zainstalować środowisko programistyczne Numpy Python na Ubuntu

Python to teraz nowoczesny język programowania do obsługi dużej liczby bibliotek. Różne rodzaje zadań można wykonać za pomocą tych bibliotek. Numpy jest jedną z przydatnych bibliotek Pythona do wykonywania operacji naukowych. Tę bibliotekę można użyć do utworzenia wielowymiarowej tablicy obiektów. Różne rodzaje zadań matematycznych można szybko wykonać za pomocą tej biblioteki, takich jak sortowanie tablicy, przekształcanie tablicy, operacja statystyczna, operacje arytmetyczne itp. Działa szybciej, ponieważ jest opracowywane przy użyciu języka programowania C.

Instalacja Numpy na Ubuntu:

Musisz sprawdzić zainstalowaną wersję systemu Python przed zainstalowaniem biblioteki Numpy. Python3 jest używany w tym samouczku, aby pokazać sposób instalacji biblioteki Numpy w Python. Uruchom następujące polecenie, aby sprawdzić zainstalowaną wersję Python.

$ Python3 -V

Poniższe dane wyjściowe pokazuje, że Python wersja 3.8.6 jest instalowane w systemie.

Uruchom następujące polecenie, aby zainstalować bibliotekę Numpy dla Python3.

$ sudo apt instal Python3-Numpy

Sprawdź nUmpy Wersja z terminalu:

Możesz sprawdzić zainstalowaną wersję biblioteki Numpy na wiele sposobów. Następujące polecenie wyświetli zainstalowaną wersję biblioteki Numpy, jeśli zostanie poprawnie zainstalowane przez poprzednie polecenie.

$ Python3 -C "import Numpy; druk (Numpy.__wersja__)"

Poniższe dane wyjściowe pokazuje, że wersja 1 Numpy 1.18.4 jest zainstalowane w systemie.

Zaimportuj i sprawdź NUmpy wersja

Możesz znaleźć zainstalowaną wersję biblioteki Numpy, wykonując również skrypt Python. Uruchom następujące polecenie, aby wykonać skrypt Python.

$ Python3

Uruchom następujący skrypt Python z wiersza polecenia Pythona, aby sprawdzić zainstalowaną wersję biblioteki Numpy.

>>> Importuj Numpy jako NP
>>> np.wersja.wersja

Poniższe dane wyjściowe pokazuje zarówno wersję Biblioteki Python, jak i Numpy.

Włącz Numpy w Pycharm Redaktor:

Istnieje wiele idesów Python, aby wykonać skrypty Pythona. Niektórzy z popularnych redaktorów Pythona to Pycharm, Spyder, Eric, Pyzo, Atom, Pydev itp. Pycharm IDE jest używany w tym samouczku, aby pokazać, jak pisać i wykonywać skrypt Pythona, importując bibliotekę Numpy. Możesz uruchomić następujące polecenie, aby zainstalować PYCharm na Ubuntu.

$ sudo snap instaluj pycharm-community-klasyczny

Musisz ustawić lokalizację biblioteki Numpy w Pycharm IDE, aby zaimportować bibliotekę w skrypcie. Otworzyć Ustawienia okno, klikając Ustawienia pozycja menu z Plik menu. Kliknij folder projektu, który został wcześniej utworzony, aby przechowywać skrypt Python. Tutaj nazwa folderu projektu jest Pyton znajdujący się w folderze, /home/fahmida/pycharmprojects. Dowiadywać się Numpy folder, który znajduje się poniżej /venv/lib/python3.8/pakiety witryn. Wybierz folder i kliknij OK przycisk.

Pracuj z Numpy:

Napisz następujący skrypt w pliku Pythona, aby wiedzieć, w jaki sposób biblioteka Numpy można użyć w skrypcie Python. Numpy Array działa szybciej niż lista Python, która jest pokazana przez wyjście tego skryptu. Biblioteka Numpy jest importowana na początku skryptu, aby utworzyć tablicę Numpy. Biblioteka czasu jest importowana, aby obliczyć czas wymagany przez listy Python i tablice Numpy, aby wykonać to samo zadanie. Rozmiar tablicy zostanie uznany za dane wejściowe od użytkownika. Dwie listy Python zostaną utworzone przy użyciu Zakres() funkcja oparta na wartości wejściowej. Następnie obecny czas systemu będzie przechowywany w zmiennej, czas rozpoczęcia. Kolejna nowa lista zostanie utworzona przez pomnożenie każdej wartości obu list. Wartości obu list są równe, ponieważ wartości zakresu tworzą listy, a obie listy zawierają tę samą liczbę wartości. Nowa zmienna listy, p_calculate, będzie zawierać każdy element wartości kwadratowej listy. Ponownie obecny czas systemu jest przechowywany w zmiennej, Koniec czasu. Różnica pomiędzy Koniec czasu I czas rozpoczęcia pokaże czas listy Python na wykonywanie obliczeń. W następnej części skryptu, Arange () Funkcja biblioteki Numpy służy do utworzenia dwóch jednowymiarowych tablic Numpy o wartości zakresu. Obie tablice są mnożone, aby uzyskać to samo wyjście wygenerowane przez dwie listy Python w poprzednich instrukcjach. Czas potrzebny do obliczenia zadania za pomocą tablicy Numpy zostanie wydrukowany, aby porównać czas potrzebny dla listy Python i tablicy Numpy.

# Zaimportuj niezbędne pakiety
importować Numpy jako NP
czas importu
# Weź rozmiar tablicy od użytkownika
array_size = int (input („Wprowadź rozmiar tablicy:”))
# Utwórz dwie listy Python na podstawie wartości Array_Size
list1 = zakres (array_size)
list2 = zakres (array_size)
# Ustaw czas rozpoczęcia
start_time = czas.czas()
# Utwórz listę, obliczając pierwiastek kwadratowy
p_calculate = [(a * b) dla a, b w ZIP (List1, List2)]
# Wydrukuj wynik
wydrukuj („Wynik listy: \ n”, p_calculate)
# Ustaw czas zakończenia
end_time = czas.czas()
# Wydrukuj wartość czasu wymaganą przez listę Python
Drukuj („Czas wymagany przez listę Python:”, end_time - start_time)
# Utwórz dwie tablice Numpy na podstawie wartości Array_Size
np_array1 = np.Arange (Array_Size)
np_array2 = np.Arange (Array_Size)
# Ustaw czas rozpoczęcia
start_time = czas.czas()
# Utwórz tablicę, obliczając root kwadratowy
np_calculate = np_array1 * np_array2
# Wydrukuj wynik
Drukuj („wynik tablicy: \ n”, np_calculate)
# Ustaw czas zakończenia
end_time = czas.czas()
# Wydrukuj wartość czasu wymaganą przez tablicę Numpy
Drukuj („Czas wymagany przez Numpy Array:”, end_time - start_time)

Wyjście:

Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu. Wyjście pokazuje, że lista Python wymaga więcej czasu niż tablica Numpy, aby wykonać to samo zadanie.

Wniosek:

Instalowanie i korzystanie z biblioteki Python Numpy dla Python3 jest wyjaśnione w tym samouczku, aby pomóc czytelnikowi w użyciu tej biblioteki w skrypcie Python w celu rozwiązania różnych rodzajów problemów matematycznych i naukowych.