Phenquestions
Kurulumdan Önce:
python(x) yüklenmeden önce işletim sisteminin güncellenmesi gerekiyor.y). Sistemi güncellemek için aşağıdaki komutu çalıştırın.
$ sudo apt-get güncellemesi
Sistemde daha önce herhangi bir python yorumlayıcısının kurulup kurulmadığı kontrol edilmelidir. Python'un kurulu sürümünü kontrol etmek için aşağıdaki komutu çalıştırın. Python(x,y) yüklemeden önce önceden yüklenmiş herhangi bir python sürümünü kaldırmak daha iyidir.
$ piton
Çıktı, sistemde daha önce hiçbir python paketinin kurulmadığını gösteriyor. Bu durumda önce python yorumlayıcısını kurmamız gerekiyor.
Python'u yükleyin(x.y)
python(x,y) veya bilimsel python paketlerini iki şekilde kurabilirsiniz. Bir yol, Ubuntu'ya dayalı uygun bir python(x,y) paketini indirip kurmak ve başka bir yol da Python'da bilimsel hesaplama yapmak için gerekli paketleri kurmaktır. Bu eğitimde izlenen ikinci yol, kurulumu kolaydır.
Adımlar:
- İlk olarak, kurulum işlemini başlatmak için python yorumlayıcısını ve paket yöneticisini kurmalısınız. Yani, yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın piton3 ve python3-pip paketler. ' tuşuna basıny' ne zaman kurulum için izin isteyecek.
- Ardından, gerekli bilimsel kütüphaneleri kurmanız gerekir piton3 bilimsel işlemler yapmak için. Kitaplıkları yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın. Burada, komut yürütüldükten sonra beş kitaplık kurulacak. Bunlar numpy, matplotlib, scipy, pandalar ve sempati. Bu kitaplıkların kullanımları bu öğreticinin sonraki bölümünde açıklanmıştır.
python3-scipy python3-pandalar python3-sympy
- Python yorumlayıcısının sınırlamalarını kaldırmak ve kullanıcı dostu bir arayüz sağlamak, ipython paket kullanılır. Yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın ipython3 paket.
- Yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın qt5 GUI geliştirme için ilgili paketler.
python3-pyqt5.qtopengl python3-pyqt5.qtquick
- örümcek sözdizimini vurgulayabilen ve kod düzenlemeyi ve hata ayıklamayı kolaylaştıran kullanışlı bir kod düzenleyicidir. Yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın örümcek.
Yukarıda bahsedilen tüm paketler hatasız bir şekilde kurulursa, python(x,y)'niz doğru şekilde kurulur.
Python(x,y) kullanarak:
Python(x,y)'nin bazı temel kullanımları öğreticinin bu bölümünde açıklamalarla birlikte farklı örnekler kullanılarak gösterilmiştir. çalıştırmanız gerekecek örümcek python(x,y) kullanmaya başlamak için kod düzenleyici. Tıkla Uygulamayı Göster simge ve ' yazınsp' arama kutusunda. Eğer örümcek sonra düzgün bir şekilde kurulur örümcek simge görünecek.
Tıklamak casus3 uygulamayı açmak için simge. Uygulamayı açtıktan sonra aşağıdaki ekran gelecek.
Artık bilimsel hesaplama görevleri yapmak için kod yazmaya başlayabilirsiniz. Bilimsel işlemler için kurulu beş python3 kitaplığının temel kullanımları aşağıdaki altı örnekte gösterilmiştir.
Örnek-1: Değişkenleri ve türleri kullanma
Bu örnek, python veri türlerinin ve değişkenlerinin çok temel kullanımını gösterir. Aşağıdaki komut dosyasında dört tür değişken bildirilmiştir. bunlar bentamsayı, kayan nokta, boole ve dize. tür() Python'da herhangi bir değişkenin türünü bulmak için yöntem kullanılır.
#!/usr/bin/env python3#Tamsayı değeri atama
var1 = 50
yazdır (type(var1))
# Float değeri atama
değişken2 = 3.89
yazdır (tür (var2))
#Atama
var3 = Doğru
yazdır (type(var3))
#Dize değeri atama
var4 = "LinuxHint"
yazdır (tür(var4))
Çıktı:
basarak komut dosyasını çalıştırın Oyna ( ) editörün üst kısmındaki düğme. üzerine tıklarsanız Değişken gezgini sekmesi sağ taraftan, ardından dört değişken için aşağıdaki çıktı görünecektir.
Örnek-2: Bir ve çok boyutlu dizi oluşturmak için numpy kullanma
Her türlü sayısal hesaplama yapılır dizi python'da paket. Çok boyutlu veri yapısı, vektör ve matris verileri bu modül tarafından tanımlanabilir ve kullanılabilir. C ve FORTRAN tarafından geliştirildiği için çok hızlı hesaplayabilir. dizi modül, python'da tek boyutlu ve iki boyutlu dizileri bildirmek ve kullanmak için aşağıdaki komut dosyasında kullanılır. Komut dosyasında üç tür dizi bildirilmiştir. myArray 5 eleman içeren tek boyutlu bir dizidir. ndim özellik, bir dizi değişkeninin boyutunu bulmak için kullanılır. uzun() fonksiyonu burada toplam eleman sayısını saymak için kullanılır myArray. shape() işlevi, dizinin mevcut şeklini görüntülemek için kullanılır. myArray2 iki satırda ve üç sütunda altı öğe içeren iki boyutlu bir dizidir (2×3=6). boyut() fonksiyonun toplam elemanlarını saymak için kullanılır myArray2. düzenlemek() işlev adında bir aralık dizisi oluşturmak için kullanılır myArray3 10'dan her elemana 2 ekleyerek elemanlar üreten.
#!/usr/bin/env python3#numpy'yi kullanma
numpy'yi npy olarak içe aktar
#Tek boyutlu bir dizi bildir
myArray = npy.dizi([90,45,78,12,66])
#Tüm öğeleri yazdır
yazdır(myArray)
#Dizin boyutunu yazdır
print(myArray.ndim)
#Toplam öğe sayısını yazdır
print(len(myArray))
#Dizin şeklini yazdır
yazdır(npy.şekil(myArray))
#İki boyutlu bir dizi bildir
myArray2 = npy.dizi([[101,102,103],["Nila","Ella","Bella"]])
##Toplam öğe sayısını yazdır
yazdır(npy.boyut(myArray2))
#Bir aralık dizisi oluştur
myArray3=npy.aralık(10,20,2)
#Dizi öğelerini yazdır
yazdır(myArray3)
Çıktı:
Komut dosyasını çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir.
Örnek-3: Bir eğri çizmek için Matlab'ı kullanma
matplotlib kütüphane, belirli verilere dayalı 2B ve 3B bilimsel figürler oluşturmak için kullanılır. PNG, SVG, EPG, vb. gibi farklı formatlarda yüksek kaliteli çıktılar üretebilir. Araştırma verileri için şekiller üretmek için çok kullanışlı bir modül olup, veriler değiştirilerek şeklin her zaman güncellenebileceği bir modüldür. Bu modülü kullanarak x ekseni ve y ekseni değerlerine göre nasıl bir eğri çizebileceğiniz bu örnekte gösterilmiştir. pilab burada eğriyi çizmek için kullanılır. satır aralığı() işlevi, x ekseni değerini düzenli aralıklarla ayarlamak için kullanılır. Y ekseni değerleri, x ekseni değerinin karesi alınarak hesaplanır. şekil() etkinleştirmek için kullanılan bir init işlevidir pilab. 'b' karakteri kullanılır arsa() eğrinin rengini ayarlama işlevi. Burada 'b' mavi rengi gösterir. xlabel() fonksiyonu, x ekseninin başlığını ayarlamak için kullanılır ve ylabel() fonksiyonu, y ekseninin başlığını ayarlamak için kullanılır. Grafiğin başlığı tarafından belirlenir Başlık() yöntem.
#!/usr/bin/env python3#pylab modülünü kullanma
pylab'ı pl olarak içe aktar
#x ekseninin değerini ayarla
x = pl.satır aralığı(0, 8, 20)
#y ekseninin değerini hesapla
y = x ** 2
#Çizim için başlatma
lütfen.şekil()
#Mavi renkle x, y değerine göre grafiği ayarla
lütfen.arsa(x, y, 'b')
#x ekseni için başlığı ayarla
lütfen.xlabel('x')
#Y ekseni için başlığı ayarla
lütfen.ylabel('y')
#Grafiğin başlığını ayarla
lütfen.title('Çizim Örneği')
lütfen.göstermek()
Çıktı:
Komut dosyasını çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir. Eğri görüntünün sağ alt tarafında gösterilir.
Örnek-4: Sembolik değişkenler için sympy modülünü kullanma
sympy kütüphanesi python'da sembolik cebir için kullanılır. Python'da yeni bir sembol oluşturmak için sembol sınıfı kullanılır. Burada, iki sembolik değişken bildirildi. var1 değişken olarak ayarlandı Doğru ve is_imaginary mülk iadeleri Yanlış bu değişken için. var2 değişken, 1'i gösteren true olarak ayarlanır. Yani, kontrol edildiğinde var2 0'dan büyükse veya değilse True döndürür.
#!/usr/bin/env python3#import sympy modülü
sympy import'dan *
#'var1' adında bir değer içeren bir sembol değişkeni oluşturun
var1 = Sembol('var1',gerçek=Doğru)
#Değeri test et
yazdır(var1.is_hayali)
#'var2' adında bir değer içeren bir sembol değişkeni oluşturun
var2 = Sembol('var2', pozitif=Doğru)
#Değerin 0'dan büyük olup olmadığını kontrol edin
yazdır(var2>0)
Çıktı:
Komut dosyasını çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir.
Örnek-5: Pandaları kullanarak DataFrame oluşturun
pandas kütüphanesi, python'daki herhangi bir veriyi temizlemek, analiz etmek ve dönüştürmek için geliştirilmiştir. Birçok özelliğini kullanır dizi kütüphane. Yani, yüklemek önemlidir dizi kurmadan ve kullanmadan önce python kütüphanesi pandalar. Ayrıca python benzeri diğer bilimsel kütüphanelerle de kullanılır scipy, matplotlib vb. çekirdek bileşenleri pandalar Hangi dizi ve Veri Çerçevesie. Herhangi bir dizi, veri sütununu gösterir ve DataFrame, bir dizi koleksiyonunun çok boyutlu bir tablosudur. Aşağıdaki komut dosyası, üç dizi veriye dayalı bir DataFrame oluşturur. Pandalar kitaplığı, komut dosyasının başında içe aktarılır. Ardından, adlı bir değişken işaretler ' adlı üç öğrencinin üç dersinin notlarını içeren üç veri dizisi ile ilan edilirJanifer', 'John' ve 'Paul'. Veri çerçevesi() pandaların işlevi, değişkene dayalı bir DataFrame oluşturmak için sonraki ifadede kullanılır işaretler ve değişkende saklayın, sonuç. Son olarak, sonuç DataFrame'i görüntülemek için değişken yazdırılır.
#!/usr/bin/env python3#modülü içe aktar
pandaları pd olarak içe aktar
#Üç öğrenci için üç ders için not belirleme
işaretler =
'Janifer': [89, 67, 92],
'John': [70, 83, 75],
'Paul': [76, 95, 97]
#Pandaları kullanarak veri çerçevesini oluştur
konular = pd.DataFrame(işaretler)
#Veri çerçevesini görüntüle
yazdır(konu)
Çıktı:
Komut dosyasını çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir.
Örnek-6: Matematiksel hesaplama için scipy modülünü kullanma
bilim kütüphane, python'da bilimsel hesaplama yapmak için çok sayıda bilimsel algoritma içerir. Bunlardan bazıları Entegrasyon, İnterpolasyon, Fourier dönüşümü, Lineer cebir, İstatistik, Dosya IO, vb. Spyder editörü, önceki örneklerdeki kodları yazmak ve yürütmek için kullanılır. Ancak casus düzenleyici, scipy modüllerini desteklemiyor. Desteklenen casus düzenleyici modüllerinin listesini düğmesine basarak kontrol edebilirsiniz Bağımlılıklar… yardım menüsü seçeneği. Scipy modülü listede yok. Bu nedenle, aşağıdaki iki örnek terminalden gösterilmiştir. “ tuşuna basarak terminali açınAlt_Ctrl+T” ve yazın piton python yorumlayıcısını çalıştırmak için.
Sayıların küp kökünü hesaplama
scipy library adlı bir modül içeriyor Merkez Bankası küp kökünü herhangi bir sayıyı hesaplamak için. Aşağıdaki komut dosyası, üç sayının küp kökünü hesaplayacaktır. dizi sayıların listesini tanımlamak için kitaplık içe aktarılır. Sonraki, cıvıl cıvıl kütüphane ve Merkez Bankası altında olan modül cıvıl cıvıl.özel ithal. 8, 27 ve 64 küp kök değerleri değişkende saklanır sonuç daha sonra basılan.
>>> numpy'yi içe aktar>>> scipy'yi içe aktar
>>> scipy'den.özel ithalat cbrt
>>> sonuç = cbrt([ 8, 27, 64])
>>> yazdır(sonuç)
Çıktı:
Komutları çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir. 8, 27 ve 64'ün küp kökü 2, 3 ve 4'tür.
scipy modülünü kullanarak Lineer cebiri çözme
linalg lineer cebiri çözmek için scipy library modülü kullanılır. Buraya, cıvıl cıvıl kitaplık ilk komutta ve sonraki komutta içe aktarılır linalg modülü cıvıl cıvıl kitaplık içe aktarıldı. dizi dizileri bildirmek için kitaplık içe aktarılır. Buraya, eşdeğer değişken katsayıları tanımlamak için bildirilir ve val değişken, hesaplama için ilgili değerleri tanımlamak için kullanılır. çöz() işlevi, sonuçları temel alarak hesaplamak için kullanılır eşdeğer ve val değişkenler.
>>> scipy'yi içe aktar>>> scipy import linalg'dan
>>> numpy'yi np olarak içe aktar
>>> eq = np.dizi([[9, 0, 5], [10, 3, -2], [7, -2, 0]])
>>> değer = np.dizi([3, -6, 9])
>>> sonuç = linalg.çöz(eq,val)
>>> yazdır(sonuç)
Çıktı:
Yukarıdaki komutları çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir.
Sonuç:
Python, farklı türdeki matematiksel ve bilimsel problemleri çözmek için çok kullanışlı bir programlama dilidir. Python, bu tür bir görevi yapmak için çok sayıda kitaplık içerir. Bazı kitaplıkların çok temel kullanımları bu öğreticide gösterilmiştir. Eğer python(x,y) için bilimsel bir programcı ve acemi olmak istiyorsanız, bu eğitim Ubuntu'da python(x,y) kurmanıza ve kullanmanıza yardımcı olacaktır.
Bir demo aşağıda bulunabilir:
