Scienza dei dati

Come installare l'ambiente di sviluppo Python NumPy su Ubuntu

Come installare l'ambiente di sviluppo Python NumPy su Ubuntu
Python è un linguaggio di programmazione moderno ora per supportare un gran numero di librerie. Vari tipi di attività possono essere eseguite utilizzando queste librerie. NumPy è una delle librerie utili di Python per eseguire operazioni scientifiche. Questa libreria può essere utilizzata per creare un array multidimensionale di oggetti. Diversi tipi di attività matematiche possono essere eseguite rapidamente utilizzando questa libreria, come ordinare l'array, rimodellare l'array, operazioni statistiche, operazioni aritmetiche, ecc. Funziona più velocemente perché è sviluppato utilizzando il linguaggio di programmazione C.

Installazione di NumPy su Ubuntu:

Devi controllare la versione Python installata del sistema prima di installare la libreria NumPy. Python3 è usato in questo tutorial per mostrare come installare la libreria NumPy in Python. Esegui il seguente comando per verificare la versione di Python installata.

$ python3 -V

Il seguente output mostra che Python versione 3.8.6 è installato nel sistema.

Esegui il seguente comando per installare la libreria NumPy per Python3.

$ sudo apt install python3-numpy

Controlla il NumPy versione da terminale:

Puoi controllare la versione installata della libreria NumPy in più modi. Il seguente comando mostrerà la versione della libreria NumPy installata se installata correttamente dal comando precedente.

$ python3 -c "import numpy; print(numpy.__versione__)"

Il seguente output mostra che NumPy versione 1.18.4 è installato nel sistema.

Importa e controlla il NumPy versione

Puoi scoprire la versione installata della libreria NumPy eseguendo anche lo script python. Esegui il seguente comando per eseguire lo script python.

$ pitone3

Esegui il seguente script python dal prompt dei comandi python per verificare la versione della libreria NumPy installata.

>>> importa numpy come np
>>> np.versione.versione

Il seguente output mostra sia la versione di Python che la libreria NumPy.

Abilita NumPy nell'editor PyCharm:

Esistono molti IDE Python per eseguire script Python. Alcuni dei popolari editor Python sono PyCharm, Spyder, Eric, Pyzo, Atom, Pydev, ecc. PyCharm IDE viene utilizzato in questo tutorial per mostrare come scrivere ed eseguire script Python importando la libreria NumPy. Puoi eseguire il seguente comando per installare PyCharm su Ubuntu.

$ sudo snap install pycharm-community --classic

Devi impostare la posizione della libreria NumPy in PyCharm IDE per importare la libreria nello script. Apri il impostazioni finestra facendo clic su impostazioni voce di menu dal File menù. Fare clic sulla cartella del progetto che è stata creata prima per memorizzare lo script Python. Qui, il nome della cartella del progetto è Pitone situato nella cartella in, /home/fahmida/PycharmProjects. Scoprire il numero uno cartella che si trova sotto /venv/lib/python3.8/pacchetti-sito. Seleziona la cartella e clicca su l'ok pulsante.

Lavora con NumPy:

Scrivi il seguente script in un file python per sapere come può essere utilizzata la libreria NumPy nello script python. L'array NumPy funziona più velocemente dell'elenco python mostrato dall'output di questo script. La libreria NumPy viene importata all'inizio dello script per creare l'array NumPy. La libreria del tempo viene importata per calcolare il tempo richiesto dagli elenchi Python e dagli array NumPy per eseguire la stessa attività. La dimensione dell'array sarà presa come input dall'utente. Verranno create due liste Python usando la gamma() funzione basata sul valore di input. Successivamente, l'ora di sistema corrente verrà memorizzata nella variabile, Ora di inizio. Verrà creata un'altra nuova lista moltiplicando ogni valore di entrambe le liste. I valori di entrambi gli elenchi sono uguali perché i valori di intervallo creano gli elenchi ed entrambi gli elenchi contengono lo stesso numero di valori. La nuova variabile di lista, p_calcola, conterrà ogni elemento del valore quadrato della lista. Anche in questo caso, l'ora di sistema corrente è memorizzata nella variabile, Tempo scaduto. La differenza tra Tempo scaduto e Ora di inizio mostrerà il tempo della lista Python per fare il calcolo. Nella parte successiva dello script, arancione() la funzione della libreria NumPy viene utilizzata per creare due array NumPy unidimensionali di valori di intervallo. Entrambi gli array vengono moltiplicati per ottenere lo stesso output generato da due elenchi Python nelle istruzioni precedenti. Il tempo necessario per calcolare l'attività utilizzando l'array NumPy verrà stampato per confrontare il tempo necessario per l'elenco Python e l'array NumPy.

# Importa i pacchetti necessari
importa numpy come np
tempo di importazione
# Prendi la dimensione dell'array dall'utente
array_size = int(input("Inserisci la dimensione dell'array: "))
# Crea due elenchi Python basati sul valore array_size
lista1 = range(array_size)
lista2 = intervallo(dimensione_array)
# Imposta l'ora di inizio
start_time = ora.tempo()
# Crea una lista calcolando la radice quadrata
p_calculate = [(a * b) for a, b in zip(list1, list2)]
# Stampa il risultato
print("Il risultato della lista: \n", p_calculate)
# Imposta l'ora di fine
end_time = tempo.tempo()
# Stampa il valore temporale richiesto dall'elenco python
print("Il tempo richiesto dall'elenco Python: ", end_time - start_time)
# Crea due array NumPy in base al valore array_size
np_array1 = np.arange(array_size)
np_array2 = np.arange(dimensione_array)
# Imposta l'ora di inizio
start_time = ora.tempo()
# Crea un array calcolando la radice quadrata
np_calculate = np_array1 * np_array2
# Stampa il risultato
print("Il risultato dell'array: \n", np_calculate)
# Imposta l'ora di fine
end_time = tempo.tempo()
# Stampa il valore temporale richiesto dall'array NumPy
print("Il tempo richiesto dall'array numpy: ", end_time - start_time)

Produzione:

Il seguente output apparirà dopo aver eseguito lo script sopra. L'output mostra che l'elenco Python richiede più tempo dell'array NumPy per eseguire la stessa attività.

Conclusione:

L'installazione e l'utilizzo della libreria Python NumPy per python3 sono spiegati in questo tutorial per aiutare il lettore a utilizzare questa libreria nel proprio script python per risolvere diversi tipi di problemi matematici e scientifici.

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