python(x.y)을 설치하기 전에 운영 체제를 업데이트해야 합니다. 다음 명령을 실행하여 시스템을 업데이트하십시오.
$수도 apt-get 업데이트
시스템에 python 인터프리터가 설치되어 있는지 여부를 미리 확인해야 합니다. 다음 명령어를 실행하여 설치된 python 버전을 확인합니다. python(x,y)를 설치하기 전에 이전에 설치된 모든 python 버전을 제거하는 것이 좋습니다.
$ 파이썬
출력은 이전에 시스템에 설치된 python 패키지가 없음을 보여줍니다. 이 경우 먼저 파이썬 인터프리터를 설치해야 합니다.
파이썬(x.y) 설치
두 가지 방법으로 python(x,y) 또는 Scientific python 패키지를 설치할 수 있습니다. 하나는 Ubuntu 기반의 적절한 python(x,y) 패키지를 다운로드하여 설치하는 것이고 다른 하나는 Python에서 과학 컴퓨팅을 수행하는 데 필요한 패키지를 설치하는 것입니다. 두 번째 방법은 이 튜토리얼에서 설명하는 설치하기 쉽습니다.
단계:
- 먼저 Python 인터프리터와 패키지 관리자를 설치하여 설치 프로세스를 시작해야 합니다. 따라서 다음 명령을 실행하여 설치하십시오. 파이썬3 그리고 python3-핍 패키지. 누르다 ' 그리고 ' 설치 권한을 묻는 메시지가 표시됩니다.
- 다음으로 필요한 과학 라이브러리를 설치해야 합니다. 파이썬3 과학적 작업을 수행하기 위해. 다음 명령을 실행하여 라이브러리를 설치합니다. 여기서 명령어 실행 후 5개의 라이브러리가 설치됩니다. 이것들은 numpy, matplotlib, scipy, 팬더 그리고 sympy . 이러한 라이브러리의 사용은 이 자습서의 다음 부분에서 설명합니다.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- 파이썬 인터프리터의 한계를 없애고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하기 위해, 아이파이썬 패키지가 사용됩니다. 다음 명령을 실행하여 설치 아이파이썬3 패키지.
- 다음 명령을 실행하여 설치 qt5 GUI 개발을 위한 관련 패키지.
파이썬3-pyqt5.큐토펭글파이썬3-pyqt5.qtquick
- 스파이더 구문을 강조 표시하고 코드 편집 및 디버깅을 더 쉽게 할 수 있는 유용한 코드 편집기입니다. 다음 명령을 실행하여 설치 스파이더 .
위에서 언급한 모든 패키지가 오류 없이 제대로 설치되면 python(x,y)이 제대로 설치된 것입니다.
파이썬 사용(x, y):
python(x,y)의 일부 기본 사용은 설명과 함께 다른 예제를 사용하여 자습서의 이 부분에 표시됩니다. 실행해야 합니다. 스파이더 python(x,y) 사용을 시작하는 코드 편집기. 클릭 응용 프로그램 표시 아이콘을 입력하고 ' NS' 검색창에. 만약에 스파이더 그러면 제대로 설치됩니다 스파이더 아이콘이 나타납니다.
클릭 스파이더3 아이콘을 클릭하여 응용 프로그램을 엽니다. 응용 프로그램을 열면 다음 화면이 나타납니다.
이제 과학 컴퓨팅 작업을 수행하기 위한 코드 작성을 시작할 수 있습니다. 과학적 작업을 위해 설치된 5개의 python3 라이브러리의 기본 사용은 다음 6개의 예에 나와 있습니다.
예-1: 변수 및 유형 사용
이 예제는 파이썬 데이터 유형과 변수의 아주 기본적인 사용법을 보여줍니다. 다음 스크립트에서는 4가지 유형의 변수가 선언됩니다. 이들은 내가 정수, 부동 소수점, 부울 그리고 끈 . 유형() 메소드는 파이썬에서 모든 변수의 유형을 찾는 데 사용됩니다.
#!/usr/bin/env python3#정수 값 할당
var1= 오십
인쇄 (유형(var1))
# 부동 소수점 값 할당
var2= 3.89
인쇄 (유형 (var2))
#할당
var3= 진실
인쇄 (유형(var3))
#문자열 값 할당
예4= '리눅스 힌트'
인쇄 (유형(예4))
산출:
다음을 눌러 스크립트를 실행하십시오. 플레이 ( ) 버튼을 클릭하십시오. 를 클릭하면 변수 탐색기 탭을 오른쪽에서 클릭하면 4개의 변수에 대해 다음 출력이 나타납니다.
예-2: numpy를 사용하여 1차원 및 다차원 배열 생성
모든 유형의 수치 계산은 다음과 같이 수행됩니다. numpy 파이썬에서 패키지. 이 모듈에서는 다차원 데이터 구조, 벡터 및 행렬 데이터를 정의하고 사용할 수 있습니다. C와 FORTRAN에 의해 개발되었기 때문에 매우 빠르게 계산할 수 있습니다. numpy 모듈은 파이썬에서 1차원 및 2차원 배열을 선언하고 사용하기 위해 다음 스크립트에서 사용됩니다. 스크립트에는 세 가지 유형의 배열이 선언되어 있습니다. myArray 5개의 요소를 포함하는 1차원 배열입니다. 돕다 속성은 배열 변수의 차원을 찾는 데 사용됩니다. 렌 () 함수는 여기에서 요소의 총 수를 계산하는 데 사용됩니다. myArray . NS 핸드폰() 함수는 배열의 현재 모양을 표시하는 데 사용됩니다. myArray2 2행 3열(2×3=6)에 6개의 요소를 포함하는 2차원 배열입니다. 크기() 함수는 의 전체 요소를 계산하는 데 사용됩니다. myArray2 . 마련하다() 함수는 이름이 지정된 범위 배열을 만드는 데 사용됩니다. myArray3 10에서 각 요소에 2를 추가하여 요소를 생성합니다.
#!/usr/bin/env python3#numpy 사용
수입numpy같이엔피
#1차원 배열 선언
myArray=엔피.정렬([90,오분의 사,78,12,66])
#모든 요소 인쇄
인쇄(myArray)
#배열의 차원을 출력
인쇄(myArray.돕다)
# 요소의 총 수를 인쇄합니다.
인쇄(렌(myArray))
# 배열의 모양을 인쇄합니다.
인쇄(엔피.모양(myArray))
#2차원 배열 선언
myArray2=엔피.정렬([[101,102,103],['닐라','그녀','예쁜']])
##요소의 총 수를 인쇄합니다.
인쇄(엔피.크기(myArray2))
#범위 배열 생성
myArray3=엔피.정리하다(10,스물,2)
#배열 요소 인쇄
인쇄(myArray3)
산출:
스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다.
예-3: Matlab을 사용하여 곡선 그리기
매트플롯립 라이브러리는 특정 데이터를 기반으로 2D 및 3D 과학 수치를 만드는 데 사용됩니다. PNG, SVG, EPG 등 다양한 형식의 고품질 출력물을 생성할 수 있습니다. 데이터를 변경하여 언제든지 그림을 업데이트할 수 있는 연구 데이터용 그림을 생성하는 데 매우 유용한 모듈입니다. 이 모듈을 사용하여 x축 및 y축 값을 기반으로 곡선을 그리는 방법은 이 예제에 나와 있습니다. 파이랩 여기에서 곡선을 그리는 데 사용됩니다. 린스페이스() 함수는 x축 값을 일정한 간격으로 설정하는 데 사용됩니다. Y축 값은 x축 값을 제곱하여 계산합니다. 수치() 활성화하는 데 사용되는 초기화 기능입니다. 파이랩 . 'b' 문자는 다음에서 사용됩니다. 구성() 곡선의 색상을 설정하는 기능입니다. 여기서 'b'는 파란색을 나타냅니다. xlabel() 함수는 x축의 제목을 설정하는 데 사용되며 ylabel() 함수는 y축의 제목을 설정하는 데 사용됩니다. 그래프의 제목은 다음과 같이 설정됩니다. 제목() 방법.
#!/usr/bin/env python3#pylab 모듈 사용
수입파이랩같이pl
# x축의 값을 설정
NS=pl.린스페이스(0, 8, 스물)
#y축 값 계산
그리고=NS **2
#플로팅을 위한 초기화
pl.수치()
# x, y 값을 기준으로 플롯을 파란색으로 설정
pl.구성(NS,그리고, 'NS')
# x축의 제목 설정
pl.xlabel('NS')
#y축의 제목 설정
pl.ylabel('그리고')
#그래프의 제목 설정
pl.제목('플로팅 예')
pl.보여 주다()
산출:
스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다. 곡선은 이미지의 오른쪽 하단에 표시됩니다.
예-4: 기호 변수에 sympy 모듈 사용
sympy 라이브러리는 기호 대수학을 위해 파이썬에서 사용됩니다. 심볼 클래스는 파이썬에서 새로운 심볼을 생성하는 데 사용됩니다. 여기서 두 개의 기호 변수가 선언됩니다. var1 변수는 다음으로 설정됩니다. 진실 그리고 is_imaginary 재산 반환 거짓 이 변수에 대해. var2 변수는 1을 나타내는 true로 설정됩니다. var2 0보다 크거나 아니면 True를 반환합니다.
#!/usr/bin/env python3# sympy 모듈 가져오기
~에서sympy수입*
# 값이 있는 'var1'이라는 기호 변수를 만듭니다.
var1=상징('var1',진짜=진실)
#값 테스트
인쇄(변수1.is_imaginary)
# 값이 있는 'var2'라는 기호 변수를 만듭니다.
var2=상징('var2',긍정적 인=진실)
#값이 0보다 큰지 확인
인쇄(var2>0)
산출:
스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다.
예-5: 팬더를 사용하여 DataFrame 생성
pandas 라이브러리는 파이썬의 모든 데이터를 정리, 분석 및 변환하기 위해 개발되었습니다. 의 많은 기능을 사용합니다. numpy 도서관. 따라서 반드시 설치해야 하는 numpy 설치 및 사용하기 전에 파이썬 라이브러리 팬더 . 그것은 또한 다음과 같은 파이썬의 다른 과학 라이브러리와 함께 사용됩니다. scipy, matplotlib 등의 핵심 구성 요소 팬더 ~이다 시리즈 그리고 데이터프레임 이자형. 모든 시리즈는 데이터 열을 나타내고 DataFrame은 시리즈 컬렉션의 다차원 테이블입니다. 다음 스크립트는 세 가지 데이터 시리즈를 기반으로 DataFrame을 생성합니다. Pandas 라이브러리는 스크립트 시작 부분에서 가져옵니다. 다음으로 이름이 지정된 변수 점수 '라는 세 학생의 세 과목의 점수를 포함하는 세 가지 데이터 시리즈로 선언됩니다. 재니퍼', '존', '폴' . 데이터 프레임() pandas의 함수는 변수를 기반으로 DataFrame을 생성하기 위해 다음 문에서 사용됩니다. 점수 변수에 저장하고, 결과 . 마지막으로, 결과 DataFrame을 표시하기 위해 변수가 인쇄됩니다.
#!/usr/bin/env python3#모듈 가져오기
수입팬더같이PD
# 3명의 학생에게 3과목에 대한 점수 설정
점수= {
'재니퍼':[89, 67, 92],
'남자':[70, 83, 75],
'폴':[76, 95, 97]
}
#팬더를 사용하여 데이터 프레임 생성
과목=PD.데이터 프레임(점수)
#데이터 프레임 표시
인쇄(과목)
산출:
스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다.
예-6: 수학적 계산에 scipy 모듈 사용
사이파이 라이브러리에는 파이썬에서 과학 컴퓨팅을 수행하기 위한 많은 과학 알고리즘이 포함되어 있습니다. 그 중 일부는 통합, 보간, 푸리에 변환, 선형 대수, 통계, 파일 IO 등입니다. Spyder 편집기는 이전 예제의 코드를 작성하고 실행하는 데 사용됩니다. 그러나 spyder 편집기는 scipy 모듈을 지원하지 않습니다. 를 눌러 스파이더 편집기의 지원 모듈 목록을 확인할 수 있습니다 종속성… 도움말 메뉴의 옵션입니다. Scipy 모듈이 목록에 없습니다. 따라서 터미널에서 다음 두 가지 예를 보여줍니다. 를 눌러 터미널을 엽니다. Alt_Ctrl+T 및 유형 파이썬 파이썬 인터프리터를 실행합니다.
숫자의 세제곱근 계산
scipy 라이브러리에는 다음과 같은 모듈이 있습니다. cbrt 임의의 수의 세제곱근을 계산합니다. 다음 스크립트는 세 숫자의 세제곱근을 계산합니다. numpy 라이브러리를 가져와서 숫자 목록을 정의합니다. 다음, 싸이피 도서관과 cbrt 아래에 있는 모듈 scipy.special 수입됩니다. 8, 27 및 64의 세제곱근 값은 변수에 저장됩니다. 결과 나중에 인쇄됩니다.
>>> 수입numpy>>> 수입싸이피
>>> ~에서싸이피.특별한 수입cbrt
>>>결과=cbrt([ 8, 27, 64])
>>> 인쇄(결과)
산출:
명령을 실행하면 다음 출력이 나타납니다. 8, 27, 64의 세제곱근은 2, 3, 4입니다.
scipy 모듈을 사용하여 선형 대수 풀기
리날그 scipy 라이브러리의 모듈은 선형 대수학을 푸는 데 사용됩니다. 여기, 싸이피 라이브러리는 첫 번째 명령에서 가져오고 다음 명령에서 가져옵니다. 리날그 모듈 싸이피 라이브러리를 가져옵니다. numpy 라이브러리를 가져와 배열을 선언합니다. 여기, EQ 변수는 계수를 정의하기 위해 선언되고 시간 변수는 계산을 위한 각 값을 정의하는 데 사용됩니다. 해결하다() 함수는 다음을 기반으로 결과를 계산하는 데 사용됩니다. EQ 그리고 시간 변수.
>>> 수입싸이피>>> ~에서싸이피수입리날그
>>> 수입numpy같이예를 들어
>>>EQ=예를 들어정렬([[9, 0, 5], [10, 삼,-2], [7,-2, 0]])
>>>시간=예를 들어정렬([삼,-6, 9])
>>>결과=리날그.해결하다(EQ,시간)
>>> 인쇄(결과)
산출:
위의 명령을 실행하면 다음 출력이 나타납니다.
결론:
Python은 다양한 유형의 수학적 및 과학적 문제를 해결하는 데 매우 유용한 프로그래밍 언어입니다. Python에는 이러한 유형의 작업을 수행하기 위한 엄청난 수의 라이브러리가 포함되어 있습니다. 이 튜토리얼에서는 일부 라이브러리의 기본적인 사용법을 보여줍니다. python(x,y)에 대한 과학적인 프로그래머이자 초보자가 되고 싶다면 이 튜토리얼은 Ubuntu에 python(x,y)를 설치하고 사용하는 데 도움이 될 것입니다.
데모는 아래에서 찾을 수 있습니다.