Phenquestions
Avant l'installation :
Le système d'exploitation doit être mis à jour avant d'installer python (x.y). Exécutez la commande suivante pour mettre à jour le système.
$ sudo apt-get mise à jour
Il faut vérifier que tout interpréteur python est installé auparavant dans le système ou non. Exécutez la commande suivante pour vérifier la version installée de python. Il est préférable de supprimer toute version de python précédemment installée avant d'installer python(x,y).
$ python
La sortie montre qu'aucun package python n'a été installé auparavant dans le système. Pour ce cas, nous devons d'abord installer l'interpréteur python.
Installer Python(x.y)
Vous pouvez installer des packages python(x,y) ou python scientifique de deux manières. Une façon consiste à télécharger et à installer un package python(x,y) approprié basé sur Ubuntu et une autre consiste à installer les packages nécessaires pour effectuer du calcul scientifique en Python. La deuxième façon est facile à installer qui est suivie dans ce tutoriel.
Pas:
- Tout d'abord, vous devez installer l'interpréteur python et le gestionnaire de packages pour démarrer le processus d'installation. Alors, exécutez la commande suivante pour installer python3 et python3-pip paquets. Presse 'oui' quand il demandera l'autorisation pour l'installation.
- Ensuite, vous devez installer les bibliothèques scientifiques nécessaires de python3 pour faire des opérations scientifiques. Exécutez la commande suivante pour installer les bibliothèques. Ici, cinq bibliothèques seront installées après l'exécution de la commande. Ceux-ci sont numpy, matplotlib, scipy, pandas et sympa. Les utilisations de ces librairies sont expliquées dans la partie suivante de ce tutoriel.
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- Pour supprimer les limitations de l'interpréteur python et fournir une interface conviviale, python le paquet est utilisé. Exécutez la commande suivante pour installer python3 paquet.
- Exécutez la commande suivante pour installer qt5 packages associés pour le développement de l'interface graphique.
python3-pyqt5.qtopengl python3-pyqt5.qtquick
- Spyder est un éditeur de code utile qui peut mettre en évidence la syntaxe et faciliter l'édition et le débogage du code. Exécutez la commande suivante pour installer espion.
Si tous les packages mentionnés ci-dessus sont installés correctement sans aucune erreur, votre python (x, y) est installé correctement.
Utilisation de Python(x,y) :
Certaines utilisations de base de python(x,y) sont présentées dans cette partie du tutoriel en utilisant différents exemples avec des explications. Vous devrez exécuter le espion éditeur de code pour commencer à utiliser python(x,y). Clique sur le Afficher l'application icône et tapez 'sp' dans le champ de recherche. Si espion est bien installé alors espion l'icône apparaîtra.
Cliquer sur Spyder3 icône pour ouvrir l'application. L'écran suivant apparaîtra après l'ouverture de l'application.
Maintenant, vous pouvez commencer à écrire du code pour effectuer des tâches de calcul scientifique. Les utilisations de base des cinq bibliothèques installées de python3 pour les opérations scientifiques sont illustrées dans les six exemples suivants.
Exemple-1 : Utilisation de variables et de types
Cet exemple montre l'utilisation très basique des types de données et des variables python. Dans le script suivant, quatre types de variables sont déclarés. Ce sont moientier, flottant, booléen et chaîne. taper() méthode est utilisée en python pour trouver le type de n'importe quelle variable.
#!/usr/bin/env python3#Affectation d'une valeur entière
var1 = 50
imprimer (type(var1))
#Assinging float value
var2 = 3.89
imprimer (type (var2))
#Affectation
var3 = vrai
imprimer (type(var3))
#Affectation d'une valeur de chaîne
var4 = "LinuxHint"
imprimer (type(var4))
Production:
Exécutez le script en appuyant sur jouer ( ) bouton en haut de l'éditeur. Si vous cliquez sur le Explorateur de variables tab du côté droit, la sortie suivante apparaîtra pour les quatre variables.
Exemple-2 : Utiliser numpy pour créer un tableau à une ou plusieurs dimensions
Tous les types de calcul numérique sont effectués par numpy paquet en python. La structure de données multidimensionnelle, les données vectorielles et matricielles peuvent être définies et utilisées par ce module. Il peut calculer très rapidement car il est développé par C et FORTRAN. numpy module est utilisé dans le script suivant pour déclarer et utiliser des tableaux unidimensionnels et bidimensionnels en python. Trois types de tableaux sont déclarés dans le script. montableau est un tableau à une dimension qui contient 5 éléments. ndim la propriété est utilisée pour connaître la dimension d'une variable de tableau. len() est utilisée ici pour compter le nombre total d'éléments de montableau. shape() la fonction est utilisée pour afficher la forme actuelle du tableau. monTableau2 est un tableau à deux dimensions qui contient six éléments sur deux lignes et trois colonnes (2×3=6). Taille() La fonction est utilisée pour compter le total des éléments de monTableau2. organiser() La fonction est utilisée pour créer un tableau de plages nommé monTableau3 qui génère des éléments en ajoutant 2 avec chaque élément de 10.
#!/usr/bin/env python3#Utiliser numpy
importer numpy en tant que npy
#Déclarer un tableau à une dimension
monTableau = npy.tableau([90,45,78,12,66])
#Imprimer tous les éléments
imprimer(monTableau)
#Imprimer la dimension du tableau
print(monTableau.ndim)
#Imprimer le nombre total d'éléments
print(len(monTableau))
#Imprimer la forme du tableau
imprimer (npy.forme(monTableau))
#Déclarer un tableau à deux dimensions
monTableau2 = npy.tableau([[101,102,103],["Nila","Ella","Bella"]])
##Imprimer le nombre total d'éléments
imprimer (npy.taille(myArray2))
#Créer un tableau de plages
monTableau3=npy.range (10,20,2)
#Imprimer les éléments du tableau
imprimer(monTableau3)
Production:
La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script.
Exemple-3 : Utiliser Matlab pour tracer une courbe
Matplotlib la bibliothèque est utilisée pour créer des figures scientifiques 2D et 3D basées sur des données spécifiques. Il peut générer une sortie de haute qualité dans différents formats tels que PNG, SVG, EPG, etc. C'est un module très utile pour générer des chiffres pour les données de recherche où le chiffre peut être mis à jour à tout moment en modifiant les données. Comment vous pouvez dessiner une courbe basée sur les valeurs de l'axe des x et de l'axe des y à l'aide de ce module est montré dans cet exemple. pylône est utilisé pour tracer la courbe ici. linspace() La fonction est utilisée pour définir la valeur de l'axe des x à intervalle régulier. Les valeurs de l'axe des Y sont calculées en mettant au carré la valeur de l'axe des X. chiffre() est une fonction d'initialisation qui est utilisée pour activer pylône. Le caractère 'b' est utilisé dans parcelle() fonction pour définir la couleur de la courbe. Ici, 'b' indique la couleur bleue. xlabel() La fonction est utilisée pour définir le titre de l'axe des x et ylabel() la fonction est utilisée pour définir le titre de l'axe des y. Le titre du graphique est défini par Titre() méthode.
#!/usr/bin/env python3#Utiliser le module pylab
importer pylab en tant que pl
#Définir la valeur de l'axe x
x = pl.linspace (0, 8, 20)
#Calculer la valeur de l'axe des y
y = x ** 2
#Initialisation pour le tracé
PL.chiffre()
#Définir le tracé en fonction de la valeur x, y avec la couleur bleue
PL.tracer (x, y, 'b')
#Définir le titre de l'axe des x
PL.xlabel('x')
#Définir le titre de l'axe y
PL.ylabel('y')
#Définissez le titre du graphique
PL.title('Exemple de tracé')
PL.spectacle()
Production:
La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script. La courbe est affichée en bas à droite de l'image.
Exemple-4 : Utilisation du module sympy pour les variables symboliques
la bibliothèque sympy est utilisée en python pour l'algèbre symbolique. La classe Symbol est utilisée pour créer un nouveau symbole en python. Ici, deux variables symboliques sont déclarées. var1 la variable est définie sur Vrai et est_imaginaire retours de propriété Faux pour cette variable. var2 la variable est définie sur true qui indique 1. Ainsi, lorsqu'on vérifie que var2 est supérieur à 0 ou non alors il renvoie True.
#!/usr/bin/env python3#importer le module sympy
de l'importation sympy *
#Créez une variable de symbole nommée 'var1' avec une valeur
var1 = Symbole('var1',real=True)
#Testez la valeur
imprimer(var1.est_imaginaire)
#Créez une variable de symbole nommée 'var2' avec une valeur
var2 = Symbole('var2', positif=Vrai)
#Vérifiez que la valeur est supérieure à 0 ou non
imprimer(var2>0)
Production:
La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script.
Exemple-5 : Créer un DataFrame à l'aide de pandas
La bibliothèque pandas est développée pour nettoyer, analyser et transformer toutes les données en python. Il utilise de nombreuses fonctionnalités de numpy bibliothèque. Il est donc indispensable d'installer numpy bibliothèque de python avant d'installer et d'utiliser pandas. Il est également utilisé avec d'autres bibliothèques scientifiques de python comme scipy, matplotlib etc. Les composants essentiels de pandas sont séries et DataFrame. Toute série indique la colonne de données et un DataFrame est un tableau multidimensionnel d'une collection de séries. Le script suivant génère un DataFrame basé sur trois séries de données. La bibliothèque Pandas est importée au début du script. Ensuite, une variable nommée Des marques est déclaré avec trois séries de données qui contiennent les notes de trois matières de trois étudiants nommés 'Janifer', 'John' et 'Paul'. Trame de données() La fonction de pandas est utilisée dans l'instruction suivante pour générer un DataFrame basé sur la variable Des marques et le stocker dans la variable, résultat. Enfin, le résultat la variable est imprimée pour afficher le DataFrame.
#!/usr/bin/env python3#importer le module
importer des pandas au format pd
#Définir des notes pour trois matières pour trois élèves
marques =
« Janifer » : [89, 67, 92],
« Jean » : [70, 83, 75],
« Paul » : [76, 95, 97]
#Créer le dataframe à l'aide de pandas
sujets = pd.DataFrame(marques)
#Afficher la trame de données
imprimer (sujets)
Production:
La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script.
Exemple-6 : Utilisation du module scipy pour le calcul mathématique
SciPy la bibliothèque contient un grand nombre d'algorithmes scientifiques pour effectuer des calculs scientifiques en python. Certains d'entre eux sont l'intégration, l'interpolation, la transformée de Fourier, l'algèbre linéaire, les statistiques, les entrées-sorties de fichiers, etc. L'éditeur Spyder est utilisé pour écrire et exécuter les codes des exemples précédents. Mais l'éditeur spyder ne prend pas en charge les modules scipy. Vous pouvez consulter la liste des modules pris en charge de Spyder Editor en appuyant sur Dépendances… option du menu d'aide. Le module Scipy n'existe pas dans la liste. Ainsi, les deux exemples suivants sont affichés à partir du terminal. Ouvrez le terminal en appuyant sur "Alt_Ctrl+T" et tapez python pour exécuter l'interpréteur python.
Calculer la racine cubique des nombres
la bibliothèque scipy contient un module nommé cbrt pour calculer la racine cubique n'importe quel nombre. Le script suivant calculera la racine cubique de trois nombres. numpy la bibliothèque est importée pour définir la liste des numéros. Suivant, scipy bibliothèque et cbrt module qui est sous scipy.spécial sont importés. Les valeurs de racine cubique de 8, 27 et 64 sont stockées dans la variable résultat qui est imprimé plus tard.
>>> importer numpy>>> importer scipy
>>> de scipy.cbrt d'importation spéciale
>>> résultat = cbrt([ 8, 27, 64])
>>> imprimer (résultat)
Production:
La sortie suivante apparaîtra après l'exécution des commandes. La racine cubique de 8, 27 et 64 sont 2, 3 et 4.
Résoudre l'algèbre linéaire en utilisant le module scipy
linalg module de la bibliothèque scipy est utilisé pour résoudre l'algèbre linéaire. Ici, scipy la bibliothèque est importée dans la première commande et la suivante linalg module de scipy la bibliothèque est importée. numpy la bibliothèque est importée pour déclarer les tableaux. Ici, éq variable est déclarée pour définir les coefficients et val variable est utilisée pour définir les valeurs respectives pour le calcul. résoudre() La fonction est utilisée pour calculer les résultats en fonction de éq et val variables.
>>> importer scipy>>> depuis scipy import linalg
>>> importer numpy en tant que np
>>> éq = np.tableau([[9, 0, 5], [10, 3, -2], [7, -2, 0]])
>>> val = np.tableau([3, -6, 9])
>>> résultat = linalg.résoudre(eq,val)
>>> imprimer (résultat)
Production:
La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté les commandes ci-dessus.
Conclusion:
Python est un langage de programmation très utile pour résoudre différents types de problèmes mathématiques et scientifiques. Python contient un grand nombre de bibliothèques pour effectuer ce type de tâche. Les utilisations très basiques de certaines bibliothèques sont montrées dans ce tutoriel. Si vous voulez être un programmeur scientifique et novice pour python(x,y) alors ce tutoriel vous aidera à installer et utiliser python(x,y) sur Ubuntu.
Une démo est disponible ci-dessous :
