Phenquestions
Namestitev NumPy v Ubuntu:
Pred namestitvijo knjižnice NumPy morate preveriti nameščeno različico sistema python. Python3 v tej vadnici prikazuje način namestitve knjižnice NumPy v Python. Zaženite naslednji ukaz, da preverite nameščeno različico pythona.
$ python3 -VNaslednji izhod kaže, da je python različica 3.8.6 je nameščen v sistem.
Zaženite naslednji ukaz, da namestite knjižnico NumPy za Python3.
$ sudo apt namestite python3-numpyPreverite NumPy različica s terminala:
Nameščeno različico knjižnice NumPy lahko preverite na več načinov. Naslednji ukaz bo prikazal nameščeno različico knjižnice NumPy, če jo je prejšnji ukaz pravilno namestil.
$ python3 -c "uvoz numpy; print (numpy.__verzija__) "Naslednji izhod kaže, da je NumPy različica 1.18.4 je nameščen v sistem.
Uvozite in preverite NumPy različico
Nameščeno različico knjižnice NumPy najdete tako, da izvedete tudi skript python. Zaženite naslednji ukaz za izvajanje skripta python.
$ python3Zaženite naslednji skript python iz ukaznega poziva python, da preverite nameščeno različico knjižnice NumPy.
>>> uvozi numpy kot np>>> str.različico.različico
Naslednji izhod prikazuje različico knjižnice Python in NumPy.
Omogočite NumPy v urejevalniku PyCharm:
Obstaja veliko ID-jev python za izvajanje skriptov python. Nekateri priljubljeni urejevalniki pythona so PyCharm, Spyder, Eric, Pyzo, Atom, Pydev itd. V tej vadnici se uporablja PyCharm IDE, ki prikazuje, kako pisati in izvajati skript python z uvozom knjižnice NumPy. Za namestitev PyCharma v Ubuntu lahko zaženete naslednji ukaz.
$ sudo snap install pycharm-community --classicZa uvoz knjižnice v skriptu morate nastaviti mesto knjižnice NumPy v ID-ju PyCharm. Odprite Nastavitve s klikom na Nastavitve v meniju mapa meni. Kliknite mapo projekta, ki je bila prej ustvarjena, da shranite skript python. Tukaj je ime mape projekta Python v mapi, / home / fahmida / PycharmProjects. Izvedi numpy mapa, ki se nahaja pod / venv / lib / python3.8 / spletna mesta. Izberite mapo in kliknite v redu gumb.
Delo z NumPy:
V datoteko python zapišite naslednji skript, da boste vedeli, kako lahko v skriptu python uporabite knjižnico NumPy. Matrika NumPy deluje hitreje kot seznam python, ki je prikazan v rezultatih tega skripta. Knjižnica NumPy je uvožena na začetku skripta, da ustvari matriko NumPy. Časovna knjižnica je uvožena za izračun časa, ki ga potrebujejo seznami python in polja NumPy za isto nalogo. Velikost matrike bo uporabljena kot vnos od uporabnika. Z uporabo bosta ustvarjena dva seznama python obseg () funkcija, ki temelji na vhodni vrednosti. Nato bo trenutni sistemski čas shranjen v spremenljivki, Začetni čas. Še en nov seznam bo ustvarjen z množenjem vsake vrednosti obeh seznamov. Vrednosti obeh seznamov so enake, ker vrednosti obsega ustvarijo sezname in oba seznama vsebujeta enako število vrednosti. Nova spremenljivka seznama, p_računaj, bo vseboval vsak element kvadratne vrednosti seznama. Spet je trenutni sistemski čas shranjen v spremenljivki, end_time. Razlika med end_time in Začetni čas bo prikazal čas seznama python za izračun. V naslednjem delu scenarija, arange () Funkcija knjižnice NumPy se uporablja za ustvarjanje dveh enodimenzionalnih nizov NumPy z vrednostmi obsega. Oba polja se pomnožijo, da dobijo enak izhod, ki sta ga ustvarila dva python seznama v prejšnjih stavkih. Čas, potreben za izračun naloge z uporabo matrike NumPy, bo natisnjen za primerjavo časa, potrebnega za seznam python in matriko NumPy.
# Uvozite potrebne paketeuvozi numpy kot np
čas uvoza
# Od uporabnika vzemite velikost polja
array_size = int (input ("Vnesite velikost polja:"))
# Ustvarite dva seznama Python na podlagi vrednosti array_size
list1 = obseg (velikost_ matrike)
list2 = obseg (velikost_ matrike)
# Nastavite čas začetka
start_time = čas.čas ()
# Ustvarite seznam z izračunom kvadratnega korena
p_kalculate = [(a * b) za a, b v zip (seznam1, seznam2)]
# Natisnite rezultat
print ("Rezultat seznama: \ n", p_računaj)
# Nastavite končni čas
end_time = čas.čas ()
# Natisnite časovno vrednost, ki jo zahteva seznam python
print ("Čas, ki ga zahteva seznam python:", end_time - start_time)
# Ustvari dva polja NumPy na podlagi vrednosti array_size
np_array1 = np.arange (array_size)
np_array2 = np.arange (array_size)
# Nastavite čas začetka
start_time = čas.čas ()
# Ustvari matriko z izračunom kvadratnega korena
np_calculate = np_array1 * np_array2
# Natisnite rezultat
print ("Rezultat matrike: \ n", np_calculate)
# Nastavite končni čas
end_time = čas.čas ()
# Natisnite časovno vrednost, ki jo zahteva matrika NumPy
print ("Čas, ki ga zahteva matrika numpy:", end_time - start_time)
Izhod:
Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta. Izhod kaže, da seznam python zahteva več časa kot matrika NumPy, da opravi isto nalogo.
Zaključek:
Namestitev in uporaba knjižnice Python NumPy za python3 je razložena v tej vadnici, da bralcu pomaga, da uporablja to knjižnico v svojem skriptu python za reševanje različnih vrst matematičnih in znanstvenih problemov.
