Phenquestions
Instalação NumPy no Ubuntu:
Você deve verificar a versão python instalada do sistema antes de instalar a biblioteca NumPy. Python3 é usado neste tutorial para mostrar a maneira de instalar a biblioteca NumPy em Python. Execute o seguinte comando para verificar a versão Python instalada.
$ python3 -VA saída a seguir mostra que o python versão 3.8.6 está instalado no sistema.
Execute o seguinte comando para instalar a biblioteca NumPy para Python3.
$ sudo apt install python3-numpyVerifique o NumPy versão do terminal:
Você pode verificar a versão instalada da biblioteca NumPy de várias maneiras. O seguinte comando mostrará a versão da biblioteca NumPy instalada se instalada corretamente pelo comando anterior.
$ python3 -c "import numpy; print (numpy.__versão__)"A seguinte saída mostra que NumPy versão 1.18.4 está instalado no sistema.
Importe e verifique o NumPy versão
Você pode descobrir a versão instalada da biblioteca NumPy executando o script python também. Execute o seguinte comando para executar o script Python.
$ python3Execute o seguinte script python a partir do prompt de comando python para verificar a versão da biblioteca NumPy instalada.
>>> importar numpy como np>>> np.versão.versão
A saída a seguir mostra a versão da biblioteca Python e a biblioteca NumPy.
Habilite o NumPy no editor PyCharm:
Existem muitos IDEs python para executar scripts python. Alguns dos editores python populares são PyCharm, Spyder, Eric, Pyzo, Atom, Pydev, etc. PyCharm IDE é usado neste tutorial para mostrar como escrever e executar script Python importando a biblioteca NumPy. Você pode executar o seguinte comando para instalar o PyCharm no Ubuntu.
$ sudo snap install pycharm-community --classicVocê deve definir a localização da biblioteca NumPy no PyCharm IDE para importar a biblioteca no script. Abra o Definições janela clicando no Definições item de menu do Arquivo cardápio. Clique na pasta do projeto que foi criada antes para armazenar o script python. Aqui, o nome da pasta do projeto é Pitão localizado na pasta, / home / fahmida / PycharmProjects. Descobrir o entorpecido pasta que está localizada em / venv / lib / python3.8 / pacotes de sites. Selecione a pasta e clique em o OK botão.
Trabalhe com o NumPy:
Escreva o seguinte script em um arquivo python para saber como a biblioteca NumPy pode ser usada no script python. A matriz NumPy funciona mais rápido do que a lista python que é mostrada pela saída deste script. A biblioteca NumPy é importada no início do script para criar o array NumPy. A biblioteca de tempo é importada para calcular o tempo necessário para listas python e matrizes NumPy para fazer a mesma tarefa. O tamanho da matriz será tomado como entrada do usuário. Duas listas python serão criadas usando o intervalo () função com base no valor de entrada. Em seguida, a hora atual do sistema será armazenada na variável, start_time. Outra nova lista será criada multiplicando cada valor de ambas as listas. Os valores de ambas as listas são iguais porque os valores do intervalo criam as listas e ambas as listas contêm o mesmo número de valores. A nova variável de lista, p_calculate, irá conter cada elemento do valor quadrado da lista. Novamente, a hora atual do sistema é armazenada na variável, Fim do tempo. A diferença entre Fim do tempo e start_time irá mostrar a hora da lista python para fazer o cálculo. Na próxima parte do roteiro, arange () função da biblioteca NumPy é usada para criar duas matrizes NumPy unidimensionais de valores de intervalo. Ambas as matrizes são multiplicadas para obter a mesma saída gerada por duas listas Python nas instruções anteriores. O tempo necessário para calcular a tarefa usando o array NumPy será impresso para comparar o tempo necessário para a lista python e o array NumPy.
# Importe os pacotes necessáriosimportar numpy como np
tempo de importação
# Pega o tamanho do array do usuário
array_size = int (input ("Insira o tamanho do array:"))
# Crie duas listas Python com base no valor array_size
lista1 = intervalo (tamanho_matriz)
lista2 = intervalo (tamanho_matriz)
# Defina a hora de início
start_time = time.Tempo()
# Crie uma lista calculando a raiz quadrada
p_calculate = [(a * b) para a, b no zip (lista1, lista2)]
# Imprima o resultado
print ("O resultado da lista: \ n", p_calculate)
# Defina a hora de término
end_time = time.Tempo()
# Imprime o valor de tempo exigido pela lista python
print ("O tempo exigido pela lista python:", end_time - start_time)
# Crie duas matrizes NumPy com base no valor array_size
np_array1 = np.arange (tamanho_matriz)
np_array2 = np.arange (tamanho_matriz)
# Defina a hora de início
start_time = time.Tempo()
# Crie uma matriz calculando a raiz quadrada
np_calculate = np_array1 * np_array2
# Imprima o resultado
print ("O resultado da matriz: \ n", np_calculate)
# Defina a hora de término
end_time = time.Tempo()
# Imprime o valor de tempo exigido pela matriz NumPy
print ("O tempo necessário para a matriz numpy:", end_time - start_time)
Resultado:
A seguinte saída aparecerá após a execução do script acima. O resultado mostra que a lista python requer mais tempo do que a matriz NumPy para fazer a mesma tarefa.
Conclusão:
Instalar e usar a biblioteca Python NumPy para python3 é explicado neste tutorial para ajudar o leitor a usar esta biblioteca em seu script python para resolver diferentes tipos de problemas matemáticos e científicos.
