Ciência de Dados

Como instalar o ambiente de desenvolvimento NumPy python no Ubuntu

Como instalar o ambiente de desenvolvimento NumPy python no Ubuntu
Python é uma linguagem de programação moderna agora para suportar um grande número de bibliotecas. Vários tipos de tarefas podem ser feitas usando essas bibliotecas. NumPy é uma das bibliotecas úteis do Python para realizar operações científicas. Esta biblioteca pode ser usada para criar uma matriz multidimensional de objetos. Diferentes tipos de tarefas matemáticas podem ser realizadas rapidamente usando esta biblioteca, como ordenar a matriz, remodelar a matriz, operação estatística, operações aritméticas, etc. Funciona mais rápido porque é desenvolvido usando a linguagem de programação C.

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 -V

A 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-numpy

Verifique 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.

$ python3

Execute 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 --classic

Você 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 necessários
importar 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.

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