Como instalar o ambiente de desenvolvimento Numpy Python no Ubuntu

Python é uma linguagem de programação moderna agora para apoiar um grande número de bibliotecas. Vários tipos de tarefas podem ser realizados usando essas bibliotecas. Numpy é uma das bibliotecas úteis do Python para realizar operações científicas. Esta biblioteca pode ser usada para criar uma variedade multidimensional de objetos. Diferentes tipos de tarefas matemáticas podem ser realizadas rapidamente usando esta biblioteca, como classificar 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. O 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 comando a seguir mostrará a versão da biblioteca Numpy instalada se instalada corretamente pelo comando anterior.

$ python3 -c "importar numpy; print (numpy.__versão__)"

A saída a seguir mostra que a versão numpy 1.18.4 está instalado no sistema.

Importar e verificar 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 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 Numpy.

Habilite o Numpy no editor de Pycharm:

Muitos Ides Python existem para executar scripts de python. Alguns dos editores populares do Python são Pycharm, Spyder, Eric, Pyzo, Atom, Pydev, etc. O PyCharm IDE é usado neste tutorial para mostrar como escrever e executar o script python importando a biblioteca Numpy. Você pode executar o seguinte comando para instalar Pycharm no Ubuntu.

$ sudo snap install pycharm-comunity-clássico

Você precisa definir o local da biblioteca Numpy no PyCharm IDE para importar a biblioteca no script. Abra o Configurações janela clicando no Configurações 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 Numpy pasta que está localizada em /venv/lib/python3.8/packages do site. Selecione a pasta e clique em O OK botão.

Trabalhe com o Numpy:

Escreva o script a seguir em um arquivo python para saber como a biblioteca Numpy pode ser usada no script python. Numpy Array funciona mais rápido que a lista Python que é mostrada pela saída deste script. A biblioteca Numpy é importada no início do script para criar a matriz Numpy. A biblioteca de tempo é importada para calcular o tempo exigido pelas listas de Python e matrizes numpy para realizar a mesma tarefa. O tamanho da matriz será tomado como entrada do usuário. Duas listas de Python serão criadas usando o intervalo () função com base no valor de entrada. Em seguida, o tempo atual do sistema será armazenado 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 de intervalo criam as listas, e ambas as listas contêm o mesmo número de valores. A nova lista variável, p_calculate, conterá cada elemento do valor quadrado da lista. Novamente, o tempo atual do sistema é armazenado na variável, Fim do tempo. A diferença entre Fim do tempo e start_time mostrará a hora da lista de Python para fazer o cálculo. Na próxima parte do script, arange () A função da biblioteca Numpy é usada para criar duas matrizes numpy unidimensionais de valores de alcance. Ambas as matrizes são multiplicadas para obter a mesma saída gerada por duas listas de Python nas declarações anteriores. O tempo necessário para calcular a tarefa usando a matriz Numpy será impressa para comparar o tempo necessário para a lista Python e a matriz numpy.

# Importe os pacotes necessários
importar numpy como np
tempo de importação
# Tire o tamanho da matriz do usuário
Array_size = int (input ("Digite o tamanho da matriz:")))
# Crie duas listas Python com base no valor do Array_size
List1 = Range (Array_size)
LIST2 = RANGE (Array_size)
# Defina o horário de início
start_time = tempo.tempo()
# Crie uma lista calculando a raiz quadrada
p_calculate = [(a * b) para a, b em zip (list1, list2)]
# Imprima o resultado
print ("O resultado da lista: \ n", p_calculate)
# Defina o horário final
end_time = tempo.tempo()
# Imprima o valor do tempo exigido pela lista Python
Print ("O tempo exigido pela lista de Python:", end_time - start_time)
# Crie duas matrizes Numpy com base no valor do Array_size
np_array1 = np.ARANGE (Array_size)
np_array2 = np.ARANGE (Array_size)
# Defina o horário de início
start_time = tempo.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 o horário final
end_time = tempo.tempo()
# Imprima o valor do tempo exigido pela matriz Numpy
print ("O tempo exigido por Numpy Array:", end_time - start_time)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A saída 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 explicada neste tutorial para ajudar o leitor a usar esta biblioteca em seu script python para resolver diferentes tipos de problemas matemáticos e científicos.