Python được công nhận là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và phổ biến nhờ bộ thư viện phong phú của nó. Nó là một ngôn ngữ mã nguồn mở và được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu. NumPy là một trong những thư viện như vậy, là một phần không thể thiếu trong lập trình Python
Giới thiệu
Như chúng ta đã biết, các gói Python làm cho nó trở thành một ngôn ngữ lập trình độc đáo. Ngoài các gói sẵn có, có quá nhiều gói bên ngoài được viết và đính kèm với Python. Bạn có thể cài đặt các gói này dựa trên yêu cầu của bạn
Các gói Python bao gồm các tập lệnh và thư mục. Một mô-đun không là gì ngoài một tập lệnh hoạt động như một hàm, phương thức, loại python mới, chức năng mới, v.v. NumPy là một trong những gói quan trọng được quản lý để đơn giản hóa quá trình tính toán mảng Python
Ở đây, chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về việc cài đặt phiên bản Python mới nhất là Python 3, cài đặt NumPy, Matplotlib và SciPy trên Hệ điều hành Windows, cài đặt NumPy trên hệ điều hành Mac, Fedora và Ubuntu
Các gói Python luôn được cài đặt bằng pip, có nghĩa là Trình cài đặt gói cho Python. Pip sẽ được tự động cài đặt khi bạn cài đặt Python. Chỉ mục gói Python sẽ hiển thị cho bạn chi tiết gói dựa trên đó bạn có thể quyết định các gói bạn muốn tải xuống tùy thuộc vào yêu cầu của bạn
Bấm vào đây - Chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn
Numpy là gì?
Numpy – Python số hoặc Python số
Đối với tính toán khoa học bằng Python, chúng tôi sử dụng thư viện numpy. Nó cung cấp một mảng các đối tượng đa chiều. Nó thực hiện thao tác nhanh trên mảng, chẳng hạn như tính toán logic, tính toán, định hình lại mảng, sắp xếp, đại số tuyến tính cơ bản, phép toán thống kê cơ bản, mô phỏng giá trị ngẫu nhiên, v.v.
Tại sao Numpy nhanh?
Numpy nhanh vì nó chủ yếu được viết bằng ngôn ngữ C. Ngôn ngữ C là ngôn ngữ cấp thấp làm cho Numpy rất nhanh
Trong python, bạn không cần chỉ định kiểu dữ liệu của biến vì bất cứ khi nào bạn gán giá trị cho biến, python sẽ kiểm tra kiểu dữ liệu của biến cụ thể. Việc kiểm tra các kiểu dữ liệu biến này làm cho python chậm hơn mặc dù Python được viết bằng ngôn ngữ C
Cách cài đặt NumPy
NumPy có thể được cài đặt trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, Mac, Ubuntu, Fedora, v.v. Ở đây, chúng ta sẽ thấy hai hệ điều hành tiêu chuẩn như Windows và Mac
Cài đặt NumPy trên Windows
Chúng ta phải bắt đầu bằng cách cài đặt phiên bản Python mới nhất là Python 3. Tuy nhiên, bạn có thể truy cập python. org và tải xuống phiên bản bạn yêu cầu. thăm con trăn. org/downloads/ và tải xuống trình cài đặt. Theo mặc định, bạn sẽ nhận được bộ cài đặt 32 bit cho HĐH Windows. Bạn cũng có thể sử dụng trình cài đặt 64 bit bằng cách truy cập Tìm kiếm một bản phát hành cụ thể?
Hãy bắt đầu cài đặt. Vui lòng chọn Tùy chỉnh cài đặt và cũng đánh dấu vào hộp kiểm cho tất cả các tính năng tùy chọn trong màn hình tiếp theo. Khi bạn đến màn hình Tùy chọn nâng cao, hãy đánh dấu vào hộp kiểm cho các mục sau
- Cài đặt cho tất cả người dùng
- Biên dịch trước thư viện chuẩn
- Thêm Python vào biến môi trường
- Tạo lối tắt cho các ứng dụng đã cài đặt
- Liên kết tệp với Python [yêu cầu trình khởi chạy py]
Bạn cũng có thể đánh dấu vào các tùy chọn khác dựa trên yêu cầu của bạn. Màn hình sẽ giống như hình bên dưới
Di chuyển xa hơn, nhấn vào cài đặt để kết thúc quá trình cài đặt. Tùy thuộc vào tốc độ máy tính của bạn, trong vòng vài phút, bạn sẽ hoàn tất quá trình cài đặt. Đừng quên nhấp vào Tắt giới hạn độ dài đường dẫn trên màn hình cuối cùng của trình cài đặt. Màn hình sẽ giống như hình bên dưới
Bạn có thể xác minh xem Python đã được cài đặt thành công hay chưa bằng cách mở dấu nhắc lệnh. Chỉ cần nhấn và giữ phím Shift và bây giờ nhấp chuột phải vào bất kỳ đâu trên màn hình nền. Tiếp theo, mở một cửa sổ lệnh. Nhập Python vào cửa sổ lệnh và nhấp vào enter. Bạn sẽ thấy màn hình tương tự như hình bên dưới
Bạn đã cài đặt thành công Python. Bạn có thể thoát khỏi màn hình này ngay bây giờ. Chỉ cần gõ bỏ [] và nhấp vào nhập
Bây giờ, hãy xem cách cài đặt NumPy, Matplotlib và SciPy. Mở cửa sổ cmd và sử dụng nhóm lệnh sau
Cài đặt pip Python-m numpy
Cài đặt pip Python-m scipy
Python-m pip install matplot
Sau khi gõ từng lệnh ở trên, bạn sẽ thấy thông báo 'Đã cài đặt thành công'. Bạn có thể kiểm tra phiên bản SciPy được cài đặt bằng cách khởi chạy Python thông qua cửa sổ cmd. Khi bạn thực hiện hành động này, màn hình sẽ xuất hiện như hình bên dưới
Bấm vào đây – Nhận hướng dẫn miễn phí 100% về Python
Cài đặt NumPy trên Mac
Bây giờ, hãy thử cài đặt NumPy trên Mac OS. Luôn luôn nên cài đặt nó trên chính Python 3. Sử dụng lệnh pip3 để cài đặt NumPy. Cách sử dụng lệnh pip3 là chỉ định hệ thống của bạn rằng bạn đang làm việc trên phiên bản Python 3. Hình ảnh dưới đây giúp bạn trong quá trình cài đặt
Cài đặt NumPy trên Ubuntu
Trong trường hợp của Ubuntu, bạn sẽ nhận thấy rằng Python đã được cài đặt nhưng pip thì chưa. Nếu bạn muốn có một gói hoàn chỉnh, bạn phải tải xuống Python từ python. org trên Ubuntu với sự trợ giúp của lệnh cài đặt apt. Thay vào đó, bạn cũng có thể chỉ cài đặt pip trên Ubuntu bằng cách mở một thiết bị đầu cuối và tạm dừng pip3 và pip với sự trợ giúp của lệnh cài đặt apt. Hình ảnh bên dưới hiển thị lệnh apt
Bây giờ, khi bạn có pip, hãy sử dụng các lệnh tương tự để cài đặt NumPy
Cài đặt NumPy trên Fedora
Python đã được cài đặt sẵn trong Fedora OS khá giống với Ubuntu. Bây giờ, bạn chỉ cần sử dụng lệnh pip để tiến hành cài đặt NumPy. Tuy nhiên, đừng quên để ý sự khác biệt trong cách sử dụng lệnh pip trong Fedora OS cho Python3
Làm cách nào để nhập Numpy?
Bây giờ chúng ta đã cài đặt Numpy, chúng ta sẽ biết cách làm việc với Numpy. Để sử dụng gói Numpy, trước tiên người ta phải nhập gói để sử dụng các chức năng của Numpy
Chúng tôi có thể nhập gói bằng cách gọi tên của nó bằng từ khóa nhập khẩu,
nhập Numpy
Bạn có thể sử dụng các mô hình con của Numpy bằng cách gọi Numpy theo sau là dấu chấm [. ]
numpy.array[] numpy.sum[]
Mỗi khi bạn muốn sử dụng các mô-đun con của Numpy, bạn phải tham khảo tên mô-đun mẹ [Numpy]. Vì vậy, chúng ta có thể gán tên bí danh cho Numpy, sau khi gán tên bí danh, Numpy có thể được gọi với tên bí danh được chỉ định đó. Tên bí danh có thể được chỉ định theo mong muốn của người dùng, nhưng vẫn nên gán bí danh np được các lập trình viên sử dụng để chỉ Numpy
nhập numpy dưới dạng np
Sau đây, bạn có thể gọi Numpy bằng tên bí danh np
np.array[] np.sum[]
Làm việc với Numpy
Chúng tôi đã nhập Numpy, bây giờ chúng ta hãy bắt đầu mã hóa bằng Numpy. Ban đầu chúng ta đã thấy Numpy rất nhanh, chúng ta hãy viết code để kiểm tra xem
Tôi đã sử dụng jupyter Notebook để viết mã của mình. Để viết mã python, chúng tôi cần một IDE [Môi trường phát triển tích hợp], tôi đã sử dụng Jupyter Notebook
Đầu tiên, tôi đã nhập các gói cần thiết, thời gian là một trong các gói/thư viện có sẵn trong python. Để kiểm tra thời gian của Numpy và danh sách bình thường [một loại dữ liệu trong python], chúng tôi đang sử dụng gói thời gian. Đầu ra được hiển thị rõ ràng cho thấy rằng Numpy đã mất rất ít thời gian để hoàn thành khi so sánh với danh sách bình thường