Cómo instalar el entorno de desarrollo de Python Numpy en Ubuntu

Python es un lenguaje de programación moderno ahora para admitir una gran cantidad de bibliotecas. Se pueden realizar varios tipos de tareas utilizando estas bibliotecas. Numpy es una de las bibliotecas útiles de Python para realizar operaciones científicas. Esta biblioteca se puede utilizar para crear una matriz multidimensional de objetos. Se pueden realizar diferentes tipos de tareas matemáticas utilizando rápidamente esta biblioteca, como clasificar la matriz, remodelar la matriz, la operación estadística, las operaciones aritméticas, etc. Funciona más rápido porque se desarrolla utilizando el lenguaje de programación C.

Instalación numpy en Ubuntu:

Debe verificar la versión de Python instalada del sistema antes de instalar la biblioteca Numpy. Python3 se usa en este tutorial para mostrar la forma de instalar la biblioteca Numpy en Python. Ejecute el siguiente comando para verificar la versión de Python instalada.

$ python3 -v

La siguiente salida muestra que Python versión 3.8.6 se instala en el sistema.

Ejecute el siguiente comando para instalar la biblioteca Numpy para Python3.

$ sudo apt install python3-numpy

Revise el numpy Versión del terminal:

Puede verificar la versión instalada de la biblioteca Numpy de varias maneras. El siguiente comando mostrará la versión de biblioteca Numpy instalada si el comando anterior es instalada correctamente por el comando anterior.

$ python3 -c "import numpy; imprime (numpy.__versión__)"

La siguiente salida muestra que Numpy versión 1.18.4 se instala en el sistema.

Importar y verificar el numpy versión

Puede averiguar la versión instalada de la biblioteca Numpy ejecutando el script de Python también. Ejecute el siguiente comando para ejecutar el script de python.

$ python3

Ejecute el siguiente script de Python desde el símbolo del sistema Python para verificar la versión de biblioteca Numpy instalada.

>>> importar numpy como np
>>> NP.versión.versión

La siguiente salida muestra la versión de Python y Numpy Library.

Habilitar el editor Numpy en Pycharm:

Existen muchos ides de Python para ejecutar scripts de Python. Algunos de los editores populares de Python son Pycharm, Spyder, Eric, Pyzo, Atom, Pydev, etc. Pycharm IDE se usa en este tutorial para mostrar cómo escribir y ejecutar el script de Python importando la biblioteca Numpy. Puede ejecutar el siguiente comando para instalar PyCharm en Ubuntu.

$ sudo snap install pycharm-comunidad-clásico

Debe establecer la ubicación de la biblioteca Numpy en Pycharm IDE para importar la biblioteca en el script. Abre el Ajustes Ventana haciendo clic en el Ajustes elemento de menú desde el Archivo menú. Haga clic en la carpeta del proyecto que se creó antes para almacenar el script de Python. Aquí, el nombre de la carpeta del proyecto es Pitón ubicado en la carpeta, /home/fahmida/pycharmprojects. Descubrir el numpy carpeta que se encuentra debajo /venv/lib/python3.8/paquetes de sitio. Seleccione la carpeta y haga clic en el OK botón.

Trabaja con el Numpy:

Escriba el siguiente script en un archivo de Python para saber cómo se puede usar la biblioteca Numpy en el script de Python. La matriz Numpy funciona más rápido que la lista de Python que se muestra en la salida de este script. La biblioteca Numpy se importa al comienzo del script para crear la matriz Numpy. La biblioteca de tiempo se importa para calcular el tiempo requerido por las listas de Python y las matrices Numpy para hacer la misma tarea. El tamaño de la matriz se tomará como entrada del usuario. Se crearán dos listas de Python utilizando el rango() función basada en el valor de entrada. A continuación, el tiempo actual del sistema se almacenará en la variable, hora de inicio. Se creará otra nueva lista multiplicando cada valor de ambas listas. Los valores de ambas listas son iguales porque los valores de rango crean las listas, y ambas listas contienen el mismo número de valores. La nueva variable de lista, p_calcular, contendrá cada elemento del valor cuadrado de la lista. Nuevamente, el tiempo actual del sistema se almacena en la variable, hora de finalización. La diferencia entre hora de finalización y hora de inicio mostrará el tiempo de la lista de Python para hacer el cálculo. En la siguiente parte del guión, Arange () La función de la biblioteca Numpy se utiliza para crear dos matrices numpy unidimensionales de valores de rango. Ambas matrices se multiplican para obtener la misma salida generada por dos listas de Python en las declaraciones anteriores. El tiempo requerido para calcular la tarea utilizando la matriz Numpy se imprimirá para comparar el tiempo necesario para la lista de Python y la matriz Numpy.

# Importar los paquetes necesarios
importar numpy como np
tiempo de importación
# Tomar el tamaño de la matriz del usuario
array_size = int (input ("Ingrese el tamaño de la matriz:"))
# Crear dos listas de Python basadas en el valor de array_size
list1 = range (array_size)
list2 = range (array_size)
# Establecer la hora de inicio
start_time = time.tiempo()
# Crear una lista calculando la raíz cuadrada
p_calcule = [(a * b) para a, b en zip (list1, list2)]
# Imprimir el resultado
imprimir ("El resultado de la lista: \ n", p_calcule)
# Establecer la hora de finalización
end_time = tiempo.tiempo()
# Imprimir el valor de tiempo requerido por la lista de Python
Imprimir ("El tiempo requerido por la lista de Python:", end_time - start_time)
# Crear dos matrices numpy basadas en el valor de array_size
np_array1 = np.Arange (array_size)
np_array2 = np.Arange (array_size)
# Establecer la hora de inicio
start_time = time.tiempo()
# Crear una matriz calculando la raíz cuadrada
np_calculate = np_array1 * np_array2
# Imprimir el resultado
imprimir ("El resultado de la matriz: \ n", np_calcule)
# Establecer la hora de finalización
end_time = tiempo.tiempo()
# Imprimir el valor de tiempo requerido por la matriz Numpy
Imprimir ("El tiempo requerido por Numpy Array:", End_time - Start_time)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La salida muestra que la lista de Python requiere más tiempo que la matriz Numpy para hacer la misma tarea.

Conclusión:

La instalación y el uso de la biblioteca Numpy Python para Python3 se explica en este tutorial para ayudar al lector a usar esta biblioteca en su guión de Python para resolver diferentes tipos de problemas matemáticos y científicos.