अजगर (x.y) को स्थापित करने से पहले ऑपरेटिंग सिस्टम को अद्यतन करने की आवश्यकता है। सिस्टम को अपडेट करने के लिए निम्न कमांड चलाएँ।
$सुडो उपयुक्त-अपडेट प्राप्त करें
यह जांचना आवश्यक है कि सिस्टम में पहले कोई पायथन इंटरप्रेटर स्थापित है या नहीं। अजगर के स्थापित संस्करण की जाँच करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ। अजगर (x, y) को स्थापित करने से पहले किसी भी पहले से स्थापित अजगर संस्करण को हटाना बेहतर है।
$ अजगर
आउटपुट से पता चलता है कि सिस्टम में पहले कोई पायथन पैकेज स्थापित नहीं किया गया है। इस मामले के लिए, हमें पहले पायथन दुभाषिया स्थापित करना होगा।
पायथन स्थापित करें (x.y)
आप दो तरीकों से अजगर (एक्स, वाई) या वैज्ञानिक पायथन पैकेज स्थापित कर सकते हैं। एक तरीका उबंटू पर आधारित एक उपयुक्त पायथन (एक्स, वाई) पैकेज को डाउनलोड और इंस्टॉल करना है और दूसरा तरीका है कि पायथन में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग करने के लिए आवश्यक पैकेज स्थापित करना। दूसरा तरीका स्थापित करना आसान है जिसका अनुसरण इस ट्यूटोरियल में किया गया है।
कदम:
- सबसे पहले, आपको स्थापना प्रक्रिया शुरू करने के लिए अजगर दुभाषिया और पैकेज प्रबंधक को स्थापित करना होगा। तो, स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ अजगर3 तथा अजगर3-पिप पैकेज। दबाएँ ' तथा ' जब यह स्थापना के लिए अनुमति मांगेगा।
- इसके बाद, आपको आवश्यक वैज्ञानिक पुस्तकालयों को स्थापित करना होगा अजगर3 वैज्ञानिक संचालन करने के लिए। पुस्तकालयों को स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ। यहां कमांड निष्पादित करने के बाद पांच पुस्तकालय स्थापित किए जाएंगे। य़े हैं सुन्न, matplotlib, scipy, पांडा तथा सिम्पी . इन पुस्तकालयों के उपयोगों को इस ट्यूटोरियल के अगले भाग में समझाया गया है।
python3-scipy python3-pandas python3-sympy
- पायथन दुभाषिया की सीमाओं को दूर करने और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करने के लिए, आईपीथॉन पैकेज का उपयोग किया जाता है। स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ आईपीथॉन3 पैकेज।
- स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ क्यूटी5 जीयूआई विकास के लिए संबंधित पैकेज।
python3-pyqt5.qtopenglpython3-pyqt5.क्यूटीक्विक
- स्पाइडर एक उपयोगी कोड संपादक है जो सिंटैक्स को हाइलाइट कर सकता है, और कोड संपादन और डिबगिंग को आसान बना सकता है। स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ स्पाइडर .
यदि ऊपर बताए गए सभी पैकेज बिना किसी त्रुटि के ठीक से स्थापित हैं तो आपका अजगर (x, y) ठीक से स्थापित है।
पायथन (एक्स, वाई) का उपयोग करना:
स्पष्टीकरण के साथ विभिन्न उदाहरणों का उपयोग करके ट्यूटोरियल के इस भाग में पायथन (एक्स, वाई) के कुछ बुनियादी उपयोग दिखाए गए हैं। आपको चलाने की आवश्यकता होगी स्पाइडर पायथन (एक्स, वाई) का उपयोग शुरू करने के लिए कोड संपादक। पर क्लिक करें आवेदन दिखाएं आइकन और टाइप करें ' एन एस' खोज बॉक्स में। अगर स्पाइडर ठीक से स्थापित है तो स्पाइडर आइकन दिखाई देगा।
पर क्लिक करें स्पाइडर3 एप्लिकेशन खोलने के लिए आइकन। एप्लीकेशन ओपन करने के बाद निम्न स्क्रीन दिखाई देगी।
अब, आप वैज्ञानिक कंप्यूटिंग कार्यों को करने के लिए कोड लिखना शुरू कर सकते हैं। वैज्ञानिक संचालन के लिए पायथन 3 के पांच स्थापित पुस्तकालयों का मूल उपयोग निम्नलिखित छह उदाहरणों में दिखाया गया है।
उदाहरण -1: चरों और प्रकारों का उपयोग करना
यह उदाहरण पायथन डेटा प्रकारों और चरों के बहुत ही बुनियादी उपयोग को दर्शाता है। निम्नलिखित लिपि में, चार प्रकार के चर घोषित किए गए हैं। ये हैं मैं nteger, फ्लोट, बूलियन तथा डोरी . प्रकार() किसी भी वेरिएबल के प्रकार का पता लगाने के लिए पायथन में विधि का उपयोग किया जाता है।
#!/usr/bin/env python3#पूर्णांक मान असाइन करना
var1= पचास
प्रिंट (प्रकार(var1))
#फ्लोट वैल्यू का आकलन
var2= 3.89
प्रिंट (प्रकार (var2))
#असाइनिंग
var3= सत्य
प्रिंट (प्रकार(var3))
#स्ट्रिंग मान असाइन करना
हाँ4= 'लिनक्स संकेत'
प्रिंट (प्रकार(हाँ4))
आउटपुट:
दबाकर स्क्रिप्ट चलाएँ प्ले Play ( ) संपादक के ऊपर से बटन। यदि आप पर क्लिक करते हैं वेरिएबल एक्सप्लोरर टैब दाईं ओर से तो चार चर के लिए निम्न आउटपुट दिखाई देगा।
उदाहरण -2: एक और बहु-आयामी सरणी बनाने के लिए numpy का उपयोग करना
सभी प्रकार की संख्यात्मक गणना किसके द्वारा की जाती है? Numpy पायथन में पैकेज। इस मॉड्यूल द्वारा बहु-आयामी डेटा संरचना, वेक्टर और मैट्रिक्स डेटा को परिभाषित और उपयोग किया जा सकता है। यह बहुत जल्दी गणना कर सकता है क्योंकि इसे C और FORTRAN द्वारा विकसित किया गया है। Numpy पायथन में एक-आयामी और दो-आयामी सरणियों को घोषित करने और उपयोग करने के लिए निम्नलिखित स्क्रिप्ट में मॉड्यूल का उपयोग किया जाता है। लिपि में तीन प्रकार के सरणियाँ घोषित की गई हैं। myArray एक आयामी सरणी है जिसमें 5 तत्व होते हैं। मदद संपत्ति का उपयोग किसी सरणी चर के आयाम का पता लगाने के लिए किया जाता है। लेन () के तत्वों की कुल संख्या की गणना करने के लिए यहां फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है myArray . एस फ़ोन() फ़ंक्शन का उपयोग सरणी के वर्तमान आकार को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। myArray2 एक द्वि-आयामी सरणी है जिसमें दो पंक्तियों और तीन स्तंभों (2×3=6) में छह तत्व होते हैं। आकार () फ़ंक्शन का उपयोग . के कुल तत्वों को गिनने के लिए किया जाता है myArray2 . व्यवस्था () फ़ंक्शन का उपयोग नाम की एक श्रेणी सरणी बनाने के लिए किया जाता है myArray3 जो 10 से प्रत्येक तत्व के साथ 2 जोड़कर तत्व उत्पन्न करता है।
#!/usr/bin/env python3#सुन्न का उपयोग करना
आयातNumpyजैसाएनपीवाई
#एक आयामी सरणी घोषित करें
myArray=एन.पी.आई.सरणी([90,चार पांच,७८,12,66])
#सभी तत्वों को प्रिंट करें
प्रिंट(myArray)
#सरणी का आयाम प्रिंट करें
प्रिंट(myArray.मदद)
#तत्वों की कुल संख्या प्रिंट करें
प्रिंट(लेन(myArray))
#सरणी का आकार प्रिंट करें
प्रिंट(एन.पी.आई.आकार(myArray))
#दो आयामी सरणी घोषित करें
myArray2=एन.पी.आई.सरणी([[१०१,102,103],['नीला','वह','सुंदर']])
##तत्वों की कुल संख्या प्रिंट करें
प्रिंट(एन.पी.आई.आकार(myArray2))
#रेंज ऐरे बनाएं
myArray3=एन.पी.आई.अरेंज(10,बीस,2)
#सरणी तत्वों को प्रिंट करें
प्रिंट(myArray3)
आउटपुट:
स्क्रिप्ट चलाने के बाद निम्न आउटपुट दिखाई देगा।
उदाहरण -3: वक्र खींचने के लिए मैटलैब का उपयोग करना
माटप्लोटलिब पुस्तकालय का उपयोग विशिष्ट डेटा के आधार पर 2डी और 3डी वैज्ञानिक आंकड़े बनाने के लिए किया जाता है। यह पीएनजी, एसवीजी, ईपीजी, आदि जैसे विभिन्न स्वरूपों में उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न कर सकता है। यह अनुसंधान डेटा के लिए आंकड़े उत्पन्न करने के लिए एक बहुत ही उपयोगी मॉड्यूल है जहां डेटा को बदलकर किसी भी समय आंकड़े को अपडेट किया जा सकता है। आप इस मॉड्यूल का उपयोग करके x-अक्ष और y-अक्ष मानों के आधार पर एक वक्र कैसे बना सकते हैं, यह इस उदाहरण में दिखाया गया है। पाइलैब यहाँ वक्र खींचने के लिए प्रयोग किया जाता है। लिनस्पेस () फ़ंक्शन का उपयोग नियमित अंतराल में x-अक्ष मान सेट करने के लिए किया जाता है। Y-अक्ष मानों की गणना x-अक्ष के मान का वर्ग करके की जाती है। आकृति() एक init फ़ंक्शन है जिसका उपयोग सक्षम करने के लिए किया जाता है पाइलैब . 'b' अक्षर का प्रयोग होता है भूखंड() वक्र का रंग सेट करने के लिए कार्य करता है। यहाँ, 'b' नीले रंग को दर्शाता है। एक्सलेबल () फ़ंक्शन का उपयोग x-अक्ष का शीर्षक सेट करने के लिए किया जाता है और येलेबल () फ़ंक्शन का उपयोग y-अक्ष का शीर्षक सेट करने के लिए किया जाता है। ग्राफ का शीर्षक द्वारा निर्धारित किया गया है शीर्षक() तरीका।
#!/usr/bin/env python3#पाइलाब मॉड्यूल का उपयोग करना
आयातपाइलैबजैसापी एल
#x-अक्ष का मान सेट करें
एक्स=कृपयालिनस्पेस(0, 8, बीस)
#y-अक्ष के मान की गणना करें
तथा=एक्स **2
#साजिश रचने की शुरुआत
कृपयाआकृति()
# नीले रंग के साथ x, y मान के आधार पर प्लॉट सेट करें
कृपयाभूखंड(एक्स,तथा, 'बी')
#x-अक्ष के लिए शीर्षक सेट करें
कृपयाएक्सलेबल('एक्स')
#y-अक्ष के लिए शीर्षक सेट करें
कृपयायेलेबल('तथा')
#ग्राफ के लिए शीर्षक सेट करें
कृपयाशीर्षक('प्लॉटिंग उदाहरण')
कृपयाप्रदर्शन()
आउटपुट:
स्क्रिप्ट चलाने के बाद निम्न आउटपुट दिखाई देगा। वक्र छवि के नीचे दाईं ओर दिखाया गया है।
उदाहरण -4: प्रतीकात्मक चर के लिए sympy मॉड्यूल का उपयोग करना
प्रतीकात्मक बीजगणित के लिए अजगर में sympy पुस्तकालय का उपयोग किया जाता है। पायथन में एक नया प्रतीक बनाने के लिए प्रतीक वर्ग का उपयोग किया जाता है। यहां, दो प्रतीकात्मक चर घोषित किए गए हैं। var1 चर पर सेट है सत्य तथा is_काल्पनिक संपत्ति रिटर्न झूठा इस चर के लिए। var2 वेरिएबल को सत्य पर सेट किया जाता है जो 1 को इंगित करता है। इसलिए, जब यह चेक किया जाता है कि var2 0 से बड़ा है या नहीं तो यह सच हो जाता है।
#!/usr/bin/env python3#सिंपी मॉड्यूल आयात करें
सेसिम्पीआयात*
# 'var1' नाम का एक वेरिएबल एक मान के साथ बनाएं
var1=प्रतीक('var1',असली=सत्य)
#मूल्य का परीक्षण करें
प्रिंट(var1.is_काल्पनिक)
#'var2' नाम का एक वेरिएबल एक मान के साथ बनाएं
var2=प्रतीक('var2',सकारात्मक=सत्य)
#चेक करें कि मान 0 से अधिक है या नहीं
प्रिंट(var2>0)
आउटपुट:
स्क्रिप्ट चलाने के बाद निम्न आउटपुट दिखाई देगा।
उदाहरण -5: पांडा का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाएं
पांडा पुस्तकालय को अजगर में किसी भी डेटा की सफाई, विश्लेषण और परिवर्तन के लिए विकसित किया गया है। यह की कई विशेषताओं का उपयोग करता है Numpy पुस्तकालय। तो, इसे स्थापित करना आवश्यक है Numpy स्थापित करने और उपयोग करने से पहले अजगर की लाइब्रेरी पांडा . इसका उपयोग अजगर के अन्य वैज्ञानिक पुस्तकालयों के साथ भी किया जाता है जैसे scipy, matplotlib आदि के मुख्य घटक पांडा हैं श्रृंखला तथा DataFram इ। कोई भी श्रृंखला डेटा के कॉलम को इंगित करती है और डेटाफ़्रेम श्रृंखला के संग्रह की एक बहु-आयामी तालिका है। निम्न स्क्रिप्ट डेटा की तीन श्रृंखलाओं के आधार पर डेटाफ़्रेम उत्पन्न करती है। पंडों पुस्तकालय को स्क्रिप्ट की शुरुआत में आयात किया जाता है। अगला, नाम का एक चर निशान डेटा की तीन श्रृंखलाओं के साथ घोषित किया जाता है जिसमें 'नाम के तीन छात्रों के तीन विषयों के अंक होते हैं। जेनिफ़र', 'जॉन' और 'पॉल' . डेटा ढांचा() पांडा के फ़ंक्शन का उपयोग अगले कथन में चर के आधार पर डेटाफ़्रेम उत्पन्न करने के लिए किया जाता है निशान और इसे वेरिएबल में स्टोर करें, नतीजा . अंत में, नतीजा डेटाफ़्रेम प्रदर्शित करने के लिए चर मुद्रित किया जाता है।
#!/usr/bin/env python3#मॉड्यूल आयात करें
आयातपांडाजैसापी.डी.
#तीन छात्रों के लिए तीन विषयों के अंक निर्धारित करें
निशान= {
'जेनिफर':[89, 67, 92],
'जॉन':[70, 83, 75],
'पॉल':[76, 95, ९७]
}
#पंडों का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाएं
विषयों=पीडी.डेटा ढांचा(निशान)
#डेटाफ्रेम प्रदर्शित करें
प्रिंट(विषयों)
आउटपुट:
स्क्रिप्ट चलाने के बाद निम्न आउटपुट दिखाई देगा।
उदाहरण -6: गणितीय गणना के लिए scipy मॉड्यूल का उपयोग करना
विज्ञानपी पुस्तकालय में अजगर में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग करने के लिए बड़ी संख्या में वैज्ञानिक एल्गोरिदम शामिल हैं। उनमें से कुछ एकीकरण, इंटरपोलेशन, फूरियर ट्रांसफॉर्म, रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी, फ़ाइल आईओ इत्यादि हैं। स्पाइडर संपादक का उपयोग पिछले उदाहरणों में कोड लिखने और निष्पादित करने के लिए किया जाता है। लेकिन स्पाइडर संपादक scipy मॉड्यूल का समर्थन नहीं करता है। आप स्पाइडर संपादक के समर्थित मॉड्यूल की सूची को दबाकर देख सकते हैं निर्भरता… सहायता मेनू का विकल्प। Scipy मॉड्यूल सूची में मौजूद नहीं है। तो, टर्मिनल से निम्नलिखित दो उदाहरण दिखाए गए हैं। दबाकर टर्मिनल खोलें Alt_Ctrl+T और टाइप करें अजगर पायथन दुभाषिया चलाने के लिए।
संख्याओं के घनमूल की गणना
scipy लाइब्रेरी में नाम का एक मॉड्यूल होता है सीबीआरटी किसी भी संख्या के घनमूल की गणना करने के लिए। निम्नलिखित लिपि तीन संख्याओं के घनमूल की गणना करेगी। Numpy संख्याओं की सूची को परिभाषित करने के लिए पुस्तकालय को आयात किया जाता है। अगला, scipy पुस्तकालय और सीबीआरटी मॉड्यूल जो नीचे है scipy.विशेष आयात किए जाते हैं। 8, 27 और 64 के घनमूल मान वेरिएबल में जमा होते हैं नतीजा जिसे बाद में छापा जाता है।
>>> आयातNumpy>>> आयातscipy
>>> सेडरावनाविशेष आयातसीबीआरटी
>>>नतीजा=सीबीआरटी([ 8, २७, 64])
>>> प्रिंट(नतीजा)
आउटपुट:
कमांड चलाने के बाद निम्न आउटपुट दिखाई देगा। 8, 27 और 64 का घनमूल 2, 3 और 4 है।
scipy मॉड्यूल का उपयोग करके रैखिक बीजगणित को हल करना
लिनालग रैखिक बीजगणित को हल करने के लिए scipy पुस्तकालय के मॉड्यूल का उपयोग किया जाता है। यहां, scipy लाइब्रेरी को पहले कमांड में आयात किया जाता है और अगले में लिनालग का मॉड्यूल scipy पुस्तकालय आयात किया जाता है। Numpy पुस्तकालय सरणियों को घोषित करने के लिए आयात किया जाता है। यहां, eq के गुणांक को परिभाषित करने के लिए चर घोषित किया गया है और बजे चर का उपयोग गणना के लिए संबंधित मूल्यों को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। हल () फ़ंक्शन का उपयोग परिणामों के आधार पर गणना करने के लिए किया जाता है eq के तथा बजे चर।
>>> आयातscipy>>> सेscipyआयातलिनालग
>>> आयातNumpyजैसाउदाहरण के लिए:
>>>eq के=जैसेसरणी([[9, 0, 5], [10, 3,-2], [7,-2, 0]])
>>>बजे=जैसेसरणी([3,-6, 9])
>>>नतीजा=लिनालगका समाधान(eq के,बजे)
>>> प्रिंट(नतीजा)
आउटपुट:
उपरोक्त आदेशों को चलाने के बाद निम्न आउटपुट दिखाई देगा।
निष्कर्ष:
विभिन्न प्रकार की गणितीय और वैज्ञानिक समस्याओं को हल करने के लिए पायथन एक बहुत ही उपयोगी प्रोग्रामिंग भाषा है। इस प्रकार के कार्य को करने के लिए पायथन में बड़ी संख्या में पुस्तकालय हैं। कुछ पुस्तकालयों के बहुत ही बुनियादी उपयोग इस ट्यूटोरियल में दिखाए गए हैं। यदि आप एक वैज्ञानिक प्रोग्रामर बनना चाहते हैं और अजगर (एक्स, वाई) के लिए नौसिखिया बनना चाहते हैं तो यह ट्यूटोरियल आपको उबंटू पर पायथन (एक्स, वाई) को स्थापित करने और उपयोग करने में मदद करेगा।
एक डेमो यहां नीचे पाया जा सकता है: