როგორ დავაყენო Matplotlib Windows-ზე?
დარწმუნდით, რომ მანამდე უკვე დააინსტალირეთ setuptools, numpy, python-dateutil, pytz, pyparsing და cycler. თუ თქვენ დააინსტალირეთ matplotlib ფანჯრების ქვეშ ანაკონდას გამოყენებით.
- გადადით თქვენს Anaconda Navigator-ში და აირჩიეთ Environments.
- დააჭირეთ ისარს და აირჩიეთ ტერმინალის გახსნა.
- ჩაწერეთ conda install matplotlib.
როგორ დავაყენო პიპი ვინდოუსზე?
მას შემდეგ რაც დაადასტურებთ, რომ Python სწორად არის დაინსტალირებული, შეგიძლიათ გააგრძელოთ Pip-ის ინსტალაცია.
- ჩამოტვირთეთ get-pip.py თქვენს კომპიუტერში არსებულ საქაღალდეში.
- გახსენით ბრძანების სტრიქონი და გადადით საქაღალდეში, რომელიც შეიცავს get-pip.py.
- გაუშვით შემდეგი ბრძანება: python get-pip.py.
- Pip ახლა დაინსტალირებულია!
NumPy მოდის პითონთან ერთად?
NumPy არის ღია კოდის Python პაკეტი სამეცნიერო გამოთვლებისთვის. NumPy მხარს უჭერს დიდ, მრავალგანზომილებიან მასივებს და მატრიცებს. მაგრამ NumPy მასივები არ არის მოქნილი, როგორც პითონის სიები, თქვენ შეგიძლიათ შეინახოთ მხოლოდ ერთი და იგივე ტიპის მონაცემები თითოეულ სვეტში. NumPy აუცილებელია სხვა Python სამეცნიერო პაკეტებისთვის, როგორიცაა SciPy, scikit-learn და OpenCV.
როგორ დავაინსტალირო პითონის პაკეტები Pycharm-ში?
PyCharm გთავაზობთ მეთოდებს Python პაკეტების ინსტალაციის, დეინსტალაციისა და განახლებისთვის კონკრეტული Python თარჯიმნისთვის.
პაკეტის დასაყენებლად
- დააჭირეთ ინსტალაციას ().
- საძიებო ველში ჩაწერეთ დასაინსტალირებელი პაკეტის სახელი.
- საჭიროების შემთხვევაში, აირჩიეთ შემდეგი ჩამრთველი ველები:
როგორ დავაყენო Sklearn?
თუ ის წარმატებით იმპორტირებულია (შეცდომის გარეშე), მაშინ sklearn სწორად არის დაინსტალირებული.
- შესავალი. Scikit-learn არის მონაცემთა მოპოვების შესანიშნავი ბიბლიოთეკა Python-ისთვის.
- ნაბიჯი 1: დააინსტალირეთ Python.
- ნაბიჯი 2: დააინსტალირეთ NumPy.
- ნაბიჯი 3: დააინსტალირეთ SciPy.
- ნაბიჯი 4: დააინსტალირეთ Pip.
- ნაბიჯი 5: დააინსტალირეთ scikit-learn.
- ნაბიჯი 6: სატესტო ინსტალაცია.
როგორ დავაყენო პიპი Windows 10-ზე?
გახსენით ბრძანების ხაზის ფანჯარა და გადადით საქაღალდეში, რომელიც შეიცავს get-pip.py . შემდეგ გაუშვით python get-pip.py . ეს დააყენებს პიპს. დაადასტურეთ წარმატებული ინსტალაცია ბრძანების ხაზის ფანჯრის გახსნით და თქვენი Python-ის ინსტალაციის სკრიპტების დირექტორიაში ნავიგაციით (ნაგულისხმევი არის C:\Python27\Scripts).
როგორ შეამოწმოთ PIP დაყენებულია თუ არა?
პირველ რიგში, მოდით შევამოწმოთ უკვე დაინსტალირებული გაქვთ თუ არა პიპი:
- გახსენით ბრძანების სტრიქონი, ჩაწერეთ cmd საძიებო ზოლში Start მენიუში და შემდეგ დააწკაპუნეთ Command Prompt-ზე:
- ჩაწერეთ შემდეგი ბრძანება ბრძანების სტრიქონში და დააჭირეთ Enter-ს, რათა ნახოთ, არის თუ არა პიპი უკვე დაინსტალირებული: pip –version.
როგორ დააყენოთ Django Windows-ზე?
2. გახსენით Python Installer (სავარაუდოდ ჩამოტვირთვებში):
- მონიშნეთ/აირჩიეთ Python 3.6-ის დამატება PATH-ში.
- აირჩიეთ ინსტალაციის მორგება (ეს მნიშვნელოვანია)
- მონიშნეთ/აირჩიეთ პიპი (სხვები, დატოვეთ ნაგულისხმევად)
- დააჭირეთ შემდეგს.
- მონიშნეთ/აირჩიეთ: დააინსტალირეთ ყველა მომხმარებლისთვის. დაამატეთ Python გარემოს ცვლადებს.
- დააყენეთ ინსტალაციის ადგილმდებარეობა და გამოიყენეთ: `C:\Python36.
- დააჭირეთ ინსტალაციას.
სად ხდება პიპის ინსტალაცია?
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ python get-pip.py –prefix=/usr/local/ დასაინსტალირებლად /usr/local-ში, რომელიც შექმნილია ადგილობრივად დაინსტალირებული პროგრამული უზრუნველყოფისთვის.
რატომ არის NumPy სიაზე სწრაფი?
პასუხი არის შესრულება. Numpy მონაცემთა სტრუქტურები უკეთესად მუშაობენ შემდეგში: ზომა - Numpy მონაცემთა სტრუქტურები ნაკლებ ადგილს იკავებს. შესრულება - მათ აქვთ სიჩქარის მოთხოვნილება და უფრო სწრაფები არიან ვიდრე სიები.
NumPy უფრო სწრაფია ვიდრე Python?
3 პასუხი. numpy.abs() უფრო ნელია ვიდრე abs(), რადგან ის ასევე ამუშავებს Numpy მასივებს: შეიცავს დამატებით კოდს, რომელიც უზრუნველყოფს ამ მოქნილობას. (PS: '[abs(x) x-სთვის a]' უფრო ნელია Python 2.7-ში, ვიდრე უკეთესი რუკა (abs, a) , რაც დაახლოებით 30%-ით უფრო სწრაფია, რაც ჯერ კიდევ ბევრად ნელია ვიდრე NumPy.)
რატომ ვიყენებთ NumPy-ს?
1. NumPy იყენებს გაცილებით ნაკლებ მეხსიერებას მონაცემთა შესანახად. NumPy მასივებს მნიშვნელოვნად ნაკლები მეხსიერება ჭირდება პითონის სიებთან შედარებით. ის ასევე უზრუნველყოფს შიგთავსის მონაცემთა ტიპების დაზუსტების მექანიზმს, რაც საშუალებას იძლევა შემდგომი კოდის ოპტიმიზაცია.
ფოტო სტატიაში "Wikimedia Commons" https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Metodo_de_Newton_anime.gif