ദ്രുത ഉത്തരം: വിൻഡോസിൽ നമ്പി എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

Windows-ൽ Matplotlib എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

അതിനുമുമ്പ് നിങ്ങൾ setuptools, numpy, python-dateutil, pytz, pyparsing, സൈക്ലർ എന്നിവ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. നിങ്ങൾ അനക്കോണ്ട ഉപയോഗിച്ച് വിൻഡോസിന് കീഴിൽ matplotlib ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ.

• നിങ്ങളുടെ അനക്കോണ്ട നാവിഗേറ്ററിലേക്ക് പോയി പരിസ്ഥിതി തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• അമ്പടയാളത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്ത് ഓപ്പൺ ടെർമിനൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• conda install matplotlib എന്ന് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക.

വിൻഡോസിൽ പൈപ്പ് എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

പൈത്തൺ ശരിയായി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾക്ക് Pip ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത് തുടരാം.

1. നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിലെ ഒരു ഫോൾഡറിലേക്ക് get-pip.py ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക.
2. ഒരു കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റ് തുറന്ന് get-pip.py അടങ്ങിയ ഫോൾഡറിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക.
3. ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക: python get-pip.py.
4. പൈപ്പ് ഇപ്പോൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തു!

NumPy പൈത്തണിനൊപ്പം വരുമോ?

ശാസ്ത്രീയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പൈത്തൺ പാക്കേജാണ് NumPy. NumPy വലിയ, മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ അറേകളെയും മെട്രിക്സുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. എന്നാൽ NumPy അറേകൾ പൈത്തൺ ലിസ്റ്റുകൾ പോലെ വഴക്കമുള്ളവയല്ല, ഓരോ കോളത്തിലും നിങ്ങൾക്ക് ഒരേ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ മാത്രമേ സംഭരിക്കാൻ കഴിയൂ. SciPy, scikit-learn, OpenCV തുടങ്ങിയ മറ്റ് പൈത്തൺ ശാസ്ത്രീയ പാക്കേജുകൾക്ക് NumPy അത്യാവശ്യമാണ്.

Pycharm-ൽ പൈത്തൺ പാക്കേജുകൾ എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

ഒരു പ്രത്യേക പൈത്തൺ ഇന്റർപ്രെറ്ററിനായി പൈത്തൺ പാക്കേജുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനും അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനും അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള രീതികൾ PyCharm നൽകുന്നു.

ഒരു പാക്കേജ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ

• ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക ( ).
• സെർച്ച് ഫീൽഡിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനുള്ള പാക്കേജിന്റെ പേര് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക.
• ആവശ്യമെങ്കിൽ, ഇനിപ്പറയുന്ന ചെക്ക്ബോക്സുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക:

ഞാൻ എങ്ങനെ Sklearn ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

ഇത് വിജയകരമായി ഇറക്കുമതി ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ (പിശകുകളൊന്നുമില്ല), sklearn ശരിയായി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തു.

1. ആമുഖം. പൈത്തണിനുള്ള മികച്ച ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ് Scikit-learn.
2. ഘട്ടം 1: പൈത്തൺ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
3. ഘട്ടം 2: NumPy ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
4. ഘട്ടം 3: SciPy ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
5. ഘട്ടം 4: Pip ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
6. ഘട്ടം 5: സ്കിറ്റ്-ലേൺ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
7. ഘട്ടം 6: ടെസ്റ്റ് ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ.

വിൻഡോസ് 10-ൽ എങ്ങനെ പൈപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

ഒരു കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റ് വിൻഡോ തുറന്ന് get-pip.py അടങ്ങിയ ഫോൾഡറിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക. തുടർന്ന് python get-pip.py റൺ ചെയ്യുക. ഇത് പൈപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യും. ഒരു കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റ് വിൻഡോ തുറന്ന് നിങ്ങളുടെ പൈത്തൺ ഇൻസ്റ്റാളേഷന്റെ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഡയറക്‌ടറിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്‌ത് വിജയകരമായ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ സ്ഥിരീകരിക്കുക (സ്ഥിരസ്ഥിതിയാണ് C:\Python27\Scripts ).

PIP ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കും?

ആദ്യം, നിങ്ങൾ ഇതിനകം പൈപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാം:

• സ്റ്റാർട്ട് മെനുവിലെ സെർച്ച് ബാറിൽ cmd എന്ന് ടൈപ്പ് ചെയ്ത് കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്ത് ഒരു കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റ് തുറക്കുക:
• കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ടൈപ്പുചെയ്‌ത് പൈപ്പ് ഇതിനകം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ എന്ന് കാണാൻ എന്റർ അമർത്തുക: pip -version.

വിൻഡോസിൽ ജാങ്കോ എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം?

2. പൈത്തൺ ഇൻസ്റ്റാളർ തുറക്കുക (ഡൗൺലോഡുകളിൽ സാദ്ധ്യതയുണ്ട്):

1. PATH-ലേക്ക് പൈത്തൺ 3.6 ചേർക്കുക എന്നത് ടിക്ക് ചെയ്യുക/തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
2. ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുക തിരഞ്ഞെടുക്കുക (ഇത് പ്രധാനമാണ്)
3. ടിക്ക്/പിപ്പ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക (മറ്റുള്ളവ, ഡിഫോൾട്ടായി വിടുക)
4. അടുത്തത് അടിക്കുക.
5. ടിക്ക്/തിരഞ്ഞെടുക്കുക: എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക. പരിസ്ഥിതി വേരിയബിളുകളിലേക്ക് പൈത്തൺ ചേർക്കുക.
6. ഇൻസ്റ്റോൾ ലൊക്കേഷൻ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കി ഉപയോഗിക്കുക: `C:\Python36.
7. ഇൻസ്റ്റാൾ അമർത്തുക.

എവിടെയാണ് പൈപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത്?

പ്രാദേശികമായി ഇൻസ്‌റ്റാൾ ചെയ്‌ത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന /usr/local-ൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് python get-pip.py –prefix=/usr/local/ ഉപയോഗിക്കാം.

എന്തുകൊണ്ടാണ് NumPy ലിസ്റ്റിനേക്കാൾ വേഗതയുള്ളത്?

ഉത്തരം പ്രകടനമാണ്. നമ്പി ഡാറ്റ ഘടനകൾ ഇതിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നു: വലിപ്പം - നമ്പി ഡാറ്റ ഘടനകൾ കുറച്ച് ഇടം മാത്രമേ എടുക്കൂ. പ്രകടനം - അവർക്ക് വേഗതയുടെ ആവശ്യകതയുണ്ട്, കൂടാതെ ലിസ്റ്റുകളേക്കാൾ വേഗതയേറിയതുമാണ്.

NumPy പൈത്തണിനേക്കാൾ വേഗതയുള്ളതാണോ?

3 ഉത്തരങ്ങൾ. numpy.abs() abs() നേക്കാൾ വേഗത കുറവാണ്, കാരണം ഇത് Numpy അറേകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു: ഈ വഴക്കം നൽകുന്ന അധിക കോഡ് ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. (PS: '[abs(x) for x in a]', മികച്ച മാപ്പിനെക്കാൾ (abs, a) പൈത്തൺ 2.7-ൽ വേഗത കുറവാണ്, ഇത് ഏകദേശം 30 % വേഗതയുള്ളതാണ്-ഇത് ഇപ്പോഴും NumPy-യേക്കാൾ വളരെ കുറവാണ്.)

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾ NumPy ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

1. ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിന് NumPy വളരെ കുറച്ച് മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുന്നു. പൈത്തൺ ലിസ്റ്റുകളെ അപേക്ഷിച്ച് NumPy അറേകൾ മെമ്മറിയുടെ അളവ് വളരെ കുറവാണ്. കോഡിന്റെ കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അനുവദിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനവും ഇത് നൽകുന്നു.

"വിക്കിമീഡിയ കോമൺസ്" എന്ന ലേഖനത്തിലെ ഫോട്ടോ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Metodo_de_Newton_anime.gif