ਤਤਕਾਲ ਜਵਾਬ: ਵਿੰਡੋਜ਼ 'ਤੇ ਨੰਪੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ?

ਮੈਂ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਉੱਤੇ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂ?

ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟਅੱਪ ਟੂਲ, ਨੰਪੀ, ਪਾਈਥਨ-ਡੇਟਯੂਟਿਲ, ਪਾਈਟਜ਼, ਪਾਈਪਾਰਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਾਈਕਲਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦੇ ਹੇਠਾਂ matplotlib ਇੰਸਟਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

• ਆਪਣੇ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਨੈਵੀਗੇਟਰ 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਚੁਣੋ।
• ਤੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਓਪਨ ਟਰਮੀਨਲ ਚੁਣੋ।
• Conda install matplotlib ਟਾਈਪ ਕਰੋ।

ਮੈਂ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਉੱਤੇ ਪਾਈਪ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂ?

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਪਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ Pip ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹੋ।

1. ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ get-pip.py ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ।
2. ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ get-pip.py ਵਾਲੇ ਫੋਲਡਰ 'ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰੋ।
3. ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਓ: python get-pip.py.
4. Pip ਹੁਣ ਇੰਸਟਾਲ ਹੈ!

ਕੀ NumPy ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?

NumPy ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਾਈਥਨ ਪੈਕੇਜ ਹੈ। NumPy ਵੱਡੇ, ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ NumPy ਐਰੇ ਪਾਇਥਨ ਸੂਚੀਆਂ ਵਾਂਗ ਲਚਕਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਹੀ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। NumPy ਹੋਰ ਪਾਈਥਨ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੈਕੇਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ SciPy, scikit-learn ਅਤੇ OpenCV ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਮੈਂ Pycharm ਵਿੱਚ Python ਪੈਕੇਜ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂ?

PyCharm ਇੱਕ ਖਾਸ ਪਾਈਥਨ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ, ਅਣਇੰਸਟੌਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਢੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ

• ਇੰਸਟਾਲ () 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ।
• ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਕੇਜ ਦਾ ਨਾਮ ਟਾਈਪ ਕਰੋ।
• ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਚੈਕਬਾਕਸ ਚੁਣੋ:

ਮੈਂ Sklearn ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂ?

ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਆਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਸਕਲਰਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

1. ਜਾਣ-ਪਛਾਣ। ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਪਾਈਥਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
2. ਕਦਮ 1: ਪਾਈਥਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ
3. ਕਦਮ 2: NumPy ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ।
4. ਕਦਮ 3: SciPy ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ।
5. ਕਦਮ 4: ਪਾਈਪ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ।
6. ਕਦਮ 5: ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ।
7. ਕਦਮ 6: ਟੈਸਟ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ।

ਮੈਂ ਵਿੰਡੋਜ਼ 10 'ਤੇ ਪਾਈਪ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂ?

ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੰਡੋ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ get-pip.py ਵਾਲੇ ਫੋਲਡਰ 'ਤੇ ਜਾਓ। ਫਿਰ python get-pip.py ਚਲਾਓ। ਇਹ ਪਾਈਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੰਡੋ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਾਈਥਨ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ (ਡਿਫਾਲਟ C:\Python27\Scripts) ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਫਲ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ PIP ਇੰਸਟਾਲ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?

ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਾਈਪ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ:

• ਸਟਾਰਟ ਮੀਨੂ ਵਿੱਚ ਸਰਚ ਬਾਰ ਵਿੱਚ cmd ਟਾਈਪ ਕਰਕੇ ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਖੋਲ੍ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ:
• ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਕਮਾਂਡ ਟਾਈਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ ਐਂਟਰ ਦਬਾਓ ਕਿ ਕੀ ਪਾਈਪ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੰਸਟਾਲ ਹੈ: pip –version.

ਵਿੰਡੋਜ਼ 'ਤੇ ਜੈਂਗੋ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ?

2. ਪਾਈਥਨ ਇੰਸਟੌਲਰ ਖੋਲ੍ਹੋ (ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡਾਂ ਵਿੱਚ):

1. ਪਾਈਥਨ 3.6 ਨੂੰ PATH ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ 'ਤੇ ਟਿਕ/ਚੁਣੋ।
2. ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਚੁਣੋ (ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ)
3. ਟਿਕ/ਚੁਣੋ ਪਾਈਪ (ਹੋਰ, ਡਿਫੌਲਟ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਛੱਡੋ)
4. ਅੱਗੇ ਮਾਰੋ.
5. ਟਿਕ/ਚੁਣੋ: ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ। ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
6. ਸਥਾਪਿਤ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ: `C:\Python36.
7. ਇੰਸਟਾਲ ਦਬਾਓ।

ਪਾਈਪ ਕਿੱਥੇ ਸਥਾਪਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?

ਤੁਸੀਂ /usr/local ਵਿੱਚ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ python get-pip.py –prefix=/usr/local/ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿ ਲੋਕਲ-ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

NumPy ਸੂਚੀ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ. Numpy ਡੇਟਾ ਸਟਰਕਚਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਆਕਾਰ - Numpy ਡੇਟਾ ਸਟਰਕਚਰ ਘੱਟ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਚੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਹਨ.

ਕੀ NumPy ਪਾਈਥਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੈ?

3 ਜਵਾਬ। numpy.abs() abs() ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Numpy ਐਰੇ ਨੂੰ ਵੀ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਕੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। (PS: '[abs(x) for x in a]' ਪਾਇਥਨ 2.7 ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਮੈਪ(abs, a) ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ 30% ਤੇਜ਼ ਹੈ—ਜੋ ਕਿ NumPy ਨਾਲੋਂ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੈ।)

ਅਸੀਂ NumPy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?

1. NumPy ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਸੂਚੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ NumPy ਐਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

"ਵਿਕੀਮੀਡੀਆ ਕਾਮਨਜ਼" ਦੁਆਰਾ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Metodo_de_Newton_anime.gif