مان ونڊوز تي Matplotlib ڪيئن انسٽال ڪريان؟
پڪ ڪريو ته توھان اڳ ۾ ئي سيٽ اپ ٽولز، numpy، python-dateutil، pytz، pyparsing، ۽ cycler اڳ ۾ ئي انسٽال ڪيو آھي. جيڪڏھن توھان انسٽال ڪري رھيا آھيو matplotlib ونڊوز ھيٺان ايناڪنڊا استعمال ڪندي.
- وڃو پنھنجي Anaconda Navigator ۽ چونڊيو ماحول.
- تير تي ڪلڪ ڪريو ۽ اوپن ٽرمينل چونڊيو.
- ٽائيپ ڪريو conda install matplotlib.
ونڊوز تي پائپ ڪيئن انسٽال ڪجي؟
هڪ دفعو توهان پڪ ڪيو ته پٿون صحيح طور تي انسٽال ٿيل آهي، توهان اڳتي ڪري سگهو ٿا Pip انسٽال ڪرڻ سان.
- ڊائونلوڊ ڪريو get-pip.py توهان جي ڪمپيوٽر تي فولڊر ۾.
- هڪ ڪمانڊ پرامپٽ کوليو ۽ فولڊر ڏانهن وڃو get-pip.py.
- ھيٺ ڏنل حڪم ھلايو: python get-pip.py.
- پائپ ھاڻي انسٽال ٿيل آھي!
ڇا NumPy Python سان گڏ اچي ٿو؟
NumPy سائنسي ڪمپيوٽنگ لاءِ هڪ اوپن سورس پٿون پيڪيج آهي. NumPy وڏي، گھڻائي وارين صفن ۽ ميٽرڪس کي سپورٽ ڪري ٿو. پر NumPy arrays Python لسٽن وانگر لچڪدار نه آهن، توهان هر ڪالمن ۾ صرف ساڳئي ڊيٽا جو قسم ذخيرو ڪري سگهو ٿا. NumPy ٻين پٿون سائنسي پيڪيجز جهڙوڪ SciPy، scikit-learn ۽ OpenCV لاءِ ضروري آهي.
مان Python پيڪيجز کي Pycharm ۾ ڪيئن انسٽال ڪري سگهان ٿو؟
PyCharm هڪ خاص پٿون مترجم لاءِ پٿون پيڪيجز کي انسٽال ڪرڻ، انسٽال ڪرڻ ۽ اپڊيٽ ڪرڻ جا طريقا مهيا ڪري ٿي.
پيڪيج کي انسٽال ڪرڻ لاءِ
- انسٽال ڪريو تي ڪلڪ ڪريو ( ).
- ڳولا جي ميدان ۾ انسٽال ڪرڻ لاءِ پيڪيج جو نالو لکو.
- جيڪڏهن گهربل هجي، هيٺيان چيڪ بڪس چونڊيو:
مان Sklearn کي ڪيئن انسٽال ڪريان؟
جيڪڏهن اهو ڪاميابي سان درآمد ڪري ٿو (ڪوبه غلطي ناهي)، پوء sklearn صحيح طور تي نصب ٿيل آهي.
- تعارف. Scikit-learn Python لاءِ هڪ بهترين ڊيٽا مائننگ لائبريري آهي.
- مرحلا 1: پيجن جو نصب ڪريو.
- قدم 2: انسٽال ڪريو NumPy.
- قدم 3: انسٽال ڪريو SciPy.
- قدم 4: انسٽال ڪريو Pip.
- مرحلا 5: انسٽال ڪريو scikit-learn.
- قدم 6: ٽيسٽ تنصيب.
مان ونڊوز 10 تي پائپ ڪيئن انسٽال ڪريان؟
ڪمانڊ پرامپٽ ونڊو کوليو ۽ فولڊر ڏانھن وڃو get-pip.py. پوء هلايو python get-pip.py . هي پائپ انسٽال ڪندو. ڪمانڊ پرامپٽ ونڊو کولڻ ۽ پنھنجي پٿون انسٽاليشن جي اسڪرپٽ ڊاريڪٽري ڏانھن وڃڻ سان ڪامياب تنصيب جي تصديق ڪريو (ڊفالٽ آھي C:\Python27\Scripts).
توهان ڪيئن چيڪ ڪندا PIP انسٽال ٿيل آهي يا نه؟
پهرين، اچو ته چيڪ ڪريو ته ڇا توهان اڳ ۾ ئي پائپ نصب ڪيو آهي:
- شروع مينيو ۾ سرچ بار ۾ cmd ٽائيپ ڪندي ڪمانڊ پرامپٽ کوليو، ۽ پوءِ ڪمانڊ پرامٽ تي ڪلڪ ڪريو:
- ڪمانڊ پرامپٽ ۾ ھيٺ ڏنل ڪمانڊ ٽائيپ ڪريو ۽ Enter کي دٻايو ته ڏسو ته پائپ اڳ ۾ ئي انسٽال ٿيل آھي: pip -version.
ونڊوز تي Django ڪيئن انسٽال ڪجي؟
2. پٿون انسٽالر کوليو (شايد ڊائون لوڊ ۾):
- پٿون 3.6 کي PATH ۾ شامل ڪريو چيڪ ڪريو / چونڊيو.
- منتخب ڪريو ڪسٽمائيز تنصيب (هي اهم آهي)
- ٽڪ ڪريو/پپ چونڊيو (ٻيا، ڊفالٽ طور ڇڏي ڏيو)
- اڳيان مارو.
- چيڪ ڪريو / چونڊيو: سڀني استعمال ڪندڙن لاءِ انسٽال ڪريو. پٿون کي ماحولياتي متغيرن ۾ شامل ڪريو.
- ڪسٽمائيز انسٽال ڪريو مقام ۽ استعمال ڪريو: `C:\Python36.
- انسٽال کي دٻايو.
پائپ ڪٿي انسٽال ٿئي ٿو؟
توھان استعمال ڪري سگھوٿا python get-pip.py –prefix=/usr/local/ ۾ انسٽال ڪرڻ لاءِ جيڪو مقامي طور تي انسٽال ٿيل سافٽ ويئر لاءِ ٺاھيو ويو آھي.
ڇو NumPy فهرست کان تيز آهي؟
جواب ڪارڪردگي آهي. Numpy ڊيٽا ڍانچو ان ۾ بھتر ڪم ڪن ٿا: سائيز - Numpy ڊيٽا ڍانچيون گھٽ جاءِ وٺن ٿيون. ڪارڪردگي - انهن کي رفتار جي ضرورت آهي ۽ فهرستن کان تيز آهن.
ڇا NumPy Python کان تيز آھي؟
3 جواب. numpy.abs() abs() کان سست آهي ڇاڪاڻ ته اهو پڻ Numpy arrays کي سنڀاليندو آهي: اهو اضافي ڪوڊ تي مشتمل آهي جيڪو هي لچڪ فراهم ڪري ٿو. (PS: '[abs(x) for x in a]' Python 2.7 ۾ سست آهي بهتر نقشي کان (abs, a)، جيڪو تقريباً 30٪ تيز آهي- جيڪو اڃا تائين NumPy کان تمام گهڻو سست آهي.)
اسان NumPy ڇو استعمال ڪريون ٿا؟
1. NumPy ڊيٽا ذخيرو ڪرڻ لاءِ تمام گھٽ ميموري استعمال ڪري ٿو. Python لسٽن جي مقابلي ۾ NumPy arrays ميموري جي گھٽ مقدار ۾ وٺندو آھي. اهو مواد جي ڊيٽا جي قسمن کي بيان ڪرڻ جو هڪ ميکانيزم پڻ مهيا ڪري ٿو، جيڪو ڪوڊ کي وڌيڪ بهتر ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
آرٽيڪل ۾ فوٽو ”وڪي ميڊيا ڪامنز“ طرفان https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Metodo_de_Newton_anime.gif