میں ونڈوز پر Matplotlib کو کیسے انسٹال کروں؟
اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ نے اس سے پہلے سیٹ اپ ٹولز، numpy، python-dateutil، pytz، pyparsing، اور cycler انسٹال کر رکھا ہے۔ اگر آپ ایناکونڈا کا استعمال کرتے ہوئے ونڈوز کے نیچے میٹپلوٹلیب انسٹال کر رہے ہیں۔
- اپنے ایناکونڈا نیویگیٹر پر جائیں اور ماحولیات کا انتخاب کریں۔
- تیر پر کلک کریں اور اوپن ٹرمینل کو منتخب کریں۔
- conda install matplotlib ٹائپ کریں۔
میں ونڈوز پر پائپ کیسے انسٹال کروں؟
ایک بار جب آپ اس بات کی تصدیق کر لیتے ہیں کہ Python صحیح طریقے سے انسٹال ہے، آپ Pip کو انسٹال کرنے کے ساتھ آگے بڑھ سکتے ہیں۔
- اپنے کمپیوٹر پر ایک فولڈر میں get-pip.py ڈاؤن لوڈ کریں۔
- کمانڈ پرامپٹ کھولیں اور get-pip.py پر مشتمل فولڈر پر جائیں۔
- درج ذیل کمانڈ کو چلائیں: python get-pip.py۔
- پائپ اب انسٹال ہے!
کیا NumPy Python کے ساتھ آتا ہے؟
NumPy سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے ایک اوپن سورس Python پیکیج ہے۔ NumPy بڑی، کثیر جہتی صفوں اور میٹرکس کو سپورٹ کرتا ہے۔ لیکن NumPy arrays Python کی فہرستوں کی طرح لچکدار نہیں ہیں، آپ ہر کالم میں صرف ایک ہی ڈیٹا کی قسم کو محفوظ کر سکتے ہیں۔ NumPy دیگر Python سائنسی پیکجوں جیسے SciPy، scikit-learn اور OpenCV کے لیے ضروری ہے۔
میں Pycharm میں Python پیکجز کیسے انسٹال کروں؟
PyCharm ایک مخصوص Python ترجمان کے لیے Python پیکجوں کو انسٹال کرنے، ان انسٹال کرنے اور اپ گریڈ کرنے کے طریقے فراہم کرتا ہے۔
ایک پیکج انسٹال کرنے کے لیے
- انسٹال ( ) پر کلک کریں۔
- تلاش کے میدان میں انسٹال کرنے کے لیے پیکیج کا نام ٹائپ کریں۔
- اگر ضرورت ہو تو، درج ذیل چیک باکسز کو منتخب کریں:
میں Sklearn کو کیسے انسٹال کروں؟
اگر یہ کامیابی کے ساتھ درآمد کرتا ہے (کوئی غلطی نہیں)، تو سکلیرن صحیح طریقے سے انسٹال ہوا ہے۔
- تعارف۔ Scikit-learn Python کے لیے ڈیٹا مائننگ کی ایک بہترین لائبریری ہے۔
- مرحلہ 1: پادری انسٹال کریں.
- مرحلہ 2: NumPy انسٹال کریں۔
- مرحلہ 3: SciPy انسٹال کریں۔
- مرحلہ 4: پائپ انسٹال کریں۔
- مرحلہ 5: اسکیٹ لرن انسٹال کریں۔
- مرحلہ 6: ٹیسٹ انسٹالیشن۔
میں ونڈوز 10 پر پائپ کیسے انسٹال کروں؟
کمانڈ پرامپٹ ونڈو کھولیں اور get-pip.py پر مشتمل فولڈر پر جائیں۔ پھر چلائیں python get-pip.py ۔ یہ پائپ انسٹال کرے گا۔ کمانڈ پرامپٹ ونڈو کھول کر اور اپنی Python انسٹالیشن کی اسکرپٹ ڈائرکٹری (پہلے سے طے شدہ C:\Python27\Scripts ) پر جا کر ایک کامیاب انسٹالیشن کی تصدیق کریں۔
آپ کیسے چیک کرتے ہیں کہ PIP انسٹال ہے یا نہیں؟
سب سے پہلے، آئیے چیک کریں کہ آیا آپ نے پہلے سے پائپ انسٹال کر رکھا ہے:
- اسٹارٹ مینو میں سرچ بار میں cmd ٹائپ کرکے کمانڈ پرامپٹ کھولیں، اور پھر کمانڈ پرامپٹ پر کلک کریں:
- کمانڈ پرامپٹ میں درج ذیل کمانڈ کو ٹائپ کریں اور یہ دیکھنے کے لیے انٹر دبائیں کہ آیا pip پہلے سے انسٹال ہے: pip –version۔
ونڈوز پر جینگو کو کیسے انسٹال کریں؟
2. Python انسٹالر کھولیں (ممکنہ طور پر ڈاؤن لوڈز میں):
- Python 3.6 کو PATH میں شامل کریں پر ٹک/منتخب کریں۔
- اپنی مرضی کے مطابق انسٹالیشن کو منتخب کریں (یہ اہم ہے)
- پِپ کو ٹک/منتخب کریں (دوسرے، بطور ڈیفالٹ چھوڑ دیں)
- اگلا مارو۔
- ٹک/منتخب کریں: تمام صارفین کے لیے انسٹال کریں۔ ماحولیاتی متغیرات میں ازگر کو شامل کریں۔
- انسٹال مقام کو حسب ضرورت بنائیں اور استعمال کریں: `C:\Python36.
- انسٹال کو دبائیں۔
پائپ کہاں سے انسٹال ہوتا ہے؟
آپ python get-pip.py –prefix=/usr/local/ کو /usr/local میں انسٹال کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں جو مقامی طور پر انسٹال کردہ سافٹ ویئر کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
NumPy فہرست سے تیز کیوں ہے؟
جواب کارکردگی ہے۔ Numpy ڈیٹا ڈھانچے اس میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں: سائز - Numpy ڈیٹا ڈھانچے کم جگہ لیتے ہیں۔ کارکردگی - انہیں رفتار کی ضرورت ہے اور وہ فہرستوں سے تیز ہیں۔
کیا NumPy ازگر سے تیز ہے؟
3 جوابات۔ numpy.abs() abs() سے سست ہے کیونکہ یہ Numpy arrays کو بھی ہینڈل کرتا ہے: اس میں اضافی کوڈ ہوتا ہے جو یہ لچک فراہم کرتا ہے۔ (PS: '[abs(x) for x in a]' Python 2.7 میں بہتر نقشہ (abs, a) سے سست ہے، جو کہ تقریباً 30 % تیز ہے — جو کہ ابھی بھی NumPy سے بہت سست ہے۔)
ہم NumPy کیوں استعمال کرتے ہیں؟
1. ڈیٹا ذخیرہ کرنے کے لیے NumPy بہت کم میموری استعمال کرتا ہے۔ NumPy arrays ازگر کی فہرستوں کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم میموری لیتی ہے۔ یہ مواد کے ڈیٹا کی قسموں کی وضاحت کرنے کا ایک طریقہ کار بھی فراہم کرتا ہے، جو کوڈ کو مزید بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
"ویکی میڈیا کامنز" کے مضمون میں تصویر https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Metodo_de_Newton_anime.gif