Как установить numpy на ubuntu 20.04 - пошаговая инструкция

Добавить столбец

Мы можем использовать метод append() NumPy для вставки столбца.

Рассмотрим пример ниже, где мы создали 2-мерный массив и вставили два столбца:

a = numpy.array(, ])

b = numpy.array(, ])

newArray = numpy.append(a, b, axis = 1)

Если атрибут оси не используется, вывод будет выглядеть следующим образом:

Именно так структура массива выравнивается.

В NumPy мы также можем использовать метод insert() для вставки элемента или столбца. Разница между методом insert() и методом append() заключается в том, что мы можем указать, по какому индексу мы хотим добавить элемент при использовании метода insert (), но метод append() добавляет значение в конец массива.

Рассмотрим пример ниже:

a = numpy.array()

newArray = numpy.insert(a, 1, 90)

Здесь метод insert() добавляет элемент с индексом 1. Помните, что индекс массива начинается с 0.

Установка Python

Может так быть, что в системе вообще не установлен python. Например, у каких-то провайдеров в их собственных кастомных образах. Они могут вырезать из них вообще все, что по их мнению там лишнее, чтобы уменьшить размер дистрибутива. В таком случае, установить python в ubuntu вам придется самостоятельно.

Рассмотрим сначала момент с установкой самой последней версии python. Сделать это проще всего с помощью пакетного менеджера apt:

sudo apt install python3

Так вы установите самую свежую версию 3-го пайтона, которая присутствует в репозиториях дистрибутива. Чаще всего там будет достаточно свежая версия, так как данный язык программирования и среда исполнения очень распространены.

Установка из исходников

Если вам нужно что-то совсем свежее, то можно скомпилировать и установить python из исходников. Для этого идем на сайт python.org и переходим в раздел Downloads. Находим там самую свежую версию, скачиваем исходники и распаковываем.

wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.1/Python-3.9.1.tgz
tar -zxvf Python-3.9.1.tgz

Для установки python из исходников, нам понадобятся дополнительные системные пакеты. Устанавливаем их:

sudo apt install build-essential tk-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libdb5.3-dev libgdbm-dev libsqlite3-dev libssl-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev zlib1g-dev libffi-dev

Теперь можно приступить к сборке:

cd Python-3.9.1
./configure
make -j 4
sudo make altinstall

Проверяем установленную из исходников версию:

python3.9 -V
Python 3.9.1

Если у вас уже присутствуют другие версии пайтона в системе, то читайте ниже, как среди них выбрать ту, что будет использоваться по умолчанию.

NumPy packages & accelerated linear algebra libraries

The NumPy wheels on PyPI, which is what pip installs, are built with OpenBLAS.
The OpenBLAS libraries are included in the wheel. This makes the wheel
larger, and if a user installs (for example) SciPy as well, they will now
have two copies of OpenBLAS on disk.
In the conda defaults channel, NumPy is built against Intel MKL. MKL is a
separate package that will be installed in the users’ environment when they
install NumPy.
In the conda-forge channel, NumPy is built against a dummy «BLAS» package. When
a user installs NumPy from conda-forge, that BLAS package then gets installed
together with the actual library — this defaults to OpenBLAS, but it can also
be MKL (from the defaults channel), or even
BLIS or reference BLAS.
The MKL package is a lot larger than OpenBLAS, it’s about 700 MB on disk
while OpenBLAS is about 30 MB.
MKL is typically a little faster and more robust than OpenBLAS.

Besides install sizes, performance and robustness, there are two more things to
consider:

Intel MKL is not open source. For normal use this is not a problem, but if
a user needs to redistribute an application built with NumPy, this could be
an issue.
Both MKL and OpenBLAS will use multi-threading for function calls like
, with the number of threads being determined by both a build-time
option and an environment variable. Often all CPU cores will be used. This is
sometimes unexpected for users; NumPy itself doesn’t auto-parallelize any
function calls. It typically yields better performance, but can also be
harmful — for example when using another level of parallelization with Dask,
scikit-learn or multiprocessing.

Создание массивов NumPy, загрузка и сохранение файлов

NumPy работает с объектами Python, называемыми многомернымимассивы, Массивы в основном представляют собой наборы значений, и они имеют одно или несколько измерений. Структура данных массива NumPy также называетсяndarray, сокращение от n-мерного массива. Массив с одним измерением называетсявектори массив с двумя измерениями называетсяматрица, Наборы данных обычно создаются в виде матриц, и гораздо проще открывать их с помощью NumPy, например, вместо работы со списком списков.

Превратить список в массив NumPy довольно просто:

numpy_array = np.array(list)

И печать / отображение массива будет выглядеть так:

array(,       ,       ,       ...,        ,       ,       ])

numpy_array = np.genfromtxt("file.csv", delimiter=";", skip_header=1)

Аргумент внутри скобок — это имя файла (и путь, если необходимо), разделитель установлен на «;», чтобы убедиться, что он анализируется правильно — вы можете использовать разные символы для разбора (например, «,»); и skip_header, установленный в «1», заставит csv загружаться в массив без строки заголовка. Вы можете просто не включать его, если вам нужны заголовки (по умолчанию это ноль).

Вы также можете сохранить массивы NumPy в файлы с помощью np.savetxt (). Например,сохранит в текстовый файл исохранит в файл CSV.

Еще одна интересная особенность — возможность создавать различные массивы, такие как случайные массивы:создаст массив случайных чисел 3×4 между 0 и 1, в то время каксоздаст массив случайных чисел размером от 7 до 6 в диапазоне от 0 до 100; Вы также можете определить размер массива по-другому:создает массив размером 3×2 со случайными числами от 0 до 9. Помните, что при использовании этого синтаксиса последняя цифра (10) не входит в диапазон.

Также возможно создать массив всех нулей:(4×3 массив всех нулей) или единицы(4х1 массив из них); вы можете командоватьсоздать массив 3х2, полный 8. Вы, конечно, можете изменить каждое из этих чисел, чтобы получить нужный вам массив.

Добавьте массив NumPy в другой

Вы можете добавить массив NumPy в другой массив NumPy с помощью метода append ().

Рассмотрим следующий пример:

import numpy
 
a = numpy.array()
 
b = numpy.array()
 
newArray = numpy.append(a, b)
 
print("The new array = ", newArray)

В этом примере создается массив NumPy “a”, а затем создается другой массив с именем “b”. Затем мы использовали метод append() и передали два массива. Поскольку массив “b” передается в качестве второго аргумента, он добавляется в конце массива “a”.

Как мы видели, работа с массивами NumPy очень проста. Массивы NumPy очень важны при работе с большинством библиотек машинного обучения. Итак, мы можем сказать, что NumPy-это ворота в искусственный интеллект.

Запуск Python в Docker

Ну и в завершении статьи про Python в Ubuntu, покажу, как можно еще его запускать без локальной установки непосредственно в саму систему. Вы можете запустить питона в докере. Для этого просто выберите необходимую вам версию Python и запустите Docker контейнер с ней.

docker run -it --rm --name my-running-script -v "$PWD":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:3 python script.py

В данном случае я быстро запустил свой скрипт в версии 3, используя контейнер python:3. Если мне то же самое нужно сделать во 2-й версии, то я просто использую другой контейнер.

docker run -it --rm --name my-running-script -v "$PWD":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:2 python script.py

Таким образом я могу запускать свой скрипт на любой версии python без необходимости его локальной установки. В приведенном примере контейнер будет автоматически остановлен и удален после выполнения скрипта. За это отвечает параметр —rm, который я указал.

Binary installers¶

In most use cases the best way to install NumPy on your system is by using an
installable binary package for your operating system.

Windows

Good solutions for Windows are, Enthought Canopy, Anaconda (which both provide binary installers
for Windows, OS X and Linux) and Python (x, y).
Both of these packages include Python, NumPy and many additional packages.

A lightweight alternative is to download the Python
installer from www.python.org and the NumPy
installer for your Python version from the Sourceforge .

The NumPy installer includes binaries for different CPU’s (without SSE
instructions, with SSE2 or with SSE3) and installs the correct one
automatically. If needed, this can be bypassed from the command line with

numpy-<1.y.z>-superpack-win32.exe /arch nosse

or sse2 or sse3 instead of nosse.

Linux

All major distributions provide packages for NumPy. These are usually
reasonably up-to-date, but sometimes lag behind the most recent NumPy release.

Выбор по умолчанию

В описанных выше разделах мы установили как минимум 2 разные версии python3 — 3.8.5 и 3.9.1. Давайте теперь разберемся, какая их них будет выбираться по умолчанию.

В ubuntu указать дефолтную версию python, которая будет выбираться по умолчанию, можно с помощью команды update-alternatives. Вот как это выглядит:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 10

Проверяем теперь дефолтную версию:

python -V
Python 3.8.5

Так мы установили в системе по умолчанию версию python 3.8.5. А теперь изменим это на более свежую версию 3.9.1

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.9 5
sudo update-alternatives --config python

В предложенном списке выбираем нужную нам версию пайтона, которая будет использоваться по умолчанию в нашей системе ubuntu.

Таким образом, можно добавить сколько угодно версий python в систему и выбирать среди них ту, что будет дефолтной. А к остальным можно обращаться по прямым ссылкам. Например так — /usr/bin/python3.

Почему SciPy?

SciPy предоставляет высокоуровневые команды и классы для управления данными и визуализации данных, что значительно увеличивает мощность интерактивного сеанса Python.

Помимо математических алгоритмов в SciPy, программисту доступно все, от классов, веб-подпрограмм и баз данных до параллельного программирования, что упрощает и ускоряет разработку сложных и специализированных приложений.

Поскольку SciPy имеет открытый исходный код, разработчики по всему миру могут вносить свой вклад в разработку дополнительных модулей, что очень полезно для научных приложений, использующих SciPy.

Пять, установкаscikit-learn

Проект scikit-learn был начат проектом Google Summer of Code scikits.learn, написанным Дэвидом Курнапо. Его название происходит от концепции, что это «SciKit» (набор инструментов SciPy), который является сторонним расширением, независимо разработанным и распространяемым SciPy. Исходный код был позже значительно переписан другими разработчиками. Среди различных scikit, scikit-learn и scikit-image были описаны как «ухоженные и популярные» в ноябре 2012 года.

установка python2.7:

Установка python3.x:

контрольная работа:

—————————————————————-

Добро пожаловать на перепечатку моей статьи.

Укажите, если перепечатано: перепечатано сИграть на пианино vx:qiang250571870

Об установке и настройке numpy, scipy, matplotlibm, pandas и sklearn под Ubuntu

Недавно я использую Python для изучения машинного обучения, и мне просто нужно настроить связанные компоненты. Я также проверил некоторые в Интернете и резюмировал их. Кстати, поделитесь с вами, если что не так, укажите, пожалуйста, спасибо. к ОWindowsКонфигурация среды и соответствующий установочный пакетссылка на сайтРекомендуется пойти посмотреть.

Моя системная среда — ubuntu14.04LTS, а версия системы на Python по умолчанию — 2.7. Вообще говоря, Ubuntu поставляется с Python2 и Python3, а python2 используется по умолчанию. к Откройте терминал и введите python, если это так, как показано ниже, введите quit () для выхода. Дальнейшие работы по установке будут проводиться в терминале Рекомендуется обновить источник программного обеспечения перед установкой.

Если с python 2.7 проблем нет, можете переходить к следующему шагу Теперь установите пакеты для числового расчета и рисования, а Sklearn — это numpy scipy matplotlib pandas и sklearn соответственно Команда apt-get выглядит следующим образом

Хотя вы можете установить numpy, scipy, matplotlib, pandas и python-sklearn без pip, я лично не рекомендую устанавливать без pip. Безопаснее устанавливать python-sklearn с pip. pip используется для решения проблем с зависимостями проекта. Напишите все сторонние библиотеки, от которых зависит проект, в файле requirements.txt и установите их партиями с помощью pip. Обычно используется вместе с virtualenv, все пакеты устанавливаются в среде virtualenv. Метод установки с помощью pip приведен ниже: Установите python-dev перед установкой pip команда установки apt-get

Если предыдущая команда не работает, вы можете использовать следующую команду для решения Используйте инструмент aptitude

Теперь установите python-dev, вы можете установить python-pip

Введите pip в терминал, если, как показано на рисунке ниже, установка прошла успешно.

добавить еще один пункт:

Поскольку установка зеркал сторонних производителей выполняется слишком медленно, их можно заменить на зеркала отечественных производителей.

Если вы хотите указать источник вручную, вы можете указать источник после pip с помощью -i, например, используйте источник Douban для установки фреймворка web.py:

Это временный метод (решение исходит отИспользуйте внутренние зеркальные источники для ускорения установки пакетов python pypi)

Теперь используйте pip для установки пакетов для численного расчета и построения графиков, которые представляют собой numpy scipy matplotlib pandas

Если matplotlib не может быть установлен, вам необходимо сначала установить зависимые от него пакеты libpng и freetype Установите libpng:

Установите freetype:

Затем установите matplotlib через pip

Наконец, установите sklearn с помощью pip

Проверьте, все ли установки прошли успешно, откройте интерпретатор python, введите следующую команду, если ошибок нет, значит она успешна.

Наконец, используйте python для достижения линейной регрессии (код реализации изНачать машинное обучение с Python）

NumPy

Сайт: http://numpy.scipy.org/Поддерживаемые версии Python: 2.5, 2.6 (есть более старые версии, которые поддерживают Python 2.3 и 2.4)Документация: http://scipy.org/doc/numpy_api_docs/

Краткое описание

NumPy — это пакет, который просто необходимо ставить в первую очередь, если вы хотите заниматься вычислениями на Python.

Вот неполный список того, что есть внутри NumPy.

Работа с матрицами и векторами
Быстрое преобразование Фурье (одномерное и двумерное)
Компиляция модулей на фортране
Работа с полиномами (вычисление корней полинома, математические операции с полиномами и т.п.)
Функции для линейной алгебры (вычисление определителя матрицы, вычисление обратных матриц, решение системы линейных уравнений и т.п.)

К сожалению, полное руководство по NumPy бесплатно скачать нельзя (оно продается за $39.99). Выложить руководство для всеобщего скачивания планируется в 2010 году, а пока приходится довольствоваться документацией, сгенерированной программой endo. Раньше NumPy назывался Numeric Python, книгу по которому можно скачать на официальном сайте, но изменений произошло настолько много, что пользоваться книгой по Numeric Python практически невозможно.

Работа с матрицами

В NumPy есть два класса для работы с матрицами — array и matrix. Оба этих класса, не смотря на название, предназначены для работы с матрицами. При этом есть различия в некоторых операциях над экземплярами классов. Например, оператор * для array производит поэлементное перемножение хранимых в матрице величин. А для перемножения матриц по правилам линейной алгебры есть метод dot.

>>> import numpy# Создание матрицы>>> a = numpy.array (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, «f»)>>> print a1. 2. 3.
4. 5. 6.
7. 8. 9.# Создадим единичную матрицу размера 3 x 3. Матрица будет хранить числа с плавающей точкой.>>> a = numpy.ones (3,3, «f»)>>> print a1. 1. 1.
1. 1. 1.
1. 1. 1.>>> b = numpy.ones (3,3, «f»)>>> b *= 2>>> print b2. 2. 2.
2. 2. 2.
2. 2. 2.>>> c = a + b>>> print c3. 3. 3.
3. 3. 3.
3. 3. 3.

Исходник

Перемножение матриц и их элементов:

>>> a = numpy.array (1, 2, 3, 4, 5, 6, «f»)>>> print a1. 2. 3.
4. 5. 6.>>> b = numpy.array (, 1, 2, 4, -1, 1, «f»)>>> print b . 1. 2.
4. -1. 1.# Поэлементное перемножение>>> c1 = a * b>>> print c1 . 2. 6.
16. -5. 6.# Транспонирование матрицы>>> bt = b.T>>> print bt . 4.
1. -1.
2. 1.# Перемножение матриц>>> c2 = numpy.dot(a, bt)>>> print c2 8. 5.
17. 17.

Исходник

Удобно выделять части матриц. Знатоки Matlab’а оценят

>>> a = numpy.array (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, «f»)>>> print a1. 2. 3.
4. 5. 6.
7. 8. 9.>>> tmp = a:, >>> print tmp1. 4. 7.>>> tmp2 = a:2, 1:3>>> print tmp22. 3.
5. 6.# Так же работает присваивание>>> a = numpy.zeros(3, 3, «f»)>>> print a . . .
. . .
. . .>>> a:, = n for n in range(3)>>> print a . . .
1. . .
2. . .

Исходник

Быстрое преобразование Фурье

>>> import numpy.fft>>> import math>>> a = (-1)**n for n in xrange (8)>>> print a1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0>>> b = numpy.fft.fft(a)>>> print b .+.j .+.j .+.j .+.j 8.+.j .+.j .+.j .+.j

Исходник

Добро пожаловать в NumPy!

NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.

Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.

Установка NumPy

Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью

conda install numpy

или

pip install numpy

Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:

Как импортировать NumPy

Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.

Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:

import numpy as np

(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)

В чем разница между списком Python и массивом NumPy?

NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.

Зачем использовать NumPy?

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.

Что такое массив?

Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.

Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.

a = np.array(, , ])

Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».

print(a)

Выход:

Installing NumPy

You can follow the steps outlined below and use the commands on most Linux, Mac, or Windows systems. Any irregularities in commands are noted along with instructions on how to modify them to your needs.

Step 1: Check Python Version

Before you can install NumPy, you need to know which Python version you have. This programming language comes preinstalled on most operating systems (except Windows; you will need to install Python on Windows manually).

Most likely, you have Python 2 or Python 3 installed, or even both versions.

To check whether you have Python 2, run the command:

The output should give you a version number.

To see if you have Python 3 on your system, enter the following in the terminal window:

In the example below, you can see both versions of Python are present.

If these commands do not work on your system, take a look at this article on How To Check Python Version In Linux, Mac, & Windows.

Note: If you need help installing a newer version of Python, refer to one of our installation guides – How to Install Python on CentOS 8, How to Install Python 3.7 on Ubuntu, or How to Install Python 3 on Windows.

Step 2: Install Pip

The easiest way to install NumPy is by using Pip. Pip a package manager for installing and managing Python software packages.

Unlike Python, Pip does not come preinstalled on most operating systems. Therefore, you need to set up the package manager that corresponds to the version of Python you have. If you have both versions of Python, install both Pip versions as well.

The commands below use the utility as we are installing on Ubuntu for the purposes of this article.

Install Pip (for Python 2) by running:

If you need Pip for Python 3, use the command:

Important: Depending on the operating system you are using, follow the instructions in one of our Pip installation guides:

How to Install Pip on Windows
How to Install Pip on CentOS 7
How to Install Pip on Ubuntu 18.04
How to Install Pip on Debian 9

Finally, verify you have successfully installed Pip by typing and/or in the terminal window.

Step 3: Install NumPy

With Pip set up, you can use its command line for installing NumPy.

Install NumPy with Python 2 by typing:

Pip downloads the NumPy package and notifies you it has been successfully installed.

To install NumPy with the package manager for Python 3, run:

As this is a newer version of Python, the Numpy version also differs as you can see in the image below.

Note: The commands are the same for all operating systems except for Fedora. If you are working on this OS, the command to install NumPy with Python 3 is: .

Step 4: Verify NumPy Installation

Use the command to verify whether NumPy is now part of you Python packages:

And for Pip3 type:

The output should confirm you have NumPy, which version you are using, as well as where the package is stored.

Step 5: Import the NumPy Package

After installing NumPy you can import the package and set an alias for it.

To do so, move to the prompt by typing one of the following commands:

Once you are in the or prompt you can import the new package and add an alias for it (in the example below it is ):

Фундаментальный элемент NumPy – массив (array)

Отлично,
сложнейший этап установки и импорта пакета позади. Пришло время сделать первые
шаги и вначале познакомиться с его фундаментальным элементом – однородным
многомерным массивом. В NumPy элементы массива имеют единый тип
данных. Их индексы описываются кортежем целых неотрицательных чисел.
Размерность кортежа – это ранг массива (то есть, размерность массива), а каждое
число в кортеже представляет свою отдельную ось:

Как создать
массив в NumPy? Существует много
способов, но базовый реализуется через функцию:

numpy.array(object,
dtype=None, …)

Здесь в качестве
первого параметра object может выступать список или кортеж, а также функция или объект, возвращающий список или
кортеж. Второй параметр dtype – это тип элементов массива. Если
указано значение None, то тип будет определяться автоматически на основе
переданных данных. Подробнее об этой функции можно, как всегда, почитать на
странице официальной документации:

Итак, в самом
простом варианте можно создать одномерный массив так:

a = np.array(1, 2, 3, 4)

В результате
получим объект типа array с элементами 1, 2, 3, 4:

array()

Какой будет тип
у этих элементов? Мы можем его посмотреть с помощью атрибута dtype, выполнив в
консоли строчку:

a.dtype

Увидим:

dtype(‘int32’)

То есть,
автоматически был применен целочисленный тип размерностью 32 бит. Ну, хорошо, а
что если попробовать создать массив с разными типами его элементов, например,
так:

a = np.array(1, 2, "3", True)

В результате
увидим, следующее содержимое:

array(, dtype='<U11′)

Все элементы
стали строкового типа. Этот пример показывает, что в массивах NumPy используется
единый тип данных его элементов: или все целочисленные, или строковые, или
вещественные и так далее. Смешение типов в рамках одного массива не
допускается.

Отлично, это мы
сделали. Как теперь можно обращаться к отдельным элементам массива? Для этого
используется общий синтаксис:

<имя массива>

Например, для
нашего одномерного случая, мы можем взять первый элемент из массива a, следующим
образом:

Увидим значение ‘1’.
Обратите внимание, первый элемент имеет индекс 0, а не 1. Единица – это уже
второй элемент:

a1 # возвращает 2-й элемент со значением ‘2’

Для изменения
значения элемента, достаточно присвоить ему новое значение, например:

a1 = '123'

в результате
получим массив:

array(, dtype='<U11′)

А что будет,
если мы попробуем присвоить значение другого типа данных, например, число:

a1 = 234

Ошибки не будет,
а значение автоматически будет преобразовано в строку:

array(, dtype='<U11′)

Разработчики
пакета NumPy постарались
сделать его максимально дружественным, чтобы инженер сосредотачивался именно на
решении задачи, а не на нюансах программирования. Поэтому везде, там где это
допустимо, пакет NumPy берет на себя разрешение подобных
нюансов. И, как показала практика, это очень удобно и заметно облегчает жизнь
нам, простым смертным.

Шаг 1 — Настройка Python 3

Ubuntu 20.04 и другие версии Debian Linux поставляются с предустановленным Python 3. Чтобы убедиться в обновлении версий, мы выполним обновление системы с помощью команды для работы с инструментом Ubuntu Advanced Packaging Tool:

Флаг показывает, что мы соглашаемся установить все элементы. В зависимости от вашей версии Linux вам может понадобиться подтвердить выбор в дополнительныхх диалогах по мере установки обновлений.

После завершения этой процедуры мы можем проверить установленную в системе версию Python 3 с помощью следующей команды:

На экране терминала будет выведена страница результатов, где вы сможете увидеть номер версии. Хотя номер версии может различаться, результат будет выглядеть примерно так:

Для управления программными пакетами Python мы установим инструмент pip, предназначенный для установки и управления пакетами программирования, которые мы можем захотеть использовать в наших проектах разработки. Дополнительную информацию о модулях и пакетах, которые можно установить с помощью pip, можно найти в документе «Импортирование модулей в Python 3».

Пакеты Python можно установить с помощью следующей команды:

Здесь может относиться к любому пакету или любой библиотеке Python, в том числе Django для веб-разработки или NumPy для научных вычислений. Если вы захотите установить NumPy, вы можете использовать команду .

Можно установить несколько дополнительных пакетов и средств разработки, чтобы получить надежную основу для нашей среды программирования:

После настройки Python и установки pip и других инструментов мы можем настроить виртуальную среду для наших проектов разработки.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.