ubuntu16.04下取付numpy,scipy,pandas,matplotlib
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本文は主にubuntu 16について述べる.04 numpy,scipy,pandas,matplotlibのインストール方法
1.numpy NumPy(Numeric Python)は、Pythonによる科学計算の基本パッケージです.NumPyはPythonプログラミング言語の拡張であり,大型多次元配列と行列のサポートを追加し,これらの配列を操作するための大型の高度な数学関数ライブラリである.NumPyは、マトリクスデータ型、ベクトル処理、精密な演算ライブラリなど、多くの高度な数値プログラミングツールを提供しています.厳格なデジタル処理のために生まれた.
インストール:ubuntuにpythonがインストールされていない場合は、まずpythonをインストールして端末に次のコマンドを入力します.
python 3の場合は、上のpython-numpyをpython 3-numpyに置き換えると、下のインストールパッケージは同じです.e.g.:
Script output: [[[ 0 1] [ 2 3]]
[[ 4 5] [ 6 7]]
[[ 8 9] [10 11]]]
2.SciPy SciPy(「Sigh Pie」と発音)は、オープンソースの数学、科学、エンジニアリングソフトウェアです.SciPyライブラリはNumPyに依存し、便利なN次元配列操作を提供します.SciPyライブラリは、NumPy配列とともに動作するように構築され、数値積分および最適化のためのインスタンスなど、多くのユーザーフレンドリーで効率的な数値インスタンスを提供します.すべてのポピュラーなオペレーティングシステムで動作し、インストールが迅速で無料です.NumPyとSciPyは使いやすいが、機能が強く、世界をリードする科学者やエンジニアに依存するのに十分だ.コンピュータで数値を操作して結果を表示または公開する必要がある場合は、Scipyがこの作業のツールです.端末を開き、次のように入力します.
3.pandas PandasはPythonパッケージで、「関係」または「タグ」データの作業を簡単かつ直感的に行うために、迅速で柔軟で表現力のあるデータ構造を提供します.それはPythonの中で実際に行うことを目的として、現実世界のデータ分析の基本的な高級な部品です.また、どの言語でも最も強力で柔軟なオープンソースデータ分析/操作ツールになることを目標としています.それはすでにこの目標によく向かっている.
pandasは、SQLテーブルやExcelスプレッドシートなど、異機種列を持つテーブルデータの多くの異なるタイプのデータに適しています.秩序化および無秩序(必ずしも固定周波数ではない)の時間系列データ.行列ラベルを持つ任意の行列データ(均一タイプまたは異タイプ).他の任意の形態の観測/統計データセット.データは実際にpandasデータ構造に配置されるようにマークする必要はありません.
インストール:
4.matplotlib matplotlibはPythonプログラミング言語とそのNumPy数値数学拡張のグラフィックライブラリである.これは、wxPython、Qt、GTK+などの汎用GUIツールパッケージを使用するアプリケーションに図面を埋め込むためのオブジェクト向けAPIを提供します.OpenGLのようなステータスマシンベースのプログラム「pylab」インタフェースもあり、MATLABと非常に似た設計をしています.SciPyはmatplotlibを使用します.
インストール:
5.scikit-learn scikit-learnプロジェクトはDavid Cournapeauが作成したGoogle Summer of Codeプロジェクトscikits.learnが始まりました.名前は「SciKit」(SciPyキット)という概念に由来し、SciPyキットはSciPyが独自に開発し配布するサードパーティ製の拡張です.最初のコードライブラリは後に他の開発者に広く書き換えられた.様々なscikitsにおいて、scikit-learnおよびscikit-imageは2012年11月に「良好なメンテナンスと流行」と記述された.
インストール:
1.numpy NumPy(Numeric Python)は、Pythonによる科学計算の基本パッケージです.NumPyはPythonプログラミング言語の拡張であり,大型多次元配列と行列のサポートを追加し,これらの配列を操作するための大型の高度な数学関数ライブラリである.NumPyは、マトリクスデータ型、ベクトル処理、精密な演算ライブラリなど、多くの高度な数値プログラミングツールを提供しています.厳格なデジタル処理のために生まれた.
インストール:ubuntuにpythonがインストールされていない場合は、まずpythonをインストールして端末に次のコマンドを入力します.
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-numpypython 3の場合は、上のpython-numpyをpython 3-numpyに置き換えると、下のインストールパッケージは同じです.e.g.:
from numpy import *
a = arange(12)
a = a.reshape(3,2,2)
print aScript output: [[[ 0 1] [ 2 3]]
[[ 4 5] [ 6 7]]
[[ 8 9] [10 11]]]
2.SciPy SciPy(「Sigh Pie」と発音)は、オープンソースの数学、科学、エンジニアリングソフトウェアです.SciPyライブラリはNumPyに依存し、便利なN次元配列操作を提供します.SciPyライブラリは、NumPy配列とともに動作するように構築され、数値積分および最適化のためのインスタンスなど、多くのユーザーフレンドリーで効率的な数値インスタンスを提供します.すべてのポピュラーなオペレーティングシステムで動作し、インストールが迅速で無料です.NumPyとSciPyは使いやすいが、機能が強く、世界をリードする科学者やエンジニアに依存するのに十分だ.コンピュータで数値を操作して結果を表示または公開する必要がある場合は、Scipyがこの作業のツールです.端末を開き、次のように入力します.
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-scipy3.pandas PandasはPythonパッケージで、「関係」または「タグ」データの作業を簡単かつ直感的に行うために、迅速で柔軟で表現力のあるデータ構造を提供します.それはPythonの中で実際に行うことを目的として、現実世界のデータ分析の基本的な高級な部品です.また、どの言語でも最も強力で柔軟なオープンソースデータ分析/操作ツールになることを目標としています.それはすでにこの目標によく向かっている.
pandasは、SQLテーブルやExcelスプレッドシートなど、異機種列を持つテーブルデータの多くの異なるタイプのデータに適しています.秩序化および無秩序(必ずしも固定周波数ではない)の時間系列データ.行列ラベルを持つ任意の行列データ(均一タイプまたは異タイプ).他の任意の形態の観測/統計データセット.データは実際にpandasデータ構造に配置されるようにマークする必要はありません.
インストール:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-pandas4.matplotlib matplotlibはPythonプログラミング言語とそのNumPy数値数学拡張のグラフィックライブラリである.これは、wxPython、Qt、GTK+などの汎用GUIツールパッケージを使用するアプリケーションに図面を埋め込むためのオブジェクト向けAPIを提供します.OpenGLのようなステータスマシンベースのプログラム「pylab」インタフェースもあり、MATLABと非常に似た設計をしています.SciPyはmatplotlibを使用します.
インストール:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-matplotlib5.scikit-learn scikit-learnプロジェクトはDavid Cournapeauが作成したGoogle Summer of Codeプロジェクトscikits.learnが始まりました.名前は「SciKit」(SciPyキット)という概念に由来し、SciPyキットはSciPyが独自に開発し配布するサードパーティ製の拡張です.最初のコードライブラリは後に他の開発者に広く書き換えられた.様々なscikitsにおいて、scikit-learnおよびscikit-imageは2012年11月に「良好なメンテナンスと流行」と記述された.
インストール:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-sklearn