Как установить numpy через pip
Шаг 7.
Введение в машинное обучение с использованием Python.
Введение. scikit-learn. Установка scikit-learn
На этом шаге мы рассмотрим несколько пакетов, включающих scikit-learn .
scikit-learn требует наличия еще двух пакетов Python — NumPy и SciPy . Для построения графиков и интерактивной работы необходимо также установить matplotlib , IPython и Jupyter Notebook . Мы рекомендуем использовать один из нижеперечисленных дистрибутивов Python , которые уже включают все необходимые пакеты: Anaconda Дистрибутив Python , предназначенный для крупномасштабной обработки данных, прогнозной аналитики и научных вычислений. Anaconda уже включает NumPy , SciPy , matplotlib , pandas , IPython , Jupyter Notebook и scikit-learn . Есть версии для Mac OS , Windows и Linux . Это очень удобное решение и это тот дистрибутив, который мы рекомендуем пользователям, у которых еще не установлены пакеты Python для научных вычислений. Кроме того, сейчас Anaconda включает в себя коммерческую библиотеку Intel MKL , которой можно пользоваться бесплатно. Использование MKL (это происходит автоматически при установке Anaconda ) может дать значительный прирост скорости при выполнении различных алгоритмов в scikit-learn . Enthought Canopy Еще один дистрибутив Python для научных вычислений. Он уже содержит NumPy , SciPy , matplotlib , pandas и IPython , но бесплатная версия не включает scikit-learn . Если вы являетесь учебным заведением, вы можете запросить учебную лицензию и получить свободный доступ к платной версии Enthought Canopy . Enthought Canopy доступен для Python 2.7.x и работает на Mac OS , Windows и Linux . Python (х, у) Свободный дистрибутив Python для научных вычислений, специально предназначенный для Windows . Python (х, у) включает NumPy , SciPy , matplotlib , pandas , IPython и scikit-learn .
Если у вас уже стоит Python , вы можете использовать pip для установки всех этих пакетов:
$ pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas
На следующем шаге мы рассмотрим основные библиотеки и инструменты .
Введение и установка библиотеки NumPy / np 1
В ранние годы существования Python разработчикам необходимо было проводить сложные вычисления, особенно когда язык использовался в научном сообществе.
Первой попыткой упростить задачу был модуль Numeric. Его разработал программист по имени Джим Хагунин в 1995 году. Следом за ней появился пакет Numarray. Оба решения специализировались на вычислениях массивов. У каждого свои преимущества в зависимости от сценария. Поэтому и использовались они по обстоятельствам. Такая неопределенность привела к тому, что приняли решение объединить два пакета. Для этих целей Трэвис Олифант начал разработку библиотеки NumPy, первая версия которой вышла в 2006 году.
С тех пор NumPy стала библиотекой №1 в Python для научных вычислений и по сегодняшний день она является самым популярным пакетом для вычислений многомерных и просто крупных массивов. Он также включает множество функций, которые позволяют эффективно проводить операции и выполнять высокоуровневые математические расчеты.
Сейчас NumPy — это проект с открытым исходным кодом, который распространяется по лицензии BSD. В его развитии внесли свою лепту множество разработчиков.
Установка NumPy
Модуль представлен как пакет по умолчанию во множестве дистрибутивов Python, но если его нет, то для установки используйте одну из следующих команд.
В Linux (Ubuntu и Debian):
sudo apt-get install python-numpy Для Linux (Fedora):
sudo yum install numpy scipy conda install numpy pip install numpy Когда NumPy установлен, импортируйте модуль с помощью этой команды.
import numpy as np Установка и первое знакомство
Язык Python стал популярен благодаря своей богатой библиотеке. Я его воспринимаю как некоего начальника, который через свои команды раздает задачи подчиненным. Они выполняются и на выходе получается некий результат работы программы:
Из всех известных мне языков высокого уровня, этот, наверное, самый высокий, а потому, один из самых удобных в реализации алгоритмов. Но чтобы им успешно пользоваться нужно уметь раздавать приказы подчиненным. И в этой серии занятий мы познакомимся с еще одним исполнителем языка Python – пакетом NumPy.
Вообще, NumPy предназначен для выполнения научных вычислений и активно используется не только в качестве самостоятельной библиотеки учеными и преподавателями по всему миру, но и входит в состав многих других популярных пакетов. С одним из них – Keras, мы с вами недавно познакомились, когда изучали основы работы НС. И вы могли заметить, что вначале программ фигурировала строчка:
import numpy as np
Это, как раз, выполнение импорта того самого пакета NumPy.
Но почему он стал так популярен? Причин несколько. Самое главное, критичные по скорости вычисления фрагменты реализованы на языках Си и Фортран. Также он имеет довольно простой и продуманный синтаксис, а, значит, им легко пользоваться. Ну и, наконец, богатство возможностей этой библиотеки, начиная с базовых математических функций и заканчивая работой с полиномами, линейной алгеброй и многомерными матрицами (тензорами). Все это очень часто используется в инженерных задачах, отсюда и высокая популярность пакета.
Установка NumPy
Я думаю, вы прониклись уважением к этому пакету, и пришла пора прикоснуться к «святому граалю». В начале, как всегда, его нужно установить. Сделать это чрезвычайно просто, достаточно выполнить в терминале команду:
pip install numpy
Не удивляйтесь, если этот пакет у вас уже установлен, так как он входит в состав многих других библиотек. Проверить установку можно командой:
import numpy as np
Если такая программа выполняется без ошибок, то этот «святой грааль» уже присутствует на вашем устройстве и готов к истязаниям.
У вас здесь уже может возникнуть вопрос: почему импорт записан в таком виде? А не просто: import numpy? Можно и так, но тогда в программе все время придется использовать префикс numpy. Гораздо удобнее писать две буквы «np». Поэтому общепринятой практикой стало импортирование этого пакета именно в таком виде. Я буду следовать сложившейся традиции и делать также.
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:
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:
Какой будет тип у этих элементов? Мы можем его посмотреть с помощью атрибута dtype, выполнив в консоли строчку:
a.dtype
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:
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:
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:
a[1] # возвращает 2-й элемент со значением ‘2’
Для изменения значения элемента, достаточно присвоить ему новое значение, например:
a[1] = '123'
в результате получим массив:
А что будет, если мы попробуем присвоить значение другого типа данных, например, число:
a[1] = 234
Ошибки не будет, а значение автоматически будет преобразовано в строку:
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.
Минутка восхищения или что такого в массивах NumPy
Но, все-таки, что такого в массивах NumPy, что они повсеместно используются в разных библиотеках? Давайте я приведу несколько примеров, и вы сами все увидите.
Предположим, мы определили одномерный массив с числами от 1 до 9:
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
Мы уже знаем как взять один отдельный элемент, но что будет, если прописать индексы для всех 9 элементов:
a[ [1,1,1,1,1,1,1,1,1] ]
На выходе увидим одномерный массив из двоек:
array([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])
a[ [1,1,1,1,1] ]
тогда получим аналогичный массив, но размерностью 5 элементов:
Как видите, индексирование здесь более гибкое, чем у обычных списков Python. Или, вот еще один характерный пример:
a[ [True, True, False, False, False, False, True, True, True] ]
Результат будет следующим:
То есть, остаются элементы со значениями True и отбрасываются со значениями False. Обо всем этом мы еще будем подробно говорить.
Еще один пример. Предположим, нам понадобилось представить одномерный массив a в виде матрицы 3х3. Нет ничего проще, меняем его размерность:
b = a.reshape(3, 3)
и получаем заветный результат:
Далее, можем обращаться к элементам матрицы b так:
b[1, 2]
В обоих случаях будет взят один и тот же элемент со значением 6.
Все это лишь мимолетный взгляд на возможности пакета NumPy. Я здесь лишь хотел показать, насколько сильно отличаются массивы array от списков языка Python, и если вы хотите овладеть этим инструментом, то эта серия занятий для вас.
Видео по теме
#1. Пакет numpy — установка и первое знакомство | NumPy уроки
#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки
#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки
#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки
#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки
#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки
#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки
#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки
#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки
#10. Базовые математические функции | NumPy уроки
#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки
#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки
#13. Транслирование массивов | NumPy уроки
© 2024 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
Установка NumPy и Python
Советую класть их все вместе в одну папку, чтобы менять только названия пакета и не менять путь.
Отслеживать
48.7k 17 17 золотых знаков 56 56 серебряных знаков 100 100 бронзовых знаков
ответ дан 10 янв 2020 в 10:02
129 8 8 бронзовых знаков
Еще с гита можно скачать github.com/numpy/numpy
10 янв 2020 в 13:19
PIP позволяет скачивать пакеты вместе со всеми зависимостями и после установить их локально.
Таким образом для переноса пакета со всеми зависимостями с онлайн-машины (с установленным python) на машину без доступа к Интернету следует:
-
Убедиться, что версия python на обоих машинах совпадает,
python --version mkdir dist cd dist pip download
pip install --no-index --find-links=/path/to/dist_directory Ситуация усложняется, если онлайн-машина и целевая машина имеют разные версии python или ОС .
В случае с разными версиями python можно создать отдельный venv и указать нужную версию перед началом скачивания.
Более сложный вариант, который точно подойдет, если онлайн и целевая машины имеют разные ОС:
- Скачать пакеты на онлайн-машине при помощи pip download ,
- Найти среди скаченных пакетов те, в названии которых явно содержится версия python и\или ОС . Например: numpy-1.18.1- cp36-cp36m-win32 .whl,
- Найти в репозитории PyPI пакеты, которые имеют привязку к версии, и скачать их,
- Подменить скачанные пакеты в директории dist ,
- Продолжить с 4 пункта предыдущей инструкции.