Ubuntu 20.04 LTS下安装python科学计算包（csdn）————程序.pdf

在Ubuntu 20.04 LTS操作系统中，Python科学计算包是进行数据分析、机器学习以及数值计算的关键工具。本教程将指导你如何设置Python开发环境并安装必要的科学计算包，包括numpy、scipy、matplotlib和scikit-learn。 确保你的系统已更新到最新版本： ```bash sudo apt update sudo apt upgrade ``` 接着，我们需要安装Python 3的包管理器pip，它用于安装和管理Python软件包： ```bash sudo apt-get install python3-pip ``` 现在，你可以使用pip来安装科学计算包了。首先是numpy，它是Python中用于处理大型多维数组和矩阵的库： ```bash sudo pip3 install numpy ``` 然后安装scipy，它包含了用于优化、插值、积分、线性代数和信号处理的高级数学函数： ```bash sudo pip3 install scipy ``` 接下来是matplotlib，这是一个用于创建静态、动态、交互式可视化的Python库： ```bash sudo pip3 install matplotlib ``` 最后安装scikit-learn，这是一个用于机器学习和数据挖掘的库，包含了各种分类、回归、聚类、降维算法： ```bash sudo pip3 install -U scikit-learn ``` 安装完成后，你可以通过编写简单的代码来测试这些库是否安装成功。例如，你可以创建一个简单的bar chart，像示例代码中那样，展示男性和女性在不同组别的得分情况： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据 men_means, men_std = (20, 35, 30, 35, 27), (2, 3, 4, 1, 2) women_means, women_std = (25, 32, 34, 20, 25), (3, 5, 2, 3, 3) ind = np.arange(len(men_means)) # 组别位置 width = 0.35 # 条形宽度 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(ind - width/2, men_means, width, yerr=men_std, color='SkyBlue', label='Men') rects2 = ax.bar(ind + width/2, women_means, width, yerr=women_std, color='IndianRed', label='Women') # 设置图表细节 ax.set_ylabel('Scores') ax.set_title('Scores by group and gender') ax.set_xticks(ind) ax.set_xticklabels(('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5')) ax.legend() # 添加标签 def autolabel(rects, xpos='center'): xpos = xpos.lower() ha = {'center': 'center', 'right': 'left', 'left': 'right'} offset = {'center': 0.5, 'right': 0.57, 'left': 0.43} for rect in rects: height = rect.get_height() ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()*offset[xpos], 1.01*height, f'{height}', ha=ha[xpos], va='bottom') autolabel(rects1, "left") autolabel(rects2, "right") plt.show() ``` 这段代码将生成一个条形图，显示男性和女性在五个组别的平均得分，并带有误差条。运行此代码后，如果没有出现错误，说明所有科学计算包都已成功安装。 为了更高效地进行Python开发，可以考虑安装集成开发环境（IDE），如Visual Studio Code（VS Code），并安装Python扩展，这样可以获得代码补全、调试和其他有用的功能。参考[2]Getting Started with Python in VS Code，了解如何配置VS Code作为Python开发环境。 此外，持续关注官方文档和社区资源，如[1]ubuntu18 下在线安装 matplotlib 并测试使用，以获取最新资讯和技巧。通过这些步骤，你可以在Ubuntu 20.04 LTS上搭建起一个完整的Python科学计算环境，为数据分析和机器学习项目做好准备。