'numpy'에 해당되는 글 2건

  1. 2015.04.30 [Ubuntu/Lubuntu] IPython Notebook Setup
  2. 2014.02.19 왜 SciPy와 NumPy를 사용하는가?

sudo apt-get install python-pip

sudo pip install --upgrade ipython[all]

sudo pip install jinja2


위의 명령을 차례로 실행하여 ipython을 설치하려고 했으나, 에러가 발생하였다.

그래서 구글링을 통하여 해결방안을 찾았다.


sudo apt-get remove python-pip

wget https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py

sudo python get-pip.py


위의 명령 을실행하여 pip 를다시 취득한 후 아래의 명령을 통해 ipython notebook  을 설치하면 된다.


sudo pip install --upgrade ipython[all]

sudo pip install jinja2



출처: https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/python-pip/+bug/1306991



자세한 setting은 이곳으로: http://saelly.tistory.com/571


==================================================================


numpy, scipy, matplotlib SETUP


설치하기전 먼저 패키지를 설치해야한다.

sudo apt-get install liblapack-dev libatlas-dev

sudo apt-get install python-dev gfortran

sudo apt-get install libfreetype6-dev libxft-dev

sudo apt-get install freetype2-demos freetype6-dev

sudo apt-get install libpng-dev

sudo apt-get install zlib1g-dev


sudo pip install numpy

sudo pip install scipy

sudo pip install matplotlib

- 만약, 에러가 난다면 아래의 명령을 실행하자.

 sudo pip install git+git://github.com/matplotlib/matplotlib.git


설치가 완료된 모습



예제 파일 실행 모습



만약, 위의 소스코드를 입력하고 실행했을 때 "Couldn't find conversion for foreign struct 'cairo.Context'" 라는 ERROR가 발생한다면, 아래의 명령을 통해 패키지를 설치해준다.

그러면 아무 에러없이 잘 실행이 될 것이다.

sudo apt-get install python-gi-cairo

sudo apt-get install python-gi-dev


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Posted by scii
:


과학적 프로그래밍에 사용되는 기본 연산에는 배열, 행렬, 적분, 미분방정식 연산, 통계등이 있다. 파이썬은 행렬이나 배열이 아닌 일반적 변수에 대한 기초적 수학 연산을 제공하지만 기본적인 과학계산 기능은 내장되어 있지 않다. 

SciPy와 NumPy는 과학계산을 효율적으로 수행할 수 있는 강력한 파이썬 패키지다.


NumPy는 다차원 ndarray를 사용한 수치 연산에 특화되어 있다. NumPy 행렬 ndarray는 브로드캐스팅이라고 불리는 원소별 연산이 가능하다. 필요한 경우, 브로드캐스팅을 사용하여 NumPy 배열을 특별히 조작하지 않고도 선형 대수적 연산이 가능하며 배열의 크기가 동적으로 변한다. 이러한 특징은 다른 프로그래밍 언어로 하기 어려운 빠른 구현을 가능하게 해준다. 특정한 원소를 제거하고자 하는 경우에는 새 배열을 만들기 보다는 마스크를 적용할 수 있다.


SciPy는 NumPy 배열 프레임워크를 기반으로 만들어져 적분, 상미분장정식, 특수 함수, 최적화를 비롯한 다양한 고급 수학 함수들을 제공하여 과학적 프로그래밍을 완전히 다른 수준에서 수행할 수 있다.



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