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怎么安裝Python的四大常用模塊

發布時間:2021-10-11 18:47:21 來源:億速云 閱讀:154 作者:柒染 欄目:大數據

這篇文章將為大家詳細講解有關怎么安裝Python的四大常用模塊,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

本文的安裝過程在win7系統下進行,其他OS系統安裝類似。

1、去官網https://www.python.org/downloads/windows/下載python,可以默認安裝,下面是我默認安裝的。這個就具體情況具體分析了,安裝思路一樣。

2、下載的python可以在C:\Program Files\Python37-32\Scripts中找到自帶的pip,然后調整環境變量

環境變量配置:

         方法一:使用cmd命令添加path環境變量

                  在cmd下輸入:path=%path%;C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32  接著按"Enter"回車鍵。   

                 其中安裝目錄是C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32

         方法二:在環境變量中添加Python目錄

                  (1) 右鍵點擊"計算機",然后點擊"屬性"

                  (2) 然后點擊"高級系統設置"

                  (3) 選擇"系統變量"窗口下面的"Path",雙擊即可!

                  (4) 然后在"Path"行,添加python安裝路徑即可(我的C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32)。注意:路徑直接用分號";"隔開!

3、如果沒有pip.exe,則需要先安裝pip,官網上有詳細教程,此處不再介紹。

4、快捷鍵win+R,輸入cmd,打開命令行窗口,先輸入python -m pip install -U pip setuptools進行升級,或者直接跳

5、下面就可以輸入一些庫函數文件命令進行安裝就可以了。

python -m pip install matplotlib

python -m pip install scipy

python -m pip install sympy

python -m pip install numpy

其他模塊在使用Pycharm的時候在進行安裝

慢速安裝

抖音快速版安裝

舉例:下面我們就可以使用numpy模塊求解ODE

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

from scipy.integrate import odeint

"""

定義常微分方程,給出各方向導數,即速度

"""

def dmove(Point,t,sets):

    """

    p:位置矢量

    sets:其他參數

    """

    p,r,b = sets

    x,y,z = Point

    return np.array([p*(y-x),x*(r-z),x*y-b*z])

t = np.arange(0,30,0.01)

#調用odeint對dmove進行求解,用兩個不同的初始值

P1 = odeint(dmove,(0.,1.,0.),t,args = ([10.,28.,3.],))  #(0.,1.,0.)是point的初值

#([10.,28.,3.],)以元組的形式給出 point,t之后的參數

P2 = odeint(dmove,(0.,1.01,0.),t,args = ([10.,28.,3.],))

"""

畫3維空間的曲線

"""

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

ax.plot(P1[:,0],P1[:,1],P1[:,2])

ax.plot(P2[:,0],P2[:,1],P2[:,2])

plt.show()


#運行結果:

怎么安裝Python的四大常用模塊

關于怎么安裝Python的四大常用模塊就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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