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  • 一、方法1: 单文件模块直接把文件拷贝到 $python_dir/Lib二、方法2: 多文件模块,带setup.py下载模块包(压缩文件zip或tar.gz)...install 方式先下载ez_setup.py,运行python ez_setup 进行easy_install工具安装...

    一、方法1: 单文件模块

    直接把文件拷贝到 $python_dir/Lib

    二、方法2: 多文件模块,带setup.py

    下载模块包(压缩文件zip或tar.gz),进行解压,CMD->cd进入模块文件夹,执行:

    python setup.py install

    三、 方法3:easy_install 方式

    先下载ez_setup.py,运行python ez_setup 进行easy_install工具的安装,之后就可以使用easy_install进行安装package(文件名称、资源的URL、.egg文件(python egg文件)来下载安装文件)

    easy_install packageName

    easy_install package.egg

    四、 方法4:pip 网络搜索自动安装

    先进行pip工具的安裝:easy_install pip(pip 可以通过easy_install 安裝,而且也会装到 Scripts 文件夹下D:Python2.7Libsite-packages)

    安裝:pip install PackageName

    pip常用命令

    列出安装的packages:pip freeze

    安装特定版本的package:通过使用==, >=, <=, >, <来指定一个版本号

    $ pip install "Markdown<2.0"

    $ pip install "Markdown>2.0,<2.0.3"

    升级包到当前最新的版本,可以使用-U或者--upgrade:

    升级包pip install -U Markdown

    卸载包:pip uninstall Markdown

    查询包:pip search "Markdown"

    五、 方法5:.whl文件pip 方式

    下载对应模块.whl文件,在CMD->cd命令下进入到.whl文件所在目录,如果pip目录未添加到环境变量,最好把.whl文件放置到pip.exe所在目录(D:Python2.7Scripts)。

    安装: pip install 包名.whl

    六、方法6:.exe文件自定义安装

    下载对应版本的exe安装文件,如numpy-1.9.2-win32-superpack-python2.7.exe和mlpy-3.5.0.win32-py2.7.exe

    安装:打开自动安装即可

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  • NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序,支持大量的维度...(推荐学习:Python视频教程)使用 pip 安装安装NumPy最简单的方法就是使用pip工具python -m pip install --user numpy scipy matpl...

    NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

    5d1080154d17b724.jpg

    Python官网上的发行版是不包含NumPy模块的。(推荐学习:Python视频教程)

    使用 pip 安装

    安装NumPy最简单的方法就是使用pip工具:python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

    --user 选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。

    NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

    NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:

    一个强大的N维数组对象 ndarray

    广播功能函数

    整合 C/C++/Fortran 代码的工具

    线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

    NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

    SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。

    SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

    Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。

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  • 1. NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码 代码如下:$ sudo pip install numpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码 代码如下:$ sudo pip instlal ipython$ ipython --pylab #pylab模式下, ...

    1. NumPy安装

    使用pip包管理工具进行安装

    复制代码 代码如下:

    $ sudo pip install numpy

    使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)

    复制代码 代码如下:

    $ sudo pip instlal ipython

    $ ipython --pylab #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块

    2. NumPy基础

    2.1. NumPy数组对象

    具体解释可以看每一行代码后的解释和输出

    复制代码 代码如下:

    In [1]: a = arange(5) # 创建数据

    In [2]: a.dtype

    Out[2]: dtype('int64') # 创建数组的数据类型

    In [3]: a.shape # 数组的维度, 输出为tuple

    Out[3]: (5,)

    In [6]: m = array([[1, 2], [3, 4]]) # array将list转换为NumPy数组对象

    In [7]: m # 创建多维数组

    Out[7]:

    array([[1, 2],

    [3, 4]])

    In [10]: m.shape # 维度为2 * 2

    Out[10]: (2, 2)

    In [14]: m[0, 0] # 访问多维数组中特定位置的元素, 下标从0开始

    Out[14]: 1

    In [15]: m[0, 1]

    Out[15]: 2

    2.2. 数组的索引和切片

    复制代码 代码如下:

    In [16]: a[2: 4] # 切片操作类似与Python中list的切片操作

    Out[16]: array([2, 3])

    In [18]: a[2 : 5: 2] # 切片步长为2

    Out[18]: array([2, 4])

    In [19]: a[ : : -1] # 翻转数组

    Out[19]: array([4, 3, 2, 1, 0])

    In [20]: b = arange(24).reshape(2, 3, 4) # 修改数组的维度

    In [21]: b.shape

    Out[21]: (2, 3, 4)

    In [22]: b # 打印数组

    Out[22]:

    array([[[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11]],

    [[12, 13, 14, 15],

    [16, 17, 18, 19],

    [20, 21, 22, 23]]])

    In [23]: b[1, 2, 3] # 选取特定元素

    Out[23]: 23

    In [24]: b[ : , 0, 0] # 忽略某个下标可以用冒号代替

    Out[24]: array([ 0, 12])

    In [23]: b[1, 2, 3]

    Out[23]: 23

    In [24]: b[ : , 0, 0] # 忽略多个下标可以使用省略号代替

    Out[24]: array([ 0, 12])

    In [26]: b.ravel() # 数组的展平操作

    Out[26]:

    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

    17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

    In [27]: b.flatten() # 与revel功能相同, 这个函数会请求分配内存来保存结果

    Out[27]:

    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

    17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

    In [30]: b.shape = (6, 4) # 可以直接对shape属性赋值元组来设置维度

    In [31]: b

    Out[31]:

    array([[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11],

    [12, 13, 14, 15],

    [16, 17, 18, 19],

    [20, 21, 22, 23]])

    In [30]: b.shape = (6, 4) # 矩阵的转置

    In [31]: b

    Out[31]:

    array([[ 0, 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6, 7],

    [ 8, 9, 10, 11],

    [12, 13, 14, 15],

    [16, 17, 18, 19],

    [20, 21, 22, 23]])

    2.3. 组合数组

    复制代码 代码如下:

    In [1]: a = arange(9).reshape(3, 3) # 生成数组对象并改变维度

    In [2]: a

    Out[2]:

    array([[0, 1, 2],

    [3, 4, 5],

    [6, 7, 8]])

    In [3]: b = a * 2 # 对a数组对象所有元素乘2

    In [4]: b

    Out[4]:

    array([[ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16]])

    #######################

    In [5]: hstack((a, b)) # 水平组合数组a和数组b

    Out[5]:

    array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4],

    [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],

    [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])

    In [6]: vstack((a, b)) # 垂直组合数组a和数组b

    Out[6]:

    array([[ 0, 1, 2],

    [ 3, 4, 5],

    [ 6, 7, 8],

    [ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16]])

    In [7]: dstack((a, b)) # 深度组合数组, 沿z轴方向层叠组合数组

    Out[7]:

    array([[[ 0, 0],

    [ 1, 2],

    [ 2, 4]],

    [[ 3, 6],

    [ 4, 8],

    [ 5, 10]],

    [[ 6, 12],

    [ 7, 14],

    [ 8, 16]]])

    2.4. 分割数组

    复制代码 代码如下:

    In [8]: a

    Out[8]:

    array([[0, 1, 2],

    [3, 4, 5],

    [6, 7, 8]])

    In [9]: hsplit(a, 3) # 将数组沿水平方向分割成三个相同大小的子数组

    Out[9]:

    [array([[0],

    [3],

    [6]]),

    array([[1],

    [4],

    [7]]),

    array([[2],

    [5],

    [8]])]

    In [10]: vsplit(a, 3) # 将数组沿垂直方向分割成三个子数组

    Out[10]: [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]

    2.5. 数组的属性

    复制代码 代码如下:

    In [12]: a.ndim # 给出数组的尾数或数组的轴数

    Out[12]: 2

    In [13]: a.size # 数组中元素的个数

    Out[13]: 9

    In [14]: a.itemsize # 数组中元素在内存中所占字节数(int64)

    Out[14]: 8

    In [15]: a.nbytes # 数组所占总字节数, size * itemsize

    Out[15]: 72

    In [18]: a.T # 和transpose函数一样, 求数组的转置

    Out[18]:

    array([[0, 3, 6],

    [1, 4, 7],

    [2, 5, 8]])

    2.6. 数组的转换

    复制代码 代码如下:

    In [19]: a.tolist() # 将NumPy数组转换成python中的list

    Out[19]: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

    3. 常用函数

    复制代码 代码如下:

    In [22]: c = eye(2) # 构建2维单位矩阵

    In [23]: c

    Out[23]:

    array([[ 1., 0.],

    [ 0., 1.]])

    In [25]: savetxt("eye.txt", c) # 将矩阵保存到文件中

    In [5]: c, v = loadtxt("test.csv", delimiter=",", usecols=(0, 1), unpack=True) # 分隔符为, usecols为元组表示要获取的字段数据(每一行的第零段和第一段), unpack为True表示拆分存储不同列的数据, 分别存入c, v

    In [12]: c

    Out[12]: array([ 1., 4., 7.])

    In [13]: mean(c) # 计算矩阵c的mean均值

    Out[13]: 4.0

    In [14]: np.max(c) # 求数组中的最大值

    Out[14]: 7.0

    In [15]: np.min(c) # 求数组中的最小值

    Out[15]: 1.0

    In [16]: np.ptp(c) # 返回数组最大值和最小值之间的差值

    Out[16]: 6.0

    In [18]: numpy.median(c) # 找到数组中的中位数(中间两个数的平均值)

    Out[18]: 4.0

    In [19]: numpy.var(c) # 计算数组的方差

    Out[19]: 6.0

    In [20]: numpy.diff(c) # 返回相邻数组元素的差值构成的数组

    Out[20]: array([ 3., 3.])

    In [21]: numpy.std(c) # 计算数组的标准差

    Out[21]: 2.4494897427831779

    In [22]: numpy.where(c > 3) # 返回满足条件的数组元素的下标组成的数组

    Out[22]: (array([1, 2]),)

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  • 一,查看vs2017有哪些版本的python,当前使用的是哪个版本工具--》Python--》Python环境可以看到vs2017包含哪些python版本。查看当前解决方案的python的版本二、下载对应版本的pygame下载地址:https://www.pyga...

    5d11909f2ca39651.jpg

    vs2017有独立的python环境;所以想在vs2017开发python并使用第三方包,需要在vs2017中操作,完成第三方包的安装。

    一,查看vs2017有哪些版本的python,当前使用的是哪个版本

    工具--》Python--》Python环境

    可以看到vs2017包含哪些python版本。

    1561431527745384.jpg

    查看当前解决方案的python的版本

    1561431557731801.jpg

    二、下载对应版本的pygame

    下载地址:https://www.pygame.org/download.shtml

    如果没有找到对应系统的版本,找另一个下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame

    三、指令安装whl包

    1、打开PowerShell

    在python环境界面,选中要操作的python版本,点击“启动PowerShell”

    1561431917101892.jpg

    2、输入安装指令

    pip install pygame-1.9.3-cp36-cp36m-win32.whl

    注意:请输入whl文件的绝对路径,就是从盘符开始输入 ;C://***/***/pygame-1.9.3-cp36-cp36m-win32.whl

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