numpy Tutorial
Iniziare con Numpy

Osservazioni

Versioni

Installazione su Mac

Il modo più semplice per configurare NumPy su Mac è con pip

pip install numpy  

Installazione usando Conda .
Conda disponibile per Windows, Mac e Linux

1. Installa Conda. Ci sono due modi per installare Conda, sia con Anaconda (pacchetto completo, include numpy) o Miniconda (solo Conda, Python, e i pacchetti da cui dipendono, senza alcun pacchetto aggiuntivo). Sia Anaconda e Miniconda installano lo stesso Conda.
2. Comando aggiuntivo per Miniconda, digitare il comando conda install numpy

Installazione su Windows

L'installazione di Numpy tramite pypi (l'indice del pacchetto predefinito usato da pip) generalmente non funziona sui computer Windows. Il modo più semplice per installare su Windows è utilizzando i binari precompilati.

Una fonte per ruote precompilate di molti pacchetti è il sito di Christopher Gohkle . Scegli una versione in base alla tua versione e al tuo sistema Python. Un esempio per Python 3.5 su un sistema a 64 bit:

1. Scarica numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl da qui
2. Apri un terminale Windows (cmd o powershell)
3. Digitare il comando pip install C:\path_to_download\numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Se non vuoi scherzare con i singoli pacchetti, puoi usare la distribuzione Winpython che raggruppa la maggior parte dei pacchetti e fornisce un ambiente confinato con cui lavorare. Allo stesso modo, la distribuzione di Anaconda Python viene preinstallata con numpy e numerosi altri pacchetti comuni.

Un'altra fonte popolare è il gestore di pacchetti conda , che supporta anche ambienti virtuali .

1. Scarica e installa conda .
2. Apri un terminale Windows.
3. Digita il comando conda install numpy

Installazione su Linux

NumPy è disponibile nei repository predefiniti delle distribuzioni Linux più diffuse e può essere installato nello stesso modo in cui vengono installati i pacchetti in una distribuzione Linux.

Alcune distribuzioni Linux hanno diversi pacchetti NumPy per Python 2.xe Python 3.x. In Ubuntu e Debian, installa numpy a livello di sistema utilizzando il gestore pacchetti APT:

sudo apt-get install python-numpy  
sudo apt-get install python3-numpy  

Per altre distribuzioni, usa i loro gestori di pacchetti, come zypper (Suse), yum (Fedora) ecc.

numpy può anche essere installato con Python's package manager pip per Python 2 e con pip3 per Python 3:

pip install numpy  # install numpy for Python 2
pip3 install numpy  # install numpy for Python 3

pip è disponibile nei repository predefiniti delle più diffuse distribuzioni Linux e può essere installato per Python 2 e Python 3 usando:

sudo apt-get install python-pip  # pip for Python 2
sudo apt-get install python3-pip  # pip for Python 3

Dopo l'installazione, utilizzare pip per Python 2 e pip3 per Python 3 per utilizzare pip per l'installazione dei pacchetti Python. Si noti tuttavia che potrebbe essere necessario installare molte dipendenze, che sono necessarie per compilare numpy dal sorgente (inclusi pacchetti di sviluppo, compilatori, fortran, ecc.).

Oltre a installare numpy a livello di sistema, è anche comune (forse anche altamente consigliato) installare numpy in ambienti virtuali usando i popolari pacchetti Python come virtualenv . In Ubuntu, virtualenv può essere installato utilizzando:

sudo apt-get install virtualenv

Quindi, crea e attiva un virtualenv per Python 2 o Python 3 e poi usa pip per installare numpy :

virtualenv venv  # create virtualenv named venv for Python 2
virtualenv venv -p python3  # create virtualenv named venv for Python 3
source venv/bin/activate  # activate virtualenv named venv
pip install numpy  # use pip for Python 2 and Python 3; do not use pip3 for Python3

Importazione di base

Importa il modulo numpy per usarne una parte.

import numpy as np

La maggior parte degli esempi userà np come abbreviazione di numpy. Supponiamo che "np" significhi "numpy" negli esempi di codice.

x = np.array([1,2,3,4])

Notebook temporaneo Jupyter ospitato da Rackspace

I notebook Jupyter sono un ambiente di sviluppo interattivo basato su browser. Sono stati originariamente sviluppati per eseguire computation python e come tali funzionano molto bene con Numpy. Per provare Numpy in un notebook Jupyter senza installare completamente sul proprio sistema locale, Rackspace fornisce gratuitamente taccuini temporanei su tmpnb.org .

Nota: questo non è un servizio proprietario con alcun tipo di upsell. Jupyter è una tecnologia interamente open source sviluppata da UC Berkeley e Cal Poly San Luis Obispo. Rackspace dona questo servizio come parte del processo di sviluppo.

Per provare numpy su tmpnb.org:

1. visita tmpnb.org
2. selezionare Welcome to Python.ipynb o
3. Nuovo >> Python 2 o
4. Nuovo >> Python 3