Trong bài viết này, Chúng tôi sẽ hướng dẫn cài đặt scipy trên Ubuntu 22.04 . Nhưng trước tiên, hãy tìm hiểu Scipy là gì và tại sao ngôn ngữ lập trình Python cần nó.
Scipy là gì trong Python?
Scipy là một bộ công cụ mã nguồn mở được gọi là SciPy, được phát âm là “Sigh Pie”, chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực kỹ thuật, toán học và tính toán khoa học. Nó được dựa trên phần mở rộng Python Numpy và cung cấp rất nhiều các module hữu ích cho xử lý tín hiệu và hình ảnh, tích phân, tối ưu hóa, đại số tuyến tính, phép biến đổi Fourier, thống kê và nhiều chủ đề khác.
Scipy có thể dễ dàng được cài đặt trên tất cả các hệ điều hành phổ biến dựa trên Linux. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình cài đặt Scipy trên máy chủ ảo Linux bằng pip package manager trong bài hướng dẫn này. Phần tiếp theo sẽ đề cập đến pip chi tiết hơn.
Scipy được tổ chức gọn gàng thành các sub-package để giải quyết nhiều lĩnh vực tính toán khoa học. Cluster, constants, integrate, io, linalg, signal, sparse, stats, v.v. là một số ví dụ.
NumPy là gì trong Python?
NumPy là một thư viện mã nguồn mở cho ngôn ngữ lập trình Python, được gọi là “Numerical Python”. Nó được sử dụng trong việc xử lý mảng và tính toán khoa học. Ngoài đối tượng mảng đa chiều, nó còn cung cấp các tính năng xử lý mảng cấp cao.
NumPy được xây dựng trên đại số tuyến tính và liên quan đến việc thực hiện các phép toán toán học trên ma trận và vector. NumPy hỗ trợ các phép toán cơ bản như trung bình, giá trị tối thiểu, giá trị tối đa, độ lệch chuẩn, phương sai và nhiều hơn nữa.
Để cài đặt NumPy trên Python 2, bạn có thể sử dụng dòng lệnh của Pip sau khi đã cấu hình:
# pip install numpy
Pip là trình quản lý gói mặc định cho Python và cho phép cài đặt các gói không được bao gồm trong thư viện tiêu chuẩn của Python.
Cách cài đặt Scipy trên Ubuntu 22.04
Thông thường, Scipy có thể được cài đặt trên máy tính Linux bằng một trong hai phương pháp đơn giản. Phương pháp đầu tiên là sử dụng công cụ quản lý gói tích hợp sẵn trong quá trình cài đặt Linux. Phương pháp thứ hai phức tạp hơn, đó là sử dụng pip, trình quản lý gói Python. Để cài đặt Scipy, sử dụng một trong hai lệnh đơn giản của phương pháp này.
Hướng dẫn Cài đặt Scipy qua lệnh Pip
Trình quản lý gói Python Pip được sử dụng để cài đặt và cập nhật các gói. Thư viện tiêu chuẩn của Python đi kèm với một số chức năng được tích hợp sẵn.
Statsmodel và các thư viện khoa học dữ liệu khác như Scikit-Learn KHÔNG là một phần của thư viện tiêu chuẩn Python. Chúng có thể được thiết lập bằng dòng lệnh và pip, trình quản lý gói mặc định cho Python.
Phương pháp này giải thích cách cài đặt Scipy bằng lệnh pip. Khởi chạy cửa sổ dòng lệnh trên PC của bạn. Bạn có thể khởi chạy Command Prompt trên Windows, Terminal trên Mac hoặc terminal Linux đi kèm với bản phân phối Linux của bạn.
Sau khi gõ lệnh :
# python3 -m pip install -U pip
bạn có thể đảm bảo rằng hệ thống của bạn đã cài đặt các tệp pip mới nhất để sử dụng trong quản lý các gói.
Tại dòng lệnh, nhập và thực thi ‘pip install scipy’. Các gói chính của SciPy sẽ được cài đặt trên máy tính của bạn bằng Python Package index. Lệnh ‘pip install numpy’ và ‘pip install matplotlib’ có thể được sử dụng để cài đặt các gói khác.
# pip install scipy
Hướng dẫn Cài đặt Scipy bằng quản lý gói APT
Hướng dẫn cài đặt đơn giản cho Python-Scipy trên Ubuntu Server có sẵn tại đây. Nếu bạn muốn sử dụng trình quản lý gói APT tích hợp, hãy thử nhấp vào nút Sao chép để sao chép lệnh và dán vào terminal lệnh của bạn.
Chạy lệnh cập nhật để cập nhật kho gói và lấy thông tin gói mới nhất.
# sudo apt-get update -y
Sử dụng lệnh cài đặt với tham số -y để cài đặt các gói và phụ thuộc.
# sudo apt-get install -y python3-scipy
Kết luận
Bài viết này đã đề cập đến hướng dẫn cài đặt Scipy trên Ubuntu 22.04 . Cài đặt Scipy có nhiều tính năng hữu ích bao gồm khả năng truy cập các hàm được tìm thấy trong các gói con của nó thông qua mã lệnh. Việc cài đặt gói này là cần thiết để sử dụng các tính năng của Python. Do tính chất mã nguồn mở của gói này, có tiềm năng phát triển rất lớn. Có nhiều phương pháp cài đặt khác nhau để thuận tiện cho bạn. Tùy thuộc vào nhu cầu của chúng ta, chúng ta có thể sử dụng Scipy một cách đầy đủ.
