numpy安装ubuntu，ubuntu安装分区
大家好，今天来为大家分享numpy安装ubuntu的一些知识点，和ubuntu安装分区的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
ubuntu下安装numpy和scipy正确方法
NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包，它提供了大型多维数组和矩阵的支持，以及一个高级数学函数库进行数组操作。NumPy包括矩阵数据类型、矢量处理和精密运算库，专为严格的数字处理而设计。
要安装NumPy，请首先确保您的Ubuntu系统中已安装Python。如果没有，请在终端中输入以下命令进行安装：
pip install numpy
SciPy是开放源码的数学、科学和工程软件库，依赖于NumPy。SciPy库提供了N维数组操作的便捷工具，并与NumPy数组协同工作。它包含用户友好且高效的数值例程，如数值积分和优化，适用于各种操作系统。NumPy和SciPy易于使用且功能强大，受到众多科学家和工程师的信赖。
要安装SciPy，请在终端中输入以下命令：
pip install scipy
在安装NumPy和SciPy的过程中，可能会遇到网络速度慢或遇到防火墙限制的情况。此时，直接使用pip安装或源码安装可能会面临挑战。本文推荐的安装方式通常较为可靠。
ubuntu16.04设置python3为默认及一些库的安装
Ubuntu默认使用Python 2.7版本，若需使用Python 3及其相关库，需调整设置。
通过利用alternatives机制，可将Python 3设置为默认版本。执行以下命令：
sudo update-alternatives--install/usr/bin/python python/usr/bin/python2 100
sudo update-alternatives--install/usr/bin/python python/usr/bin/python3 150
操作后，输入安装命令将自动安装Python 3版本的包。
常用库安装如下：
Numpy：sudo apt-get install python-numpy
Scipy：sudo apt-get install python-scipy
Matplotlib：sudo apt-get install python-matplotlib
Pandas：sudo apt-get install python-pandas
统计建模分析工具statsModels：sudo apt-get install python-statsmodels
机器学习库scikit-learn：sudo apt-get install python-sklearn
xgboost：sudo-H pip install--pre xgboost
seaborn，作为matplotlib的补充，用于制作更具吸引力的图表：sudo pip install seaborn
如需恢复为Python 2版本，执行命令：
sudo update-alternatives--config python
根据提示选择数字并回车。在Python 2下执行上述命令时，将安装Python 2对应的版本。
Ubuntu 从系统终端进入pycharm虚拟环境(venv)
为了解决在使用pycharm处理大量数据时，桌面卡顿的问题，可以尝试从系统终端进入pycharm虚拟环境（venv）。这要求在pycharm中已经预先搭建好虚拟环境，注意仅限于使用pip安装python包，而不是conda环境。
首先，在pycharm中创建虚拟环境。这可以通过在项目根目录下执行命令`python-m venv env`来实现，其中`env`是虚拟环境的名称。创建完成后，可以通过激活虚拟环境来运行python命令。在命令行输入`source env/bin/activate`（对于Windows用户则输入`env\Scripts\activate`），此时可以看到命令行前缀已变更为`(env) `，表示已经成功激活虚拟环境。
接下来，可以在这个虚拟环境中安装所需库。由于虚拟环境独立于系统python环境，因此安装的库不会影响到其他项目。使用`pip install库名`即可安装所需库。例如，如果需要安装numpy库，只需执行`pip install numpy`即可完成安装。
激活虚拟环境后，在终端执行python脚本或使用pycharm时，桌面卡顿问题将得到显著改善。这是因为虚拟环境隔离了系统python环境，使得pycharm在运行时仅使用已安装在虚拟环境内的资源，避免了与系统资源的冲突。
当完成项目工作后，使用`deactivate`命令可以退出虚拟环境。这意味着系统python环境被恢复，所有后续的操作将使用系统默认的python环境。通过这种方式，可以确保不同项目间资源的独立性和稳定性，同时避免资源冲突，提升开发效率。
总结而言，通过在pycharm中搭建虚拟环境（venv），并使用命令行激活和管理该环境，可以有效解决处理大量数据时桌面卡顿的问题，同时保持项目资源的独立性和稳定性。这种做法不仅适用于pycharm，同样适用于其他使用python进行开发的环境。
