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[Python与数学建模]-1Python的安装与简单使用

[Python与数学建模]-1Python的安装与简单使用

作者: 六千宛 | 来源:发表于2020-07-26 00:10 被阅读0次

    1Python系统的安装

    1.1安装Python基本库

      要使用Python语言进行程序开发,必须安装其开发环境,即Python解释器。安装前先要从Python官网下载Python安装文件,下载地址为http://www.python.org/downloads。选择基于Windows操作系统的Python3.7.2进行下载,不要用最新版本,否则后面的凸优化库cvxpy是无法安装的
      下载完成后,运行文件python-3.7.2-amd64.exe,进入Python系统安装界面,如图1.1所示。选中“Add Python3.7 to Path”复选框,并使用默认的安装路径,单击“Install Now”选项,这时进入系统安装过程,安装完成后单击“Close”按钮即可。如果要设置安装路径和其他特性,可以选择“Customize installation”。

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    1.2系统环境变量的设置

      在Python的默认安装路径下包含Python的启动文件python.exe、Python库文件和其他文件。为了能在Windows命令提示符窗口自动寻找安装路径下的文件,需要将Python安装文件夹添加到环境变量Path中。
      如果在安装时选中了“Add Python3.7 to Path”复选框,则会自动将安装路径添加到环境变量Path中,否则可以在安装完成后添加,其方法为:在Windows桌面右击“计算机”图标,在弹出的快捷菜单中“选中”属性,然后在打开的对话框中选择“高级系统设置”选项,在打开的“系统属性”对话框中选择“高级”选项卡,单击“环境变量”按钮,打开“环境变量”对话框,在“系统变量”区域选择“Path”选项,单击“编辑”按钮,把安装路径添加到Path中,最后单击“确定”按钮逐级返回。
      安装完Python3.7.2后,实际上只安装了Python的基本库,Python的NumPy、SciPy、SymPy、Pandas和Matplotlib等核心库都没有安装,建议初学Python者安装Anaconda开发环境。

    1.3Anaconda开发环境

      Anaconda(https://www.anaconda.com/)是Anaconda公司提供的Python集成版。包括近200多个工具库,常见的库有NumPy、SciPy、pandas、IPython、Matplotlib、Scikit-learn和NLTK等。它是一个跨平台的版本,可以与其他现有的Python版本一起安装。其基础版本是免费的,其他具有高级功能的附加组件须单独收费。Anaconda自带库管理器conda,通过命令行来管理安装库。
      下载完Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe文件,运行该文件,进行“傻瓜式”安装即可。安装完anaconda后,就可以使用其中的Spyder集成开发环境,Spyder开发环境比Python自带的IDLE方便,Spyder环境下表达式的值计算完成后,马上就可以看到其值;而Python自带的IDLE下,表达式值计算完成后,并不显示,需要用print语句显示其值。

    2Python工具库的管理与安装

    2.1使用pip管理扩展库

      目前,pip已经成为管理Python扩展库的主流方式,大多数扩展库都支持这种方式进行安装、升级、卸载等操作,使用这种方式管理Python扩展库只需要在保证计算机联网的情况下输入几个命令即可完成,极大地方便了用户。
      在Python3.4.0之后的安装包中已经集成了pip工具,安装后的可执行文件在Python37\Scripts\目录下。Python3.4.0之前的版本,需要另外安装pip工具,首先从https://pypi.org/project/pip/下载文件get-pip.py,然后在命令提示符(运行cmd)下执行命令(python get-pip.py)即可自动完成pip的安装。当然,需要保证计算机处于联网状态。
      安装完成以后,就可以在命令提示符下使用pip来完成扩展库的安装、升级、卸载等操作,pip常用命令的使用方法如表1.1所示。

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    2.2cvxpy优化工具库安装

      cvxpy库的安装是一个很麻烦的过程,它不支持在线安装。网上有很多关于cvxpy库安装的各种报错信息的处理方式。读者只需要按照以下的步骤手动安装,就不会报错。以系统为windows64位+python3.7的电脑为例(cvxpy只支持Python3.7.2版本,高版本的Python无法运行cvxpy库)。
      cvxpy库所依赖的工具库有很多, 有numpy+mkl, scipy, cvxopt, scs, ecos, fastcache和osqp等等,这些工具库下载到本地计算机中,并使用图1.2类似的方式安装。需要注意的有两点,一是安装的工具库版本必须与python版本和系统相对应,其中源文件名中的cp37表示python3.7,amd64表示64位,win32表示32位。第二个需要注意的是,numpy库的安装版本有很多,一定要选择numpy+mkl库。
      假定下载的所有库源文件放在D:\软件\Python\cvxpy目录下,上面的cvxpy支持工具库都安装完毕之后,最后进行cvxpy的离线安装,如图1.2所示。


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    2.3常见库的pip安装

      一些常见库的pip安装方法见表1.2(记得一定要联网)。


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