[Python] Python 3.7에서 패키지 설치(Numpy, Matplotlib, Scipy, ipython) 등
이 글은 파이썬의 다양한 패키지 설치에 대해서 소개하고 있습니다.
Numpy를 중심으로 하여 패키지 설치에 대하여 작성하였습니다.
* Numeric Python(Numpy)에 대한 소개입니다.
NumPy는 Python을 사용한 과학 컴퓨팅의 기본 패키지입니다.
그것은 다음을 포함합니다 :
• 강력한 N 차원 배열 객체
• 정교한 (방송) 기능
C / C ++ 및 포트란 코드 통합 도구
• 유용한 선형 대수학, 푸리에 변환 및 난수 기능
명백한 과학적 사용 외에도 NumPy는 일반 데이터의 효율적인 다차원 컨테이너로 사용될 수 있습니다. 임의의 데이터 유형을 정의 할 수 있습니다.
이를 통해 NumPy를 다양한 데이터베이스와 원활하고 신속하게 통합 할 수 있습니다.
NumPy는 BSD 라이센스에 따라 라이센스가 부여되어 몇 가지 제한 사항으로 재사용 할 수 있습니다.
이러한 목적으로 작성된 패키지입니다.
1. Numpy 설치하기
그림1-1) scipy.org
[번역 내용] / 구글 번역기
패키지 설치
그것들은 SciPy 생태계에 패키지를 설치하기위한 일반적인 지침입니다.
Scientific Python 배포판
많은 사용자, 특히 Windows에서 가장 쉬운 방법은 모든 주요 패키지를 포함하는 Python 배포판 중 하나를 다운로드하는 것입니다.
• Anaconda : 과학 패키지와 함께 Python을 무료로 배포합니다. Linux, Windows 및 Mac을 지원합니다.
• Enthought Canopy : 무료 및 상업용 버전에는 핵심 과학 패키지가 포함됩니다. Linux, Windows 및 Mac을 지원합니다.
• Python (x, y) : Spyder IDE를 기반으로 과학 패키지를 포함한 무료 배포판입니다. Windows 만 해당.
WinPython : 과학 패키지를 포함한 무료 배포판. Windows 만 해당.
Pyzo : Anaconda와 IEP 대화 형 개발 환경을 기반으로하는 무료 배포판입니다. Linux, Windows 및 Mac을 지원합니다.
pip을 통해 설치하기
대부분의 주요 프로젝트는 공식 패키지를 Python Package 인덱스에 업로드합니다. Python의 표준 pip 패키지 관리자를 사용하여 대부분의 운영 체제에 설치할 수 있습니다.
Python과 pip가 시스템에 이미 설치되어 있어야합니다.
다음과 같은 명령을 통해 패키지를 설치할 수 있습니다.
python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
pip를 설치할 때 --user 플래그를 사용하여 사용자 설치를 사용하는 것이 좋습니다
(참고 : 문제가 발생할 수있는 sudo pip는 사용하지 마십시오). 이렇게하면 로컬 사용자용 패키지가 설치되고 시스템 디렉토리에 쓰지 않습니다.
그림 1-2) cmd 관리자 권한으로 실행하기
그림 1-3) python에 pip로 numpy(느메릭파이), scipy(싸이파이), matplotlib(매트플롯라이브러리), ipython(아이파이썬) jupyter(주피터), pandas(판다스), sympy(심파이) nose(노즈, 코) 설치하기
3. 수작업으로 설치
그림 2-1) numpy 설치 버전(64비트)
python -m pip install E:\numpy-1.9.2+mkl-cp34_none_win_amd64.whl
인터넷이 안 되는 수작업 환경에서는 이런 형태로도 설치할 수 있습니다.
4. 맺음글
위의 방법을 잘 활용하면, pip로 새로운 패키지를 얼마든지 쉽고 간단하게 설치하여 사용할 수가 있습니다.
5. 참고자료(Reference)
1. Numpy, http://www.numpy.org, Accessed by 2018-07-16
2. PythonLibs, https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy, Accessed by 2018-07-16
-> 파이썬 라이브러리를 한 페이지에 수집해놓은 홈페이지로 추정됨.
