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[Python 활용] 주피터 노트북 - 우분투 20.04 설치 소개

 

이번에 소개할 내용은 주피터 노트북을 우분투 20.04에서 설치하는 방법에 대해서 소개하고자 한다.

설치를 주로 소개해주는 이유는 시작이 반이라고 했다.

그래서 다른 것보다도 먼저 설치를 중점적으로 소개해주려고 하는 것이다.

1. 목차

아래의 내용을 잘 읽어보기 바란다.

 

 

 

2. 환경 보호

아래의 내용을 잘 읽어보기 바란다.

 

 

3. 건강 / 흡연

아래의 내용을 잘 읽어보기 바란다.

 

 

4. 주류

아래의 내용을 잘 읽어보기 바란다.

 

 

5. 본문

아래의 내용을 잘 읽어보기 바란다.

 

 

6. 첨부(Attachments)

210604_ubuntu_20_04_jupyter_notebook_setup_guide.zip
5.52MB

(Apache License v2.0을 적용받는다.)

* 맺음글(Conclusion)

우분투 20.04에서 주피터 노트북을 사용하는 방법에 대해서 살펴보았다.

 

* 참고자료(References)

1. Project Jupyter | Home, https://jupyter.org, Accessed by 2021-06-04. Last Modified 2021-06-04.

2. Jupyter and the future of IPython, https://ipython.org, Accessed by 2021-06-04. Last Modified 2021-06-04.

3. Welcome to Python.org, https://www.python.org, Accessed by 2021-06-04. Last Modified 2021-06-04.

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[Python] Python - Heart 그리기

 

Python 3.7로 Heart를 그려보도록 하겠습니다.

간단합니다.

 

식:

f = lambda x: np.sqrt(cos(x)) * cos(80 * x) + 0.5 * np.sqrt(abs(x))

 

 

위에 있는 람다(Lambda) 식에 대한 입력 값입니다.

 

식:
x = np.linspace(-2, 2, 10000)

 

실제 사람이 이해할 수 있는 범위의 수치값: -2, -1.9999,  -1.3, -1, ....., 2

 

= linspace(X1, X2, n)

   X1,와 X2 사이에 n개의 점을 생성하기 위한 명령어

 

1. Python 실행하기

 

 

그림 1-1) Python 3.7 실행하기

 

Python 3.7-> IDLE (Python 3.7 64-bit)를 클릭합니다.

 

2. 하트(Heart) 코드 작성하기

 

File -> New File (Ctrl + N)을 클릭합니다.

 

 

그림 2-1) Python Script 새로 작성하기

 

빈 창에 코드를 입력합니다.

 


import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import sin
from numpy import cos
 

x = np.linspace(-2, 2, 10000)
f = lambda x: np.sqrt(cos(x)) * cos(80 * x) + 0.5 * np.sqrt(abs(x))

plt.plot(x, f(x))
plt.show()

 

heart.7z

 

작성된 코드를 실행하기 위해서는 "Run 메뉴" -> "Run Module  F5"를 클릭합니다.

 

 

그림 2-2) Python으로 작성한 수식을 그래프로 출력하기

 

 

아래의 그림처럼 하트가 출력됩니다.

 

 

그림 2-3) 파이썬 - 출력된 그래프

 

파이썬으로 간단한 하트를 출력했습니다.

 

3. 참고 자료(Reference)

 

1. 선형 간격의 벡터 생성, Mathworks, https://kr.mathworks.com/help/matlab/ref/linspace.html, Accessed by 2018-07-16

- Python과 함수가 흡사하고 호환될 것으로 보여서 작성하였음.

 

2. 5.4. matplotlib으로 하트 그리기, WikiDocs.net, https://wikidocs.net/65, Accessed by 2018-07-16

- 단, 여기에 있는 코드로 실행할 경우 Python 3.7에서는 오류가 발생함.

- 오류라는 것은 import와 cos, sqrt에 대한 명시에 관한 문제임.

   명시만 해주면 큰 문제가 없이 동작함.

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[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.

 

 

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[Python] Python 3.7 설치

 

Python 3.7 설치를 소개합니다.

귀도 반로섬이 시작한 작은 프로젝트가 엄청나게 커졌습니다.

 

설치 방법은 아주 어렵지 않습니다.

 

사용법도 쉽습니다. 전문적인 프로그래밍을 파이썬으로 작성하지 않은 사람도 사용해도 무방합니다.

 

간단하게 그래프 작성, 수치실험, 수학 공부 등을 해도 좋다고 봅니다.

 

Matlab도 좋긴 하나 학생에 한해서는 Student 버전을 배포하고 있지만, 그것보다도 설치하는데 훨씬 가볍고 빠릅니다.

사용법도 간단합니다.

 

1. Python 설치하기

 

자세한 설명은 생략하고, 색연필로 표기한 것만 잘 따라가시면 설치하는 데 큰 무리가 없습니다.

 

 

그림 1-1) Python - Download 클릭

 

 

그림 1-2) Python의 Windows x86-64 executable installer 선택하기


그림 1-3) Python 다운로드 상태

 

그림 1-4) Python Installer - Add Python 3.7 to PATH 체크하기

 

 

그림 1-5) Python 설치 진행과정

 

 

그림 1-6) Python 설치 완료

 

간단하게 Python 설치가 완료되었습니다.

2. 참고 자료(Reference)

 

1. Python 공식홈페이지, Python Foundation, http://www.python.org, Accessed by 2018-07-16

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