Ubuntu环境下搭建Python科学计算环境

资源摘要信息:"DIPC是一个与Ubuntu LTS（长期支持）版本相关的配置指南。该指南提供了如何在Ubuntu LTS系统上配置Python 3.9以及一些科学计算库和工具的详细步骤。这些工具和库对于数据科学、机器学习和物理学应用尤为重要，其中包括ASE（原子模拟环境）、ASR（原子仿真运行器）和GPAW（广义梯度近似平面波）。 在这个指南中，首先提到了通过添加PPA（个人软件包存档）来安装Python 3.9。这里使用的PPA是deadsnakes/ppa，它提供了多个不同版本的Python。除了添加PPA之外，还需要安装Python 3.9以及相关的开发包，这包括libxc-dev和libopenblas相关的库，它们是进行科学计算时的常用库。 安装Python之后，使用pip（Python的包管理工具）升级了setuptools、pip以及distlib。setuptools是Python的一个扩展，用于打包和分发模块；distlib是一个包管理库，用于帮助创建和管理Python分发包。 接下来的步骤涉及到使用pip命令安装一系列Python科学计算相关的库。这些库包括： - ASE（原子模拟环境）：一个用于模拟固体的计算机模型的Python库，广泛用于物理学和材料科学领域。 - ASR（原子仿真运行器）：虽然在描述中没有详细提及，但这可能是指某种特定的科学计算或仿真运行环境。 - GPAW（广义梯度近似平面波）：一个基于密度泛函理论的电子结构计算程序。 此外，指南还要求安装一些常用的数据分析和可视化库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Tabulate。这些库是数据科学和科学计算中不可或缺的工具： - Numpy是一个用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和工具。 - Pandas是一个强大的数据分析和操作工具库，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。 - Matplotlib是一个二维绘图库，可以生成高质量的图形和图像。 - Tabulate是一个用于美化表格数据的库，常用于输出格式化的文本表格。 最后，指南还提到了Jupyter Notebook，这是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。Jupyter Notebook非常适合数据分析、交互式计算以及教育等场景。 整个配置指南还涉及到WSL（Windows Subsystem for Linux），这表明配置工作不仅可以在Ubuntu LTS上完成，还可以在Windows 10系统上通过启用WSL功能来运行Linux环境并进行相应的安装和配置。 综上所述，该指南描述了如何在Ubuntu LTS系统上安装并配置一系列Python环境和库，这些环境和库对于进行复杂的科学计算和数据分析至关重要。特别地，这些步骤涉及到Python的版本管理、科学计算库的安装以及一个强大的数据交互工具——Jupyter Notebook。"