Ubuntu 20.04 安装Python科学计算库：numpy, scipy, matplotlib, scikit-lear...

“Ubuntu 20.04 LTS下安装Python科学计算包的教程，包括numpy、scipy、matplotlib和scikit-learn的安装步骤，并通过代码示例验证安装是否成功。” 在Ubuntu 20.04 LTS操作系统中，Python是一种广泛使用的编程语言，尤其在数据科学和机器学习领域，它配合一系列科学计算包可以提供强大的功能。本教程主要关注如何在Ubuntu上搭建Python开发环境并安装几个关键的科学计算库。 首先，我们需要安装`pip`，它是Python的包管理器，用于安装和管理第三方Python库。在Ubuntu终端中输入以下命令来安装`pip`针对Python 3的版本： ```bash sudo apt-get install python3-pip ``` 安装完`pip`后，我们可以使用它来安装Python科学计算包。首先是`scipy`，这是一个用于数值计算的库，包含信号处理、优化、插值等模块。安装`scipy`的命令如下： ```bash sudo pip install scipy ``` 接下来是`matplotlib`，它是一个用于创建2D和3D图形的库，特别适合数据可视化。通过以下命令安装`matplotlib`： ```bash sudo pip install matplotlib ``` 然后是`scikit-learn`，这是一个用于机器学习和数据挖掘的库，提供了各种算法和工具。安装`scikit-learn`的命令如下： ```bash sudo pip install -U scikit-learn ``` 这里使用`-U`选项是为了确保安装的是最新版本。 安装完成后，为了验证这些库是否安装成功，可以通过编写和运行Python代码来测试。例如，上述部分内容展示了如何使用`numpy`和`matplotlib`来创建一个简单的条形图，展示不同组别和性别的得分。这段代码首先导入了必要的库，定义了男性和女性的平均得分及标准差，然后创建了一个条形图，并添加了标签、标题和自定义的x轴标签。最后，定义了一个函数`autolabel`用于在每个条形上方显示高度。 这个测试代码不仅验证了`numpy`、`matplotlib`的正确安装，还展示了如何使用这些库进行基本的数据可视化。如果代码能够正常运行并显示预期的图形，那么就表明所有安装的科学计算包都已成功配置。 通过遵循上述步骤，你可以在Ubuntu 20.04 LTS系统上建立一个完整的Python科学计算环境，这将极大地助力你在数据分析、科学计算和机器学习项目中的工作。