Linux系统和Windows系统Python安装过程

Linux系统py安装  Linux系统py库安装 Windows系统py安装  Windows系统py库安装

Linux系统Python安装过程

一般情况下,Linux都会预装Python,可以敲个python,会看到如下内容:

[administrator@physclus4 ~]$ python
Python 2.6.6 (r266:84292, Dec 7 2011, 20:48:22)
[GCC 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>


但是这个预装的Python版本一般都非常低,很多Python的新特性都没有,有时需要重新安装新一点的版本。下面从安装当前最新的版本2.7.11举例说明安装过程。
 

1、登录Python网站https://www.python.org/

2、进入Downloads,选择Linux/UNIX

3、这两个版本Latest Python 2 Release - Python 2.7.11运行快,Latest Python 3 Release - Python 3.5.1功能多,可以选择Python 2.7.11版本

4、点击Gzipped source tarball,下载Python-2.7.11.tgz

5、root权限下,将Python-2.7.11.tgz拷贝到/usr/local/目录下进行解压缩;

      tar xvfz Python-2.7.11.tgz

6、运行配置文件configure;

      ./configure

7、运行make进行编译;

      make

8、运行install安装;

      make install

9、为操作简便,可以在.bash_profile中添加如下python的操作命令简捷别名py:

      alias py="/usr/bin/python"

10、Python编译系统安装完毕!

11、安装完毕可以测试一下,举例如下:

[administrator@physclus4 ~]$ py
Python 2.6.6 (r266:84292, Dec 7 2011, 20:48:22)
[GCC 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x=2
>>> y=3
>>> z=x**2+y
>>> print(z)
7
>>>

附:

  Python从入门到精通视频教程(极客学院)

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Linux系统py库安装

但是,如果绘图的话,还需要安装matplotlib绘图库,以及matplotlib绘图库运行必须的numpy

1、root权限下,安装numpy;

      yum install numpy

2、安装matplotlib;

      yum install matplotlib

3、安装完毕可以进行绘图测试,举例如下:

4、对于已经编辑好的python绘图文件,如:python_plot_try1.py,直接执行如下命令即可:

      python python_plot_try1.py

     或

      py python_plot_try1.py



5、如果想生成pdf文档,只需将程序稍加修改如下:



     不过奇怪的是,程序中设计的线条颜色都是红色,可是屏幕显示的紫色,而pdf文档显示的才是红色,谁能告诉我是为什么呢?

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Windows系统Python安装过程

1、登录Python网站https://www.python.org/,进入downloads,选择“Download Python 3.5.1”;

2、下载后发现计算机系统不支持,出现了以下画面;

3、于是下载另一个版本“Download Python 2.7.11”;

4、下载完毕后进行安装,简单地可直接“下一步”、“下一步”……

5、运行Python有两种方式:

  (1)IDLE (Python GUI),界面如下:

  (2)Python (command line),界面如下:

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Windows系统py库安装

在安装完成之后,打开“开始”—“运行”,键入cmd,然后输入“python”,我们能够看到下面的效果:

原因是python.exe文件在D:\Python27目录下,我们还没有设置环境变量,所以需要添加环境变量。

1、设置环境变量:鼠标右键“我的电脑”—“属性”—“高级系统设置”—“环境变量”,在Path后面加上Python的安装路径,比如我的安装路径是:D:\Python27,则需要在原有的很多路径之后加分号“;”同原先的其它路径并列,也就是“……;D:\Python27\”,然后点击“确定”。在cmd键入python,则会看到正常运行了:

2、安装pip:在https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads下载pip 9.0.1,下载下面的压缩包“pip-9.0.1.tar.gz (md5, pgp)”

下载完成之后,解压到一个文件夹, 比如我将文件解压到D:\pip-9.0.1\文件夹下,用cmd命令进入解压目录,输入:python D:\pip-9.0.1\setup.py install,就会看到pip-9.0.1得到安装:

3、设置pip环境变量:安装好之后,在cmd命令行输入pip,同样会显示‘pip’不是内部命令,也不是可运行的程序,这是因为pip.exe在D:\Python27\Scripts\目录下(见下图),所以需要按照上述方法添加环境变量。比如我这里在Path的“…;D:\Python27\”后面添加“;D:\Python27\Scripts\”,也就是“…;D:\Python27\;D:\Python27\Scripts”,然后点击“确定”,这样就安装好了pip。

这时在cmd命令行输入pip,则会出现pip命令的使用说明:

这样就可以安装.whl文件了。安装方法是:pip install *.whl (输入正确的*.whl所在路径,如:pip install D:\tools\numpy-1.11.2+mkl-cp27-cp27m-win32.whl)

4、安装Numpy,SciPy和MatplotLib

(1)安装nmupy:在http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.8.1/ 下载numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7.exe,点击安装;也可以在“https://pypi.python.org/pypi/numpy/1.12.0b1”或“http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/”下载“numpy-1.11.2+mkl-cp27-cp27m-win32.whl”(见下图),运行pip安装。

(2)安装scipy:在“http://sourceforge.net/projects/scipy/files/”下载“scipy-0.16.1-win32-superpack-python2.7.exe”,点击安装;也可以在“https://pypi.python.org/pypi/scipy/0.18.1”或“http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/”下载“scipy-0.18.1-cp27-cp27m-win32.whl”,但是在安装scipy之前,需要安装numpy+mkl。

(3)安装matplotlib:在“https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/1.5.3”或“http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/”下载2D绘图库Matplotlib 32位安装包“matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win32.whl”,“matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl”则是64位安装包。

如果计算机系统是32位,安装64位matplotlib则会出现如下不匹配提示:

有的Windows系统可能不支持“matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win32.whl”安装包,可以下载“matplotlib-1.5.1-cp27-none-win32.whl”安装包,运行“pip install D:\tools\matplotlib-1.5.1-cp27-none-win32.whl”安装,安装显示如下:

5、输入以下代码不报错,说明上述libs安装无误

>>> import numpy
>>> import scipy
>>> import matplotlib
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt

还用上面的例子作实验:

再如一个3D图例:

代码如下:

import random

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

mpl.rcParams['font.size'] = 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = xrange(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)

color =plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8)

ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))

ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('Sales Net [usd]')

plt.show()

6、安装pyfits,读取fits文件

https://pypi.python.org/pypi/pyfits/3.1#downloads下载pyfits-3.1.win32-py2.7.exe (md5),双击进行安装;

安装后,运行read_fits_DR7.py,读取spSpec-51792-0354-362.fit (SDSS DR7一个目标fit文件)并画图;

若生成如下图像,则表示安装成功。

SDSS DR10的fits文件和DR7的fit文件结构不同,下面是DR10数据的读取方式,运行read_fits_DR10.py,读取spec-0768-52281-0572.fits (SDSS DR10一个目标fit文件)并画图

SDSS滤光片文件与DR10的文件格式类似,可用SDSS_filter_curves.py读取SDSS_filter_curves.fits,其中hdulist = pyfits.open('SDSS_filter_curves.fits')和data1 = hdulist[1].data,data2 = hdulist[2].data,data3 = hdulist[3].data,data4 = hdulist[4].data,data5 = hdulist[5].data读出每一行结构体数据之后,用lamda_u = data1.field(0)和respt_u = data1.field(1),……分别读出u,g,r,i,z五个波段的波长和透过率数据,SDSS_filter_curves.fits也可由http://www.sdss.org/instruments/camera/下载

其他很多绘图实例可参考http://matplotlib.org/网站的example和gallery

example:http://matplotlib.org/examples/index.html

  gallery:http://matplotlib.org/gallery.html

附:

    1、Writing mathematical expressions(书写数学表达式,包括希腊字母、上标下标、分数、积分、根号、重音等)
    http://matplotlib.org/users/mathtext.html

    2、PyFITS Documentation (PyFITS使用说明)
    https://pythonhosted.org/pyfits/
    3、Reads FITS images and tables into numpy arrays and manipulates FITS headers
    https://pypi.python.org/pypi/pyfits/3.1
    4、一个pyfits使用例子
    http://www.adass.org/adass/proceedings/adass99/P1-55/
    5、一个Python用户的天文相关Python资料收集
    http://blog.csdn.net/u013709332/article/details/45768763
    6、Important notice regarding the future of PyFITS (Space Telescope Science Institute PyFITS)
    http://www.stsci.edu/institute/software_hardware/pyfits

    7、Web2py网页开发框架,参考:

    https://web2pybook.readthedocs.org/en/latest/

    http://www.web2py.com/books/default/chapter/35/10