Модуль graph python как установить
Графика в Python
Графика в Python.
Чтобы задать цвет рисования линий в Python используется команда obj.setOutline(«цвет»)
Пример программы на Python, которая отображает линию в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 400, 400)
obj = Line(Point(50, 50), Point(350, 350))
obj.setOutline(«blue»)
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Для отображения окружности в Python используется
obj = Circle(Point(x, y), R)
x, y – координаты центра окружности,
R – радиус окружности.
Пример программы на Python, которая отображает окружность в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 400, 400)
obj = Circle(Point(200, 200), 50)
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Для отображения прямоугольника в Python используется процедура
obj = Rectangle(Point(x1, y1), Point(x2, y2))
x1, y1 – координаты левого верхнего угла прямоугольника,
x2, y2 – координаты правого нижнего угла прямоугольника
Пример программы на Python, которая отображает прямоугольник в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 300, 300)
obj = Rectangle(Point(50, 50), Point(200, 250))
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Для отображения эллипса в Python используется процедура
obj = Oval(Point(x1, y1), Point(x2, y2))
x1, y1 – координаты первого фокуса эллипса,
x2, y2 – координаты второго фокуса эллипса.
Пример программы на Python, которая отображает эллипс в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 300, 300)
obj = Oval(Point(100, 100), Point(250, 200))
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Для отображения многоугольника в Python используется процедура
obj = Polygon(Point(x1, y1), Point(x2, y2),…, Point(xn, yn))
x1, y1, x2, y2,…, xn, yn – координаты вершин многоугольника.
Пример программы на Python, которая отображает пятиугольник в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 400, 400)
obj = Polygon(Point(10, 10), Point(300, 50), Point(200, 300), Point(150, 150), Point(70, 70))
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Определение цвета закрашивания графического объекта в Python
Чтобы задать цвет закрашивания графического объекта в python используется команда obj.setFill(«цвет»)
Пример программы на Python, которая рисует закрашенную синюю окружность
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 400, 400)
obj = Circle(Point(200, 200), 50)
obj.setFill(«blue»)
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Для редактирования границ объектов в Python используются процедуры setOutline(“цвет границы”) и
setWidth(ширина границы).
obj.setOutline(«blue») – объект obj отображается с границей синего цвета.
obj.setWidth(5) – объект obj отображается с шириной границы 5 пикселей.
По умолчанию графический объект в Python будет отображаться с границами чёрного цвета шириной 1 пиксель.
Пример программы на Python, которая отображает фигуру с синей границей и заливкой в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 310, 310)
obj = Polygon(Point(10, 10), Point(300, 50), Point(200, 300), Point(150, 150), Point(70, 70))
obj.setOutline(«blue»)
obj.setWidth(5)
obj.setFill(«cyan»)
obj.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
текстовый объект= Text(координаты точки размещения текста, “Текст”)
msg = Text(Point(50, 100), “Hello World!”)
На экран в точке с координатами (50, 100) выведется текст со строкой Hello World!
Для изменения размера текста используется команда текстовый объект.setSize(размер текста)
msg.setSize(12)
Цвет текста изменяется с помощью метода setTextColor(цвет)
msg.setTextColor(“black”)
Текст в графическом объекте можно заменить с помощью метода setText(“Текст”)
msg.setText(“Другой текст”)
Стиль текста изменяется с помощью процедуры setStyle(стиль)
msg.setStyle(“bold”)
Стиль normal изменяет стиль текста на обычный, bold меняет стиль на полужирный, italic меняет стиль на курсив, bold italic меняет стиль текста на полужирный курсив.
Пример программы на Python, которая отображает текст в графическом окне.
from graphics import *
win = GraphWin(«Окно для графики», 400, 400)
obj = Polygon(Point(10, 10), Point(300, 50), Point(200, 300), Point(150, 150), Point(70, 70))
obj.setOutline(«blue»)
obj.setWidth(5)
obj.setFill(«cyan»)
obj.draw(win)
win.getMouse()
obj.undraw()
msg = Text(Point(200, 200), «Фигура удалилась с экрана»)
msg.setSize(12)
msg.setTextColor(«black»)
msg.setStyle(«bold italic»)
msg.draw(win)
win.getMouse()
win.close()
Как устанавливать пакеты в Python — с PIP и без
Прежде чем что-то устанавливать, давайте разберёмся, что такое пакет, чем он отличается от модуля, и как с ним работать. У слова «пакет» применительно к Python два значения.
Установка PIP для Python 3 и 2
Если вы используете виртуальные окружения на базе venv или virtualenv, pip уже установлен. Начиная с Python 3.4 (для Python 2 — с версии 2.7.9) pip поставляется вместе с интерпретатором. Для более ранних версий устанавливать менеджер пакетов нужно вручную. Вариантов два:
C помощью скрипта get_pip.py — быстро.
Через setuptools — кроме pip сможем использовать easy_install.
Вариант 1. Скачиваем скрипт get_pip.py и запускаем в консоли. Для этого открываем терминал через Win+R>»cmd»>OK и пишем:
Полный путь полезен и в том случае, если у вас на компьютере несколько версий Python и вы ставите пакет для одной из них.
Вариант 2. Скачиваем архив с setuptools из PYPI и распаковываем в отдельный каталог. В терминале переходим в директорию setuptools c файлом setup.py и пишем:
python setup.py install
Установка пакета в pip
Пора запустить pip в Python и начать устанавливать пакеты короткой командой из консоли:
pip install имя_пакета
Обновить пакет не сложнее:
Если у вас последняя версия пакета, но вы хотите принудительно переустановить его:
Посмотреть список установленных пакетов Python можно с помощью команды:
Найти конкретный пакет по имени можно командой «pip search». О других командах можно прочесть в справке, которая выдается по команде «pip help».
Удаление пакета Python
Когда пакет больше не нужен, пишем:
pip uninstall имя_пакета
Как установить пакеты в Python без pip
он не удаляет пакеты,
он может пытаться установить недозагруженный пакет.
Если нужно скачать пакет из альтернативного источника, вы можете задать URL или локальный адрес на компьютере:
Список пакетов, установленных через easy_install, хранится в файле easy-install.pth в директории /libs/site-packages/ вашего Python.
К счастью, удалять установленные через easy_install пакеты можно с помощью pip. Если же его нет, потребуется удалить пакет вручную и стереть сведения о нем из easy-install.pth.
Теперь вы умеете ставить и удалять пакеты для вашей версии Python.
Кстати, для тех, кто изучает Python, мы подготовили список полезных и практичных советов.
Прежде чем что-то устанавливать, давайте разберёмся, что такое пакет, чем он отличается от модуля, и как с ним работать. У слова «пакет» применительно к Python два значения.
Установка PIP для Python 3 и 2
Если вы используете виртуальные окружения на базе venv или virtualenv, pip уже установлен. Начиная с Python 3.4 (для Python 2 — с версии 2.7.9) pip поставляется вместе с интерпретатором. Для более ранних версий устанавливать менеджер пакетов нужно вручную. Вариантов два:
C помощью скрипта get_pip.py — быстро.
Через setuptools — кроме pip сможем использовать easy_install.
Вариант 1. Скачиваем скрипт get_pip.py и запускаем в консоли. Для этого открываем терминал через Win+R>»cmd»>OK и пишем:
Полный путь полезен и в том случае, если у вас на компьютере несколько версий Python и вы ставите пакет для одной из них.
Вариант 2. Скачиваем архив с setuptools из PYPI и распаковываем в отдельный каталог. В терминале переходим в директорию setuptools c файлом setup.py и пишем:
python setup.py install
Установка пакета в pip
Пора запустить pip в Python и начать устанавливать пакеты короткой командой из консоли:
pip install имя_пакета
Обновить пакет не сложнее:
Если у вас последняя версия пакета, но вы хотите принудительно переустановить его:
Посмотреть список установленных пакетов Python можно с помощью команды:
Найти конкретный пакет по имени можно командой «pip search». О других командах можно прочесть в справке, которая выдается по команде «pip help».
Удаление пакета Python
Когда пакет больше не нужен, пишем:
pip uninstall имя_пакета
Как установить пакеты в Python без pip
он не удаляет пакеты,
он может пытаться установить недозагруженный пакет.
Если нужно скачать пакет из альтернативного источника, вы можете задать URL или локальный адрес на компьютере:
Список пакетов, установленных через easy_install, хранится в файле easy-install.pth в директории /libs/site-packages/ вашего Python.
К счастью, удалять установленные через easy_install пакеты можно с помощью pip. Если же его нет, потребуется удалить пакет вручную и стереть сведения о нем из easy-install.pth.
Теперь вы умеете ставить и удалять пакеты для вашей версии Python.
Кстати, для тех, кто изучает Python, мы подготовили список полезных и практичных советов.
GitLabinstallation instructions
Installing using Docker
The most hands-off and OS-agnostic way to install graph-tool is using Docker. If you have Docker installed, this can be done simply by running:
This will download a Docker image based on Arch GNU/Linux, that contains graph-tool, and can be run in any modern GNU/Linux distribution, MacOS X and Windows. It contains some other useful Python packages, such as matplotlib, Pandas, IPython and Jupyter.
Interactive sessions
After the image is pulled, you can start an interactive python shell in the container by running:
which will give you a Python 3 environment with graph-tool installed:
Interactive visualizations
If you want to use interactive visualization from within docker, you have first to enable local connections to the X server:
and then run the container with
Jupyter notebooks
To run jupyter notebooks from inside the docker image, you need to forward the necessary ports to the container, so that your native browser can connect to it at http://localhost:8888/. You need first to start an interactive shell session
and then start the notebook server
Do not forget to connect to http://localhost:8888/ instead of http://0.0.0.0:8888/, otherwise the connection to the kernel will not work!
(MacOS and Windows users still need to bind the above ports in the VM, as described here)
Native installation
Python modules are usually very easy to install, typically requiring nothing more that pip install
The easiest way to get going is to use a package manager, for which the installation is fairly straightforward. This is the case for some GNU/Linux distributions (Arch, Gentoo, Debian & Ubuntu) as well as for MacOS users using either Macports or Homebrew. It is also possible to install it via anaconda for both GNU/Linux and MacOS, through conda-forge.
Installation via package managers
GNU/Linux
Packages for Arch are available in the Arch User Repository. You can install it with pikaur:
Gentoo
An ebuild for graph-tool is included in the default Gentoo repository. Just do
Debian & Ubuntu
where DISTRIBUTION can be any one of
You should then download the public key 612DEFB798507F25 to verify the packages, with the command:
MacOS X
Homebrew
With Homebrew the installation is also straightforward, since a formula for it is included in the main repository:
Note that since current versions of Homebrew, pre-compiled binaries («bottles») of graph-tool are available!
If you encounter an error installing graph-tool via Homebrew, please file a bug report to that project directly, not graph-tool: https://github.com/Homebrew/homebrew-core/issues
Macports
A portfile is available for installation in MacOS X systems with Macports. It is included in the standard macports list. Just run the following command to install it:
If you encounter an error installing graph-tool via Macports, please file a bug report to that project directly, not graph-tool: https://trac.macports.org/wiki/Tickets
Conda
It’s possible to install graph-tool using the Conda package manager for both GNU/Linux and MacOS, via conda-forge. The packages are binary, so no compilation is necessary. This mode of installation is particularly useful when a system-wide installation is not possible due to lack of permissions, e.g. in HPC environments, since conda allows for unprivileged installations in a home directory.
The easiest way to install graph-tool is to create a new environment and install it there:
After that, install additional packages to the environment as needed:
You can also install graph-tool to a pre-existing environment with the following command, but the solver is likely to fail (or hang) if your environment already contains many packages already, whose dependencies may conflict with the graph-tool dependencies. This is particularly likely if your environment contains packages from the official Anaconda distribution, rather than the conda-forge distribution.
It is possible to list all of the versions of graph-tool available for your platform with:
If experiencing problems with the conda package, please open an issue at the conda-forge github page.
Windows
Fully native installation on windows is not supported, but two viable options are either to use Docker (see here for instructions), or the Ubuntu userspace for windows (more information here and here), which allows the native Ubuntu packages to be installed as described above.
Manual compilation
Graph-tool was tested extensively only on GNU/Linux and MacOS X systems, but should also be usable on other systems where the below requirements are met.
Generic instructions
Having installed the above dependencies (which can be done either manually, or preferably via a package manager), the module can be compiled in the usual way:
After compilation, the module can be installed in the default Python module directory by running:
The above will install the library in the standard directories, and usually the final step requires root privileges.
Deviations from the standard directories will require that we inform the configure script in specific ways. This is done via configuration options or environment variables passed to the script. The most important ones are listed below:
Options to the configure script
Environment variables
The configure script will consult some shell environment variables that will affect its configuration.
Below are some examples of using the above to achieve some common installation goals.
Installing in a specific location (e.g. in a home directory)
After the library has been installed, we need to make sure that the Python interpreter knows where to find it. In modern OSs, the above should already be in the interpreter’s path. But otherwise (or in case some other path is being used), we need to modify the PYTHONPATH environment variable
Dependencies installed in a nonstandard directory
(typically, in such cases we also want to install the library itself in the home directory; for this we need to combine with the options in the previous section.)
Installing in a virtualenv
To install graph-tool in a virtualenv we need to activate it before running configure
Important: The boost-python dependency must be compiled against the same Python version that is used in the virtualenv.
Troubleshooting
Memory requirements for compilation
Graph-tool requires relatively large amounts of RAM (
3 GB) during compilation, because it uses template metaprogramming extensively. Most compilers are still not not very well optimized for this, which means that even though the program is relatively small, it will still use up lots of RAM during compilation, specially if optimizations are used (and you do want to use them). Below you can see the memory usage during compilation using GCC 5.2.0 and clang 3.7.0, on a 64-bit GNU/Linux system with an Intel(R) Core(TM) i7-5500U CPU @ 2.40GHz.
GCC finishes under 80 minutes, and uses at most slightly below 3 GB. On the other hand, clang takes around 100 minutes, and has a memory use peak around 4 GB.
Parallel algorithms
Как установить библиотеку matplotlib в Python для построения графиков
Matplotlib – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется для построения графиков. Первоначально matplotlib был задуман Джоном Д. Хантером в 2002 году. Версия была выпущена в 2003 году, а последняя версия 3.1.1 выпущена 1 июля 2019 года.
Представляет данные в графической форме. Графическая форма может быть точечной диаграммой, гистограммой, столбчатой, диаграммой области, круговой диаграммой и т. д. Библиотека matplotlib обычно используется для визуализации данных. Визуализация данных позволяет нам принять эффективное решение для организации.
Рассмотрим как установить библиотеку matplotlib в Python.
Установка matplotlib
Прежде чем работать с библиотекой matplotlib, нам необходимо установить ее в Python. Давайте рассмотрим следующий метод установки библиотеки matplotlib.
Использование дистрибутива Anaconda для Python
Дистрибутив Anaconda – это самый простой способ установить библиотеку matplotlib, поскольку в него она уже предварительно включена. Так что дальнейшая установка нам не нужна.
Установка Matplotlib с помощью conda
Мы также можем установить matplotlib, используя приглашение conda. Откройте приглашение conda и введите следующую команду.
Использование команды pip
Пакет также можно использовать для установки библиотеки matplotlib. Откройте командную строку, введите следующую команду.
Подтвердите установку
CSC 161
Intro to Programming
Navigation
Quick search
Installing graphics.py using pip В¶
Quickstart (TL;DR)В¶
Use the Python 3 command pip3 to install Zelle’s graphics.py in a permanent, globally accessible location on your computer. Open a terminal prompt (such as OS X’s Terminal, or Windows’ Command Prompt) and type the command:
Detailed Instructions¶
I will break this down for the most common Python environments: Mac, Linux, Windows, and Jupyter Notebook.
Apple macOS & Linux Users¶
Next, we will use the pip3 tool, included Python 3, to install this file. The command you should type into the terminal is this:
Which looks like this:
After you type the above command and hit Enter, you should see the following output:
Microsoft Windows Users¶
The first step here is to properly install Python. When starting the installer for Python 3.5.1 (or later), be sure to select the installer option “Add Python 3.X to PATH”. This step is required!
Next, start a Windows Command Prompt. If you know how to do this, skip ahead. This can be started easily through a method described here, if you are unfamiliar with this.
To do this, open a Windows Explorer window, you’ll recognize this, I’m sure:
Next, we’ll start the Windows Command Prompt. This should work in Windows 7, 8 and 10, for sure. Click in the Explorer window’s path bar (hilighted with the red circle), type cmd and hit Enter.
A new Windows Command Prompt window should appear:
The output of the command should look very much like this:
Jupyter Notebook Users¶
Before we begin: please note that Jupyter Notebook is OPTIONAL to use in this course.
Using your already established procedure for usage, please start Jupyter. You should see the Jupyter file browser.
Go to the “New” menu, and select the “Terminal” option.
A new browser tab opens, displaying a terminal. In that terminal, type (or, copy and paste) the following:
The output of the command should look very much like this:
The module should have successfully installed, and is ready for use. Please note, you either have to create a new notebook, or restart the kernel of an existing notebook before you continue.