重拾Python学习,先从把python删除开始。。。

自己折腾就是不行啊,屡战屡败,最近终于找到前辈教我

第一步 删除Python

先把前阵子折腾的WSL和VScode删掉。还是得用spyder,跟matlab最像,也最容易入手。

从VScode上搞python,最后安装到appdata上,安装插件各种提示warning没权限,太烦了

参考:

Python随笔:彻底卸载Python和清除Python缓存数据https://blog.csdn.net/qq_38463737/article/details/107205696

方式一:(没成功)

确认版本为3.11.9,去镜像网址python-release-windows安装包下载_开源镜像站-阿里云https://mirrors.aliyun.com/python-release/windows/?spm=a2c6h.25603864.0.0.9bbb6414jJrkyE

下载3.11.9 amd版本,先安装,才会出现repair,然后再卸载。

试了一遍,没成功。

换方式二,应用市场下载的python的,用命令行删除

参考: 如何卸载应用商店的Python | PingCode智库https://docs.pingcode.com/baike/781318

1. 打开命令提示符

按下"Win + R"键,输入"cmd"并按下Enter键,打开命令提示符窗口。在命令提示符窗口中,你可以使用命令行工具来卸载Python。

2. 使用winget命令

Windows 10 和 Windows 11 提供了一个名为"winget"的命令行工具,你可以使用它来卸载从应用商店安装的应用。输入以下命令来卸载Python:

复制代码
winget uninstall Python

系统将自动寻找并卸载Python应用。

卸载成功。

3.注册表、残余文件夹都没找到,剩余动作就此罢休。

删除其他package

第二步 安装python


重新安装python,勾选添加path,选择为所有用户安装,装到D:\Python311\下

进入cmd,敲python,能进入编译,ok,done!

开始安装package工具包,在cmd下输入pip命令,使用清华大学镜像站资源

会自动安装到python安装文件夹下

复制代码
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple spyder

根据需要安装numpy,spyder,matplotlib,cartopy,scikit-learn,pandas,cmocean,seaborn等库,还听说了polars,numba等据说能提高计算性能的库,待我一一试来。

另外,我的带路人、导师、先辈,说他其实完全不会python,全靠豆包搜索,孤勇的完成了matlab向python的转换,我将谨遵他的指引,走向康庄大道,😂😂😂

附,polars,表格式批量处理数据

Polars 快速高效数据,替代pandas

发现一个有用的库,高效快速处理大批量数据,据说可以替代pandas。

当然,pandas我也不会用,但似乎有了polars,连julia都可以放弃了,那就放心转吧。

Polars,一个神奇的 Python 库https://zhuanlan.zhihu.com/p/683461941

Python polars学习-01 读取与写入文件_python polars read-CSDN博客https://blog.csdn.net/zhangtingduo/article/details/138177997

csv,txt数据可以很方便读取,但是spyder里不能直接显示读入数据,待我研究一下。

类似matlab的table,刚刚发现readtable也可以有类似fortran的固定宽度读取了。

使用 readtable 函数和 FixedWidthImportOptions 对象导入表并预览数据,非常方便

可惜终归是要抛弃matlab的。

附,numba,加速numpy数组循环

numba 是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。

numba,让python速度提升百倍_numba加速-CSDN博客https://blog.csdn.net/Pydatas/article/details/143088287?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-143088287-blog-133886829.235^v43^pc_blog_bottom_relevance_base8&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=2这介绍就深深吸引了我,python之前做for循环像死机一样,所以才坚决放弃了。没想到竟等来了好的。

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