Cara Install Numpy Python di Windows

Dalam Algoritma Informatika kita membutuhkan sebuah libraries untuk menjalankan kode untuk sekuens. Menginstall Numpy di Windows gampang-gampang susah jika kita tidak menemukan versi Numpy yang cocok untuk Python yang kita punya.
Dalam blog ini saya mempunyai metode yang cukup mudah untuk menginstall Numpy untuk Python di Windows, dengan cara :

1. Jika belum mempunyai installan Python silahkan install Python terlebih dahulu. Source Python dapat didownload pada link https://www.python.org/downloads/
2. Jika sudah terinstall Python di Windows kalian, buka folder installan Python dan buka folder Script, dan klik kanan + Shift untuk membuka cmd. Anda bisa buka cmd dan arahkan folder directory ke installan Python anda. Seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini:

   

   Arahkan cmd ke Folder Script Python anda

   Jika di komputer saya directory Script Pythonnya ada di "C:\Python34\Scripts". Sehingga muncul cmd seperti gambar dibawah ini:
   
3. Langkah selanjutnya yaitu mendownload instalan Numpy lewat cmd. Pastikan komputer anda terhubung dengan internet. Kemudian ketikan "pip install matplotlib" pada cmd. seperti terlihat pada gambar dibawah ini:
   
   Tunggu beberapa saat hingga proses download dan instalasi selesai.
4. Jika instalasi sudah selesai silahkan cek apakahNumpy anda sudah terinstall dengan baik dengan cara buka idle python anda dan ketikan "import numpy" seperti gambar dibawah ini:
   

Jika hasilnya seperti gambar diatas komputer anda sudah terinstall numpy dan anda bisa menggunakan libraries numpy pada proyek python anda.
Silahkan jalankan kode dibawah ini untuk memastikan numpy sudah terinstall

import numpy

# Penjajaran lokal dengan algoritme Smith-Waterman
# Linear gap scoring, multi path traceback
# sim_matrix adalah dictionary yang berisi subsitution matriks
def sw_align(seq1, seq2, sim_matrix, gap_penalty):
    rows, cols = len(seq1)+1, len(seq2)+1
    M = numpy.zeros((rows, cols), int)
    P = numpy.zeros((rows, cols), int) # 1 = diag, 2 = left, 3 = up

    # Dynamic programming
    for i in range(1, rows):
        for j in range(1, cols):
            k1, k2 = seq1[i-1], seq2[j-1]
            if (k1, k2) in sim_matrix:
                d = M[i-1][j-1] + sim_matrix[(k1, k2)]
            else:
                d = M[i-1][j-1] + sim_matrix[(k2, k1)]
            u = M[i-1][j] + gap_penalty
            l = M[i][j-1] + gap_penalty
            M[i][j] = max(d, u, l, 0)

            if M[i][j] == d: P[i][j] = 1
            elif M[i][j] == l: P[i][j] = 2
            elif M[i][j] == u: P[i][j] = 3

    # Traceback
    max_idx = numpy.where(M == M.max())     # cari indeks maksimum
    idx = zip(max_idx[0], max_idx[1])

    result = []

    for h in idx:   # untuk setiap posisi mulai trackback
        i, j = h
        al_seq1 = al_seq2 = ''
        score = M[i][j]
        while P[i][j] != 0:
            if P[i][j] == 1: # arah diagonal
                al_seq1 = seq1[i-1] + al_seq1
                al_seq2 = seq2[j-1] + al_seq2
                i -= 1
                j -= 1
            elif P[i][j] == 2: # arah kiri
                al_seq1 = '-' + al_seq1
                al_seq2 = seq2[j-1] + al_seq2
                j -= 1
            elif P[i][j] == 3:
                al_seq1 = seq1[i-1] + al_seq1
                al_seq2 = "-" + al_seq2
                i -= 1
            else:
                break

        al_symbol = ''
        for i in range(len(al_seq1)):
            al_symbol += "|" if al_seq1[i] == al_seq2[i] else " "

        result.append([score, al_seq1, al_seq2, al_symbol])

    return result, M, P

# Cetak matriks DP
def print_dp_matrix(seq1, seq2, M, P):
    rows, cols = len(seq1)+1, len(seq2)+1
    arrow = [' ', '?', '?', '?']

    seq2 = '-' + seq2
    print ' ',
    for j in range(0, cols):
        print ' ' + seq2[j],
    print

    seq1 = '-' + seq1
    for i in range(0, rows):
        print seq1[i],
        for j in range(0, cols):
            print arrow[P[i][j]] + str(M[i][j]),
        print

if __name__ == '__main__':
    seq1 = "TTCTGGGTTGAGCTAATCAGAGGGCGGCCCAAAGAGAGCACAATTTGGACTAGTGGGAGCAGCATATCCT"
    seq2 = "ACTCTGGTAGCTAATCAGAGAGCGAACCGGAGAGAGCACAATGTGCTCTAGTGGGATTAGCATACTTC"

    sim_matrix = {
        ('A','A'): +2,
        ('G','A'): -1,  ('G','G'): +2,
        ('C','A'): -1,  ('C','G'): -1,  ('C','C'): +2,
        ('T','A'): -1,  ('T','G'): -1,  ('T','C'): -1,  ('T','T'): +2
    }

    gap_penalty = -3

    alns, M, P = sw_align(seq1, seq2, sim_matrix, gap_penalty)

    print_dp_matrix(seq1, seq2, M, P)
    print

    for aln in alns:
        print aln[1]
        print aln[3]
        print aln[2]
        print "Score =", aln[0]
        print

• Tweet
• Share
• Share
• Share
• Share

Sign up here with your email