1.  前言

前一篇已經教大家如何在Android Studio上進行Chaquopy安裝；由於Chaquopy支援Python多個第三方庫，讓開發者可以在Android Studio上輕鬆使用Python生態系統。Chaquopy支援大多數常用的Python第三方庫，例如numPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。詳細第三方庫可參考Chaquopy package repository網站。

因此這次要教大家如何安裝Python第三方庫numpy與應用。

2.  Android Studio安裝Python第三方庫numpy

以下環境是在Windows 10下建置。

a.  在appàbuild.gradleàdefaultConfigàpython區塊添加文件添加。(圖1)

pip{
    install "numpy"
}​

看官們如果要安裝其他第三方庫也可以利用此方式進行新增。

圖1

b.  設定完後記得，點擊Sync Now進行同步，完成之後，Python的第三方庫numpy套件就成功加入項目內。(圖2)

圖2

3.  Android內使用 Python第三方庫numpy套件範例

以下提供兩個範例，1) 使用numpy計算兩個矩陣的乘積。2) 使用numpy生成隨機數組，並計算其平均值和標準差，除了透過python使用numpy計算外，還能將計算後的數值返回並轉成java格式，供使用者能夠在java進行後續應用，達到java與python交互應用。
a.  使用numpy計算兩個矩陣的乘積。
i.   在hello_python.py檔案內增加。(圖3)

import numpy as np

 

#使用numpy計算兩個矩陣的乘積
def matrix_multiply():
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
    c = np.matmul(a, b)
    return c

圖3

ii.  我們在MainActivity檔案內添加以下程式碼，將python內numpy計算完後的數值讀取到java程式中。(圖4)

//初始化python環境
if(!Python.isStarted()){
    Python.start(new AndroidPlatform(this));
}

//使用numpy計算兩個矩陣的乘積
Python py = Python.getInstance();

//調用hello_python.py裡面的matrix_multiply函式
PyObject pyObj = py.getModule("hello_python").get("matrix_multiply");

 

//將matrix_multiply計算完的數值，換成java中的float類型

float[][] result = pyObj.call().toJava(float[][].class);
String resultStr = "";
for (int i = 0; i < result.length; i++) {
        for (int j = 0; j < result[i].length; j++) {
             resultStr += result[i][j] + " ";
     }
        resultStr += "\n";

}
Log.d("Result", resultStr);​

圖4

iii.  最後執行Run app即可成功使用，可以在Logcat中看到python返回至Java的输出。 (圖5)

圖5

b.  使用numpy生成隨機數組，並計算其平均值和標準差。

i.  在hello_python.py檔案內增加。(圖6)

import numpy as np

 

#使用numpy生成隨機數組，並計算其平均值和標準差。

def numpy_example():

    # Generate a random array with shape (3, 3)

    a = np.random.rand(3, 3)

    # Calculate the mean of the array

    mean = np.mean(a)

    # Calculate the standard deviation of the array

    std = np.std(a)

    return mean, std​

圖6

ii.  我們在MainActivity檔案內添加以下程式碼，將python內numpy計算完後的兩個返回值，分別讀取到java程式中。(圖7)

//使用numpy生成隨機數組，並計算其平均值和標準差。

Python np = Python.getInstance();

//調用hello_python.py裡面的numpy_example函式

PyObject npObj = np.getModule("hello_python").get("numpy_example");

PyObject npResult = npObj.call();

//numpy_example的返回值有兩個，將其分別轉換成java中的float類型

float mean = npResult.asList().get(0).toFloat();

float std = npResult.asList().get(1).toFloat();

Log.d("Result"," mean = "+ mean);

Log.d("Result"," std = "+ std);​

圖7

iii.  最後執行Run app既可成功使用，可以在Logcat中看到python返回至Java的输出。(圖8)

圖8

結語

透過以上的教學，相信各位已經能夠成功透過Android Studio輕鬆地結合Chaquopy使用Python第三方庫numpy，這將可為各位看官們提供更多的功能應用選擇，使得開發過程更加靈活和高效，有問題的看官們歡迎聯繫我，我們一同討論。

喜歡我的帖子，請幫我按個”收藏”，我們下回見。

Q&A

1. Chaquopy 是否可以在 iOS 上運行？

Ans：Chaquopy 目前只支援 Android 平台，並不支持 iOS。 

2. Chaquopy是否需要Internet連接才能工作？

Ans：在構建過程中，Chaquopy需要Internet連接才能下載Python解釋器和第三方庫。但是，在運行時，它不需要Internet連接。

3. 在使用Chaquopy時，是否需要將Python代碼轉換為Java代碼?

Ans：不需要。Chaquopy允許直接在Android應用中運行Python代碼，並且可以方便地將Python數據類型轉換為Java數據類型。

4. Chaquopy的Python第三方庫是否支援Qt5嗎?

Ans： Chaquopy並不支援Qt5

5. Chaquopy的Python第三方庫是否支持OpenCV?

Ans：是的，有支援，此部份下一篇博文會介紹，近請期待。