Phenquestions
Najjednoduchšie použitie Pythonu pre matematiku je ako kalkulačka. Za týmto účelom spustite Python na termináli a použite funkciu tlače.
Jednoduchá matematika je k dispozícii bez toho, aby ste dokonca aktivovali matematický modul, ale okrem sčítania, odčítania, delenia a násobenia musíte matematický modul importovať. Aby bol kód krátky, importujte ako „m“. Teraz dáte m a bodku pred všetky funkcie, ktoré používate. Toto funguje rovnako pre všetky moduly v Pythone. Ak chcete použiť komplexné čísla, použite modul cmath.
Pre funkcie nad touto časťou sú niektoré knižnice špecializované na určité potreby.
- Knižnice NumPy spracovávajú matematické funkcie pre polia. Je možné vytvárať polia ľubovoľného typu a je tiež podporovaná optimalizácia v pamäti. N-rozmerné pole je úplne pokryté. Medzi funkcie, ktoré knižnica spracováva, patria iterácia, Fourierov prevod, lineárna algebra a finančné funkcie. Táto knižnica tiež implementuje C-API, takže môžete použiť rýchlosť C bez prekladania celého projektu.
- SciPy je zbierka prírodovedného softvéru, ktorého hlavnou úlohou sú matematické úlohy. Ak potrebujete niečo vypočítať, je to dobré miesto pre začiatok. Zbierka obsahuje integráciu, optimalizáciu a riedke vlastné čísla.
- Scikit-image je skvelým zdrojom na manipuláciu a analýzu obrázkov. Knižnica má funkcie na detekciu čiar, hrán a prvkov. Má tiež obnovovacie funkcie, pretože keď máte obrázky, na ktorých sú chyby. K dispozícii je tiež veľa analytických nástrojov.
- Scikit-learn je užitočný na získanie kódu strojového učenia dohromady. Obsahuje moduly na klasifikáciu, regresiu, klastrovanie a ďalšie. Webová stránka je plná užitočných príkladov, aby ste mohli ľahko začať.
- Pandas je váš východiskový zdroj pre súbory veľkých dát, aby ste sa mohli venovať svojej dátovej vede. Pandas podporuje analýzu a modelovanie dát a robí to pomocou jednoduchého a prehľadného kódu. Mnoho funkcií je preložiteľných z jazyka R, takže môžete prototypovať s Pandas.
- Štatistické modely pokrývajú vaše potreby štatistických modelov. Táto knižnica spracováva mnoho podobných vecí, ako je Panda, ale môže tiež importovať súbory Sata a spracovávať analýzy časových radov. Súčasťou je pieskovisko, kde môžete experimentovať s rôznymi štatistickými modelmi. Tento konkrétny kód ešte nie je testovaný, ale možno je dosť blízko na to, aby ste prácu dokončili.
- Matplotlib: Na vykreslenie grafov obsahuje animované obrázky.
Predchádzajúce knižnice sú vynikajúce pre matematiku, ale zámerne sa zdržiavali plánovania. Namiesto toho nechali knižnice ako matplotlib, aby sa nimi zaoberali
Toto urobilo matplotlib rozsiahlym a má tiež veľa podporného softvéru, ktorý pokrýva mapovanie, vykresľovanie a návrh elektronických obvodov.
- Gnuplot.py je balíček rozhrania populárneho programu gnuplot. Má objektovo orientovaný dizajn, takže môžete pridať svoje vlastné rozšírenia.
- Patsy popisuje štatistické modely vo všetkých svojich formách. Má tiež veľa funkcií, ktoré sú bežné v R, ale s malými rozdielmi, napríklad ako označiť umocňovanie. Patsy bude zostavovať matice pomocou vzorcov, veľmi podobne ako v S a R.
- Sympy: Ak chcete vytlačiť svoje matematické vzorce, použite túto knižnicu. Má tiež schopnosť vyhodnocovať výrazy. Je to veľmi užitočné na vytváranie vzorcov v dokumentoch LaTeXu. Môžete dokonca spustiť program Sympy naživo vo svojom prehliadači a vyskúšať ho.
Teraz, keď ste sa dozvedeli, aké projekty máte použiť pre matematiku, čoskoro budete mať nedostatok výpočtovej sily. Na nápravu tejto situácie je najbežnejším riešením paralelné vykonávanie. Na tento účel existuje niekoľko knižníc Pythonu.
Knižnica mpi4py poskytuje väzby na štandardné rozhranie na odovzdávanie správ. Musíte si stiahnuť štandardnú paralelnú knižnicu ako mpich alebo openmpi. Oba sú k dispozícii v štandardných úložiskách.
Druhá knižnica je paralelný python alebo pp. Parallel Python vytvára server a mnoho klientov, ktorí preberajú úlohy z vášho servera. Tento projekt neimplementuje štandard, namiesto toho na všetkých svojich počítačoch použijete server a klienta z rovnakého balíka. To je v niektorých ohľadoch jednoduchšie, ale vyžaduje si to viac, keď sa váš projekt stane veľkým a potrebujete ďalších ľudí, aby vám požičali výkon spracovania.
Všetky tieto knižnice sú samy o sebe dobré, ale vyberte si tú správnu pre svoje potreby.
Výber nie je nezvratný, ale bude si vyžadovať pomerne veľa práce neskôr v projekte. Ak chcete používať novú knižnicu, bude potrebné zmeniť váš zdrojový kód a vyskytnú sa nové chyby, takže vyberajte s rozvahou.
Ak chcete vykonávať výpočty interaktívne, nainštalujte a použite Ipython, pretože ide o vylepšenú verziu verzie príkazového riadku Pythonu. Ak ste to ešte neurobili, zvážte použitie Jupyteru. Poskytuje vám notebook, dokumenty a kódovú konzolu na rovnakom pracovnom priestore.
Rámec funguje ako IDE, ale je zameraný viac na skúmanie problémov a softvéru, ktorý vyvíjate, ako tradičné IDE.
Viac informácií nájdete v týchto článkoch:
- Ako nainštalovať Anaconda Python na Ubuntu 18.04 LTS
- Výukový program pre anakondu Python
- Najlepšie 10 IDE Pythonu pre Ubuntu
- Ako inštalovať notebooky Jupyter na Ubuntu 18.04 LTS
