Phenquestions
Самое простое использование Python для математики - это калькулятор. Для этого запустите Python на терминале и воспользуйтесь функцией печати.
Простая математика доступна даже без активации математического модуля, но помимо сложения, вычитания, деления и умножения вам необходимо импортировать математический модуль. Чтобы сделать код коротким, импортируйте как "m". Теперь вы ставите m и точку перед любыми функциями, которые вы используете. Это работает одинаково для всех модулей в Python. Если вы хотите использовать комплексные числа, используйте модуль cmath.
Для функций, выходящих за рамки этого, ниже приведены некоторые библиотеки, специализированные для определенных нужд.
- Библиотеки NumPy обрабатывают математические функции для массивов. Возможно создание массивов любого типа, также поддерживается оптимизация в памяти. N-мерный массив полностью покрыт. Функции, которые выполняет библиотека, включают итерацию, преобразование Фурье, линейную алгебру и финансовые функции. Эта библиотека также реализует C-API, поэтому вы можете использовать скорость C без перевода всего проекта.
- SciPy - это набор программного обеспечения, связанного с наукой, с математическими задачами в центре. Если вам нужно что-то посчитать, это хорошее место для начала. Коллекция включает в себя интегрирование, оптимизацию и разреженные собственные значения.
- Scikit-image - отличный ресурс для обработки и анализа изображений. В библиотеке есть функции для определения линий, кромок и элементов. Он также имеет функции восстановления, когда у вас есть изображения с дефектами на них. Также доступно множество инструментов анализа.
- Scikit-learn полезен для объединения кода машинного обучения. Он содержит модули для классификации, регрессии, кластеризации и т. Д. Веб-страница полна полезных примеров, поэтому вы можете легко начать.
- Pandas - это ваш ресурс goto для наборов больших данных, на которых можно заниматься наукой о данных. Pandas поддерживает анализ и моделирование данных и делает это с помощью простого и понятного кода. Многие функции переводятся из R, поэтому вы можете создавать прототипы с помощью Pandas.
- Statsmodels удовлетворяет ваши потребности в статистических моделях. Эта библиотека обрабатывает многие похожие вещи, такие как Panda, но также может импортировать файлы Sata и обрабатывать анализ временных рядов. Включена песочница, в которой вы можете экспериментировать с различными статистическими моделями. Этот конкретный код еще не протестирован, но, возможно, он достаточно близок, чтобы вы могли закончить работу.
- Matplotlib: для построения ваших графиков, включает анимированные графики.
Ранние библиотеки отлично подходят для математики, но они намеренно избегают построения графиков. Вместо этого они позволяют библиотекам, таким как matplotlib, обрабатывать эти
Это сделало matplotlib обширным, и в нем также есть много вспомогательного программного обеспечения, которое охватывает картографирование, построение графиков и проектирование электронных схем.
- Gnuplot.py - это интерфейсный пакет для популярной программы gnuplot. Он имеет объектно-ориентированный дизайн, поэтому вы можете добавлять свои собственные расширения.
- Пэтси описывает статистические модели во всех их формах. Он также имеет много функций, которые являются общими для R, но с небольшими отличиями, например, как обозначать возведение в степень. Пэтси будет строить матрицы, используя формулы, очень похоже на то, как это делается в S и R.
- Sympy: когда вы хотите распечатать свои математические формулы, вы используете эту библиотеку. Он также имеет возможность оценивать выражения. Это очень полезно для создания формул в ваших документах LaTeX. Вы даже можете запустить Sympy live в своем браузере, чтобы протестировать его.
Теперь, когда вы узнали, какие проекты использовать для математики, вам скоро не хватит вычислительной мощности. Чтобы исправить эту ситуацию, параллельное выполнение является наиболее распространенным решением. Для этого существует несколько библиотек Python.
Библиотека mpi4py обеспечивает привязку к стандартному интерфейсу передачи сообщений. Вам необходимо скачать стандартную параллельную библиотеку, например mpich или openmpi. Оба доступны в стандартных репозиториях.
Другая библиотека - это parallel python или pp. Parallel Python создает сервер и множество клиентов, которые берут задания с вашего сервера. Этот проект не реализует стандарт, вместо этого вы используете сервер и клиент из того же пакета на всех своих машинах. В некотором смысле это проще, но это требует большего, когда ваш проект становится большим и вам нужны другие люди, чтобы предоставить вам вычислительную мощность.
Все эти библиотеки хороши сами по себе, но убедитесь, что вы выбрали правильную для своих нужд.
Выбор не является необратимым, но позже в проекте потребуется довольно много работы. Ваш исходный код нужно будет изменить, чтобы использовать новую библиотеку, и возникнут новые ошибки, поэтому выбирайте с умом.
Если вы хотите выполнять вычисления в интерактивном режиме, установите и используйте Ipython, поскольку это расширенная версия версии Python для командной строки. Кроме того, если вы еще этого не сделали, рассмотрите возможность использования Jupyter. Он предоставляет вам блокнот, документы и консоль кода в одном рабочем пространстве.
Фреймворк действует как IDE, но направлен больше на изучение проблем и программного обеспечения, которое вы разрабатываете, чем традиционные IDE.
Для получения дополнительной информации см. Эти статьи:
- Как установить Anaconda Python на Ubuntu 18.04 LTS
- Учебник по Anaconda Python
- 10 лучших Python IDE для Ubuntu
- Как установить ноутбуки Jupyter на Ubuntu 18.04 LTS
