Phenquestions
Najenostavnejša uporaba Pythona za matematiko je kot kalkulator. Če želite to narediti, na terminalu zaženite Python in uporabite funkcijo tiskanja.
Preprosta matematika je na voljo brez aktivacije matematičnega modula, poleg seštevanja, odštevanja, deljenja in množenja pa morate uvoziti matematični modul. Če želite, da je koda kratka, uvozite kot 'm'. Zdaj postavite m in piko pred katero koli funkcijo, ki jo uporabljate. To deluje enako za vse module v Pythonu. Če želite uporabiti kompleksna števila, uporabite cmath modul.
Za funkcije, ki presegajo to, je spodaj nekaj knjižnic, specializiranih za določene potrebe.
- Knjižnice NumPy obravnavajo matematične funkcije za nize. Možno je ustvariti poljubna polja in podprta je tudi optimizacija v pomnilniku. N-dimenzionalno polje je v celoti pokrito. Funkcije, ki jih knjižnica obravnava, vključujejo iteracijo, Fourier Transfom, linearno algebro in finančne funkcije. Ta knjižnica izvaja tudi C-API, tako da lahko uporabite hitrost C brez prevajanja celotnega projekta.
- SciPy je zbirka programske opreme, povezane z znanostjo, v središču pa so matematične naloge. Če morate kaj izračunati, je to dober začetek. Zbirka vključuje integracijo, optimizacijo in redke lastne vrednosti.
- Scikit-image je odličen vir za manipulacijo in analizo slik. Knjižnica ima funkcije za odkrivanje črt, robov in funkcij. Ima tudi funkcije za restavriranje, če imate slike z napakami. Na voljo je tudi veliko orodij za analizo.
- Scikit-learn je koristen za združevanje kode strojnega učenja. Vsebuje module za klasifikacijo, regresijo, združevanje v skupine in še več. Spletna stran je polna uporabnih primerov, tako da lahko preprosto začnete.
- Pandas je vaš goto vir za nabore velikih podatkov, na katerih se lahko naučite o podatkih. Pandas podpira analizo in modeliranje podatkov in to s preprosto in jasno kodo. Številne funkcije je mogoče prevesti iz jezika R, zato lahko s Pandami izdelate prototip.
- Statsmodels pokriva vaše potrebe po statističnih modelih. Ta knjižnica obravnava številne podobne stvari, kot je Panda, lahko pa tudi uvaža datoteke Sata in obravnava analizo časovnih vrst. Vključen je peskovnik, kjer lahko eksperimentirate z različnimi statističnimi modeli. Ta posebna koda še ni preizkušena, morda pa je dovolj blizu, da lahko končate delo.
- Matplotlib: za risanje grafikonov vključuje animirane ploskve.
Prejšnje knjižnice so odlične za matematiko, vendar so se namerno držale stran od načrtovanja. Namesto tega knjižnicam, kot je matplotlib, dovolijo, da to obravnavajo
Zaradi tega je matplotlib obsežen in ima tudi veliko podporne programske opreme, ki zajema preslikavo, risanje in oblikovanje elektronskih vezij.
- Gnuplot.py je vmesniški paket za priljubljeni program gnuplot. Ima objektno usmerjeno zasnovo, tako da lahko dodate svoje razširitve.
- Patsy opisuje statistične modele v vseh oblikah. Ima tudi številne funkcije, ki so običajne v R, vendar z majhnimi razlikami, na primer kako označiti stopnjevanje. Patsy bo matrike sestavljal s pomočjo formul, ki so zelo podobne tistim v S in R.
- Sympy: Ko želite natisniti svoje matematične formule, uporabite to knjižnico. Ima tudi zmožnost ocenjevanja izrazov. To je zelo koristno za ustvarjanje formul v vaših dokumentih LaTeX. Lahko celo zaženete Sympy v živo v brskalniku, da ga preizkusite.
Zdaj, ko ste se naučili, katere projekte uporabljati za matematiko, vam bo kmalu primanjkovalo procesorske moči. Da bi to popravili, je vzporedna izvedba najpogostejša rešitev. V ta namen obstaja več knjižnic Python.
Knjižnica mpi4py zagotavlja vezave na standardni vmesnik za posredovanje sporočil. Naložiti morate standardno vzporedno knjižnico, kot je mpich ali openmpi. Oba sta na voljo v standardnih repozitorijih.
Druga knjižnica je vzporedni python ali pp. Vzporedni Python ustvari strežnik in številne odjemalce, ki jemljejo opravila s strežnika. Ta projekt ne izvaja standarda, temveč uporabljate strežnik in odjemalca iz tega istega paketa na vseh svojih računalnikih. To je na nek način preprostejše, vendar zahteva več, ko postane vaš projekt velik in potrebujete druge ljudi, ki vam bodo posodili procesorsko moč.
Vse te knjižnice so sicer same po sebi dobre, vendar izberite tisto, ki ustreza vašim potrebam.
Izbira ni nepovratna, vendar bo pozneje v projektu zahtevala precej dela. Za uporabo nove knjižnice bo treba spremeniti izvorno kodo in pojavile se bodo nove napake, zato izberite pametno.
Če želite izračune izvajati interaktivno, namestite in uporabite Ipython, saj je to izboljšana različica različice ukazne vrstice Pythona. Če še niste, razmislite o uporabi zdravila Jupyter. Omogoča vam prenosni računalnik, dokumente in kodno konzolo v istem delovnem prostoru.
Okvir deluje kot IDE, vendar je bolj kot tradicionalni IDE namenjen raziskovanju težav in programske opreme, ki jo razvijate.
Za več informacij glejte te članke:
- Kako namestiti Anaconda Python na Ubuntu 18.04 LTS
- Vadnica za Anaconda Python
- 10 najboljših ID-jev Python za Ubuntu
- Kako namestiti prenosnike Jupyter na Ubuntu 18.04 LTS
