Phenquestions
Visvienkāršāk Python matemātikai izmanto kā kalkulatoru. Lai to izdarītu, palaidiet Python terminālā un izmantojiet drukas funkciju.
Vienkāršā matemātika ir pieejama, neaktivizējot pat matemātikas moduli, bet papildus saskaitīšanai, atņemšanai, dalīšanai un reizināšanai jums ir jāimportē matemātikas modulis. Lai kods būtu īss, importējiet kā “m”. Tagad visu izmantoto funkciju priekšā jūs ievietojat m un punktu. Tas darbojas vienādi visiem Python moduļiem. Ja vēlaties izmantot sarežģītus skaitļus, izmantojiet cmath moduli.
Tālāk ir norādītas dažas bibliotēkas, kas specializējas noteiktām vajadzībām.
- NumPy bibliotēkas apstrādā masīvu matemātiskās funkcijas. Ir iespējams izveidot jebkura veida masīvus, un tiek atbalstīta arī optimizēšana atmiņā. N dimensiju masīvs ir pilnībā pārklāts. Funkcijas, kuras bibliotēka apstrādā, ietver iterāciju, Furjē transfomu, lineāro algebru un finanšu funkcijas. Šajā bibliotēkā tiek ieviesta arī C-API, lai jūs varētu izmantot C ātrumu, netulkojot visu projektu.
- SciPy ir ar zinātni saistītas programmatūras kolekcija, kuras centrā ir matemātiski uzdevumi. Ja jums kaut kas jāaprēķina, šī ir laba vieta, kur sākt. Kolekcijā ietilpst integrācija, optimizācija un retas īpašvērtības.
- Scikit-image ir lielisks resurss, lai manipulētu un analizētu attēlus. Bibliotēkā ir funkcijas līniju, malu un funkciju noteikšanai. Tam ir arī atjaunošanas funkcijas, ja jums ir attēli ar defektiem. Ir pieejami arī daudzi analīzes rīki.
- Scikit-learn ir noderīgs, lai kopā iegūtu mašīnmācīšanās kodu. Tas satur klasifikācijas, regresijas, kopu veidošanas un citus moduļus. Tīmekļa lapa ir pilna ar noderīgiem piemēriem, lai jūs varētu viegli sākt darbu.
- Pandas ir jūsu lielo datu kopu goto resurss, kurā varat veikt datu zinātni. Pandas atbalsta datu analīzi un modelēšanu, un to veic ar vienkāršu un skaidru kodu. Daudzas funkcijas ir tulkojamas no R, tāpēc jūs varat prototipēt ar Pandas.
- Statistikas modeļi aptver jūsu vajadzības pēc statistikas modeļiem. Šī bibliotēka apstrādā daudzas līdzīgas lietas, piemēram, Panda, bet var arī importēt Sata failus un apstrādāt laika rindu analīzi. Ir iekļauta smilšu kaste, kurā varat eksperimentēt ar dažādiem statistikas modeļiem. Šis konkrētais kods vēl nav pārbaudīts, bet varbūt tas ir pietiekami tuvu, lai jūs varētu pabeigt darbu.
- Matplotlib: grafiku uzzīmēšanai ir iekļauti animēti grafiki.
Agrākās bibliotēkas ir lieliski piemērotas matemātikai, taču tās ir apzināti atturējušās no plānošanas. Tā vietā viņi ļāva tādām bibliotēkām kā matplotlib rīkoties
Tas ir padarījis matplotlib plašu, un tam ir arī daudz atbalsta programmatūras, kas aptver kartēšanu, grafiku un elektronisko shēmu dizainu.
- Gnuplot.py ir interfeisa pakete populārajai gnuplot programmai. Tam ir objektorientēts dizains, lai jūs varētu pievienot savus paplašinājumus.
- Patijs apraksta statistikas modeļus visos veidos. Tam ir arī daudzas funkcijas, kas ir kopīgas R, bet ar nelielām atšķirībām, piemēram, kā apzīmēt eksponenci. Patsy veidos matricas, izmantojot formulas, kas ir ļoti līdzīgas tam, kā tas tiek darīts S un R.
- Sympy: ja vēlaties izdrukāt matemātiskās formulas, izmantojiet šo bibliotēku. Tā arī spēj novērtēt izteicienus. Tas ir ļoti noderīgi, lai izveidotu formulas jūsu LaTeX dokumentos. Lai to pārbaudītu, jūs pat varat palaist Sympy tiešraidē savā pārlūkprogrammā.
Tagad, kad esat uzzinājis, kādus projektus izmantot matemātikā, drīz pietrūks apstrādes jaudas. Lai labotu šo situāciju, visizplatītākais risinājums ir paralēla izpilde. Šim nolūkam ir vairākas Python bibliotēkas.
Mpi4py bibliotēka nodrošina saites ar standarta ziņojumu nodošanas saskarni. Jums ir jāielādē standarta paralēlā bibliotēka, piemēram, mpich vai openmpi. Abi ir pieejami standarta krātuvēs.
Otra bibliotēka ir paralēlais pitons vai pp. Parallel Python izveido serveri un daudzus klientus, kas paņem darbus no jūsu servera. Šajā projektā netiek ieviests standarts, tā vietā visās savās mašīnās izmantojat serveri un klientu no šīs pašas pakotnes. Dažos gadījumos tas ir vienkāršāk, bet tas prasa vairāk, ja jūsu projekts kļūst liels un jums ir nepieciešami citi cilvēki, kas jums aizdotu apstrādes jaudu.
Šīs bibliotēkas pašas par sevi ir labas, taču pārliecinieties, ka izvēlaties pareizo bibliotēku savām vajadzībām.
Izvēle nav neatgriezeniska, taču vēlāk projekta laikā būs jāpieliek diezgan daudz darba. Avota kods būs jāmaina, lai izmantotu jaunu bibliotēku, un radīsies jaunas kļūdas, tāpēc izvēlieties saprātīgi.
Ja vēlaties veikt aprēķinus interaktīvi, instalējiet un izmantojiet Ipython, jo tā ir uzlabota Python komandrindas versijas versija. Turklāt, ja vēl neesat to izdarījis, apsveriet iespēju izmantot Jupyter. Tas nodrošina jūs ar piezīmju grāmatiņu, dokumentiem un kodu konsoli tajā pašā darbvietā.
Sistēma darbojas kā IDE, taču tā ir vairāk vērsta uz jūsu izstrādāto problēmu un programmatūras izpēti nekā tradicionālie IDE.
Lai iegūtu papildinformāciju, skatiet šos rakstus:
- Kā instalēt Anaconda Python uz Ubuntu 18.04 LTS
- Anaconda Python apmācība
- 10 galvenie Ubuntu Python IDE
- Kā instalēt Jupyter piezīmjdatorus Ubuntu 18.04 LTS
