Phenquestions
Den enkleste bruken av Python til matematikk er som kalkulator. For å gjøre dette, start Python på terminalen og bruk utskriftsfunksjonen.
Den enkle matematikken er tilgjengelig uten å aktivere matematikkmodulen, men utover tillegg, subtraksjon, inndeling og multiplikasjon må du importere matematikkmodulen. For å gjøre koden kort, importer som 'm'. Nå setter du m og en prikk foran alle funksjonene du bruker. Dette fungerer likt for alle moduler i Python. Hvis du vil bruke komplekse tall, kan du bruke cmath-modulen.
For funksjoner utover det, nedenfor er noen biblioteker spesialisert for visse behov.
- NumPy-bibliotekene håndterer de matematiske funksjonene for matriser. Å lage matriser av alle typer er mulig, og optimalisering i minnet støttes også. Den N-dimensjonale matrisen er fullt dekket. Funksjoner som biblioteket håndterer inkluderer iterasjon, Fourier Transfom, lineær algebra og økonomiske funksjoner. Dette biblioteket implementerer også et C-API, slik at du kan bruke hastigheten på C uten å oversette hele prosjektet.
- SciPy er en samling av vitenskapelig programvare, med matematiske oppgaver i sentrum. Hvis du trenger å beregne noe, er dette et godt sted å starte. Samlingen inkluderer integrering, optimalisering og sparsomme egenverdier.
- Scikit-image er en flott ressurs for å manipulere og analysere bilder. Biblioteket har funksjoner for å oppdage linjer, kanter og funksjoner. Den har også restaureringsfunksjoner, for når du har bilder med mangler på seg. Det er også mange analyseverktøy tilgjengelig.
- Scikit-læring er nyttig for å få sammen maskinlæringskode. Den inneholder moduler for klassifisering, regresjon, klynging og mer. Nettsiden er full av nyttige eksempler, slik at du enkelt kan komme i gang.
- Pandas er din ressurs for store datasett å gjøre datavitenskapen din på. Pandas støtter dataanalyse og modellering og gjør det med enkel og tydelig kode. Mange funksjoner kan oversettes fra R, slik at du kan prototype med Pandas.
- Statsmodels dekker dine behov for statistiske modeller. Dette biblioteket håndterer mange lignende ting som Panda, men kan også importere Sata-filer og håndtere tidsserieanalyser. Det er en sandkasse inkludert der du kan eksperimentere med forskjellige statistiske modeller. Den aktuelle koden er ikke testet ennå, men kanskje den er nær nok til at du kan fullføre jobben.
- Matplotlib: Inkluderer animerte plotter for å plotte grafer.
De tidligere bibliotekene er gode for matematikken, men de har bevisst holdt seg borte fra å plotte. I stedet lar de biblioteker som matplotlib håndtere disse
Dette har gjort matplotlib omfattende, og det har også mange støttende programvare som dekker kartlegging, plotting og elektronisk kretsdesign.
- Gnuplot.py er en grensesnittpakke til det populære gnuplot-programmet. Den har en objektorientert design slik at du kan legge til dine egne utvidelser.
- Patsy beskriver statistiske modeller i alle former. Den har også mange funksjoner som er vanlige i R, men med små forskjeller, som hvordan man betegner eksponentiering. Patsy vil bygge matriser ved hjelp av formler, veldig lik måten det gjøres i S og R på.
- Sympy: Når du vil skrive ut matematiske formler, bruker du dette biblioteket. Det har også evnen til å evaluere uttrykk. Det er veldig nyttig for å lage formler i LaTeX-dokumentene dine. Du kan til og med kjøre Sympy live i nettleseren din for å teste den.
Nå som du har lært hvilke prosjekter du skal bruke til matematikk, vil du snart ha kort prosesseringskraft. Å rette opp den situasjonen er parallell kjøring den vanligste løsningen. Det er flere Python-biblioteker for dette formålet.
Mpi4py-biblioteket gir bindinger til standard Message Passing Interface. Du må laste ned et standard parallellbibliotek som mpich eller openmpi. Begge er tilgjengelige i standardregister.
Det andre biblioteket er parallell python eller pp. Parallel Python oppretter en server og mange klienter som tar jobber fra serveren din. Dette prosjektet implementerer ikke en standard, i stedet bruker du serveren og klienten fra den samme pakken på alle maskinene dine. Dette er enklere på noen måter, men det krever mer når prosjektet ditt blir stort og du trenger andre mennesker for å gi deg prosessorkraft.
Disse bibliotekene er alle gode i seg selv, men sørg for å velge den riktige for dine behov.
Valget er ikke irreversibelt, men vil kreve ganske mye arbeid senere i et prosjekt. Kildekoden din må endres for å bruke et nytt bibliotek, og nye feil vil oppstå, så velg med omhu.
Hvis du vil gjøre beregningene dine interaktivt, installerer og bruker Ipython, da dette er en forbedret versjon av kommandolinjeversjonen av Python. Hvis du ikke allerede har gjort det, bør du vurdere å bruke Jupyter. Den gir deg notatbok, dokumenter og en kodekonsoll på samme arbeidsområde.
Rammeverket fungerer som en IDE, men er mer rettet mot å utforske problemene og programvaren du utvikler enn tradisjonelle IDEer.
For mer informasjon se disse artiklene:
- Slik installerer du Anaconda Python på Ubuntu 18.04 LTS
- Anaconda Python Tutorial
- Topp 10 Python IDEer for Ubuntu
- Slik installerer du Jupyter Notebooks på Ubuntu 18.04 LTS
