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Die einfachste Verwendung von Python für Mathematik ist als Taschenrechner. Starten Sie dazu Python auf dem Terminal und verwenden Sie die Druckfunktion.
Die einfache Mathematik ist verfügbar, ohne das Mathematikmodul zu aktivieren, aber neben Addition, Subtraktion, Division und Multiplikation müssen Sie das Mathematikmodul importieren import. Um den Code kurz zu machen, importieren Sie als 'm'. Jetzt setzen Sie m und einen Punkt vor alle Funktionen, die Sie verwenden. Dies funktioniert für alle Module in Python gleich. Wenn Sie komplexe Zahlen verwenden möchten, verwenden Sie das cmath-Modul.
Für darüber hinausgehende Funktionen finden Sie unten einige Bibliotheken, die auf bestimmte Bedürfnisse spezialisiert sind.
- Die NumPy-Bibliotheken handhaben die mathematischen Funktionen für Arrays. Das Erstellen von Arrays jeglicher Art ist möglich und die Optimierung im Speicher wird ebenfalls unterstützt. Das N-dimensionale Array ist vollständig abgedeckt. Zu den Funktionen, die die Bibliothek verarbeitet, gehören Iteration, Fourier-Transformation, lineare Algebra und Finanzfunktionen. Diese Bibliothek implementiert auch eine C-API, sodass Sie die Geschwindigkeit von C nutzen können, ohne Ihr gesamtes Projekt zu übersetzen.
- SciPy ist eine Sammlung wissenschaftsbezogener Software mit mathematischen Aufgaben im Zentrum. Wenn Sie etwas berechnen müssen, ist dies ein guter Anfang. Die Sammlung umfasst Integration, Optimierung und dünn besetzte Eigenwerte.
- Scikit-image ist eine großartige Ressource zum Bearbeiten und Analysieren von Bildern. Die Bibliothek verfügt über Funktionen zum Erkennen von Linien, Kanten und Merkmalen. Es verfügt auch über Wiederherstellungsfunktionen, wenn Sie Bilder mit Fehlern haben. Es stehen auch viele Analysetools zur Verfügung.
- Scikit-learn ist nützlich, um Code für maschinelles Lernen zusammenzustellen. Es enthält Module für Klassifizierung, Regression, Clustering und mehr. Die Webseite ist voller nützlicher Beispiele, damit Sie leicht loslegen können.
- Pandas ist Ihre unverzichtbare Ressource für große Datensätze, um Ihre Datenwissenschaft zu betreiben. Pandas unterstützt Datenanalyse und Modellierung und tut dies mit einfachem und klarem Code. Viele Funktionen sind aus R übersetzbar, sodass Sie mit Pandas Prototypen erstellen können.
- Statsmodels deckt Ihren Bedarf an statistischen Modellen. Diese Bibliothek verarbeitet viele ähnliche Dinge wie Panda, kann aber auch Sata-Dateien importieren und Zeitreihenanalysen durchführen. Es ist eine Sandbox enthalten, in der Sie mit verschiedenen statistischen Modellen experimentieren können. Dieser spezielle Code wurde noch nicht getestet, aber vielleicht ist er nah genug, um den Job abzuschließen.
- Matplotlib: Um Ihre Diagramme zu zeichnen, enthält animierte Diagramme.
Die früheren Bibliotheken sind großartig für die Mathematik, aber sie haben sich bewusst vom Plotten ferngehalten. Stattdessen lassen sie Bibliotheken wie matplotlib diese handhaben
Dadurch wurde matplotlib umfangreich und es gibt auch viele unterstützende Software, die Mapping, Plotten und elektronisches Schaltungsdesign abdeckt.
- Gnuplot.py ist ein Schnittstellenpaket zum beliebten Programm gnuplot. Es hat ein objektorientiertes Design, sodass Sie Ihre eigenen Erweiterungen hinzufügen können.
- Patsy beschreibt statistische Modelle in all ihren Formen. Es hat auch viele Funktionen, die in R üblich sind, aber mit kleinen Unterschieden, wie z. Patsy wird Matrizen mit Formeln erstellen, sehr ähnlich wie in S und R.
- Sympy: Wenn Sie Ihre mathematischen Formeln drucken möchten, verwenden Sie diese Bibliothek. Es hat auch die Fähigkeit, Ausdrücke auszuwerten. Es ist sehr nützlich, um Formeln in Ihren LaTeX-Dokumenten zu erstellen. Sie können Sympy sogar live in Ihrem Browser ausführen, um es zu testen.
Nachdem Sie nun gelernt haben, welche Projekte Sie für die Mathematik verwenden sollten, wird Ihnen die Rechenleistung bald fehlen. Um diese Situation zu beheben, ist die parallele Ausführung die häufigste Lösung. Dafür gibt es mehrere Python-Bibliotheken.
Die mpi4py-Bibliothek bietet Bindungen an das standardmäßige Message Passing Interface. Sie müssen eine parallele Standardbibliothek wie mpich oder openmpi herunterladen. Beide sind in den Standard-Repositorys verfügbar.
Die andere Bibliothek ist paralleles Python oder pp. Parallel Python erstellt einen Server und viele Clients, die Jobs von Ihrem Server annehmen. Dieses Projekt implementiert keinen Standard, stattdessen verwenden Sie den Server und den Client aus demselben Paket auf allen Ihren Maschinen. Dies ist in mancher Hinsicht einfacher, erfordert jedoch mehr, wenn Ihr Projekt groß wird und Sie andere Leute benötigen, die Ihnen Rechenleistung zur Verfügung stellen.
Diese Bibliotheken sind alle an sich gut, aber stellen Sie sicher, dass Sie die richtige für Ihre Bedürfnisse auswählen.
Die Wahl ist nicht irreversibel, erfordert aber später in einem Projekt ziemlich viel Arbeit. Ihr Quellcode muss geändert werden, um eine neue Bibliothek zu verwenden, und es treten neue Fehler auf. Wählen Sie also mit Bedacht.
Wenn Sie Ihre Berechnungen interaktiv durchführen möchten, installieren und verwenden Sie Ipython, da dies eine erweiterte Version der Befehlszeilenversion von Python ist. Wenn Sie es noch nicht getan haben, sollten Sie auch Jupyter verwendenpy. Es bietet Ihnen Notebook, Dokumente und eine Code-Konsole auf demselben Arbeitsbereich.
Das Framework fungiert als IDE, zielt jedoch mehr darauf ab, die Probleme und die Software, die Sie entwickeln, als herkömmliche IDEs zu untersuchen.
Weitere Informationen finden Sie in diesen Artikeln:
- So installieren Sie Anaconda Python unter Ubuntu 18.04 LTS
- Anaconda-Python-Tutorial
- Top 10 Python-IDEs für Ubuntu
- So installieren Sie Jupyter-Notebooks unter Ubuntu 18.04 LTS
