search

Sunday, March 4, 2012

Научные вычисления с помощью Python

Научные вычисления с помощью Python стали возможны благодаря пакету SciPy. Этот пакет позволяет интегрировать, решать системы уравнений, оптимизировать и многое другое. SciPy крепко связан с NumPy, который обеспечивает поддержку массивов данных.

Установка. Если вы используете Linux, то скорее всего, эти пакеты включены в официальный репозиторий и все что вам надо будет - отметить их галочкой к установке. Также рекомендую установить matplotlib для отображения графиков и Spyder IDE для написания кода.

В Windows можно установить каждый пакет по отдельности (кроме вышеперечисленных вам понадобится еще PyQt4 и SPI и, возможно, что-то другое). Поэтому наиболее простой способ установки для WIndows - это Python(x, y). Эта сборка включает в себя все необходимые библиотеки и программы для научной работы.

Основные преимущества Python:
- это полноценный язык программирования, который позволит вам, в случае необходимости, расширить возможности написанного кода;
- синтаксис в Python ориентирован на легкое восприятие - он компактен и содержит минимум специальных символов;
- это легкодоступное и бесплатное программное обеспечение;
- с легкостью позволяет использовать уже написанный программный код при решении других задач.

Matplotlib бесплатная библиотека для графического отображения информации. Синтаксис очень похож на Matlab (так утверждается)





В качестве IDE можно использовать простой текстовый редактор, такой как gedit или notepad++ или полноценный Eclipse IDE (кросс-платформенный). Есть и специальный научный Spyder IDE, который доступен как в Linux, так и в Windows. По функциональности и концепции он должен быть похож на Matlab. Включает в себя редактор с поддержкой автоввода, отладчик, окно наблюдения за переменными, историю комманд и другое. Присутствует несколько цветовых схем, которые позволят коду выглядеть точно также, как и в других IDE.


Для интерактивной работы с SciPy можно использовать IPython

No comments:

Post a Comment