Много раз, когда вы пишете программы, вам нужно использовать специальные функции, которые другие использовали до вас. Когда это происходит, на помощь приходит открытый исходный код и предоставляет вам библиотеку, которая покрывает эту потребность. Python вызывает их модули, чтобы использовать модули, вам нужно их импортировать.
Модули по математике особенно полезны, когда у вас есть готовая теория, но вам нужно использовать стандартную математику для решения конкретной задачи. Модуль Mathematics в стандартной библиотеке Python имеет множество функций.
Полезно проверить, сможете ли вы легко решить свою проблему с помощью этих функций. Если вам нужно знать, какие функции существуют, вам нужно пройтись по списку. Однако сначала поймите, что модуль реализует все стандартные функции C. Получить последние вакансии из раздела Вакансии вне кампуса
Самое простое использование Python для математики — это калькулятор. Для этого запустите Python на терминале и используйте функцию печати.
Простая математика доступна даже без активации математического модуля, но помимо сложения, вычитания, деления и умножения вам необходимо импортировать математический модуль. Чтобы сделать код коротким, импортируйте как «m». Теперь вы ставите m и точку перед всеми используемыми функциями. Это работает одинаково для всех модулей в Python. Если вы хотите использовать комплексные числа, используйте модуль cmath.
Для дополнительных функций ниже приведены некоторые библиотеки, специализированные для определенных нужд.
- Библиотеки NumPy обрабатывают математические функции для массивов. Возможно создание массивов любого типа, а также поддерживается оптимизация в памяти. N-мерный массив полностью покрыт. Функции, которые обрабатывает библиотека, включают итерацию, преобразование Фурье, линейную алгебру и финансовые функции. Эта библиотека также реализует C-API, поэтому вы можете использовать скорость C без перевода всего вашего проекта.
- SciPy – это набор программного обеспечения, связанного с наукой, в центре которого находятся математические задачи. Если вам нужно что-то рассчитать, это хорошее место для начала. Коллекция включает в себя интеграцию, оптимизацию и разреженные собственные значения.
- Scikit-image – отличный ресурс для обработки и анализа изображений. В библиотеке есть функции для обнаружения линий, ребер и элементов. Он также имеет функции восстановления, когда у вас есть изображения с дефектами. Также доступно множество инструментов для анализа.
- Scikit-learn полезен для составления кода машинного обучения. Он содержит модули для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого. Веб-страница полна полезных примеров, так что вы можете легко приступить к работе.
- Pandas – это ваш ресурс для поиска больших наборов данных, на котором вы можете заниматься наукой о данных. Pandas поддерживает анализ данных и моделирование и делает это с помощью простого и понятного кода. Многие функции можно перевести из R, поэтому вы можете создавать прототипы с помощью Pandas. Получайте обновления вакансий Python из раздела Off Campus Drives
- Statsmodels удовлетворяет ваши потребности в статистических моделях. Эта библиотека обрабатывает многие подобные вещи, такие как Panda, но также может импортировать файлы Sata и выполнять анализ временных рядов. Включена песочница, где вы можете экспериментировать с различными статистическими моделями. Этот конкретный код еще не протестирован, но, возможно, он достаточно близок к завершению работы.
- Matplotlib: включает анимированные графики для построения графиков.
Предыдущие библиотеки отлично подходят для математических вычислений, но они намеренно не используются для построения графиков. Вместо этого они позволяют библиотекам, таким как matplotlib, обрабатывать эти данные. - Gnuplot.py — это интерфейсный пакет для популярной программы gnuplot. Он имеет объектно-ориентированный дизайн, поэтому вы можете добавлять свои собственные расширения.
- Пэтси описывает статистические модели во всех их формах. Он также имеет много функций, общих для R, но с небольшими отличиями, например, как обозначать возведение в степень. Пэтси будет строить матрицы, используя формулы, очень похожие на то, как это делается в S и R.
- Sympy: когда вы хотите распечатать свои математические формулы, вы используете эту библиотеку. Он также имеет возможность оценивать выражения. Это очень полезно для создания формул в документах LaTeX. Вы даже можете запустить Sympy в своем браузере, чтобы протестировать его.
Теперь, когда вы узнали, какие проекты использовать для математики, вам скоро не хватит вычислительной мощности. Чтобы исправить эту ситуацию, наиболее распространенным решением является параллельное выполнение. Для этой цели существует несколько библиотек Python.
Библиотека mpi4py обеспечивает привязку к стандартному интерфейсу передачи сообщений. Вам нужно скачать стандартную параллельную библиотеку, такую как mpich или openmpi. Оба доступны в стандартных репозиториях.
Другая библиотека — это параллельный python или pp. Параллельный Python создает сервер и множество клиентов, которые берут задания с вашего сервера. Этот проект не реализует стандарт, вместо этого вы используете сервер и клиент из этого же пакета на всех своих машинах. Это в некотором смысле проще, но требует большего, когда ваш проект становится большим и вам нужны другие люди, чтобы предоставить вам вычислительную мощность.
Все эти библиотеки хороши сами по себе, но убедитесь, что вы выбрали ту, которая соответствует вашим потребностям.
Выбор не является необратимым, но потребует довольно много работы позже в проекте. Ваш исходный код нужно будет изменить, чтобы использовать новую библиотеку, и возникнут новые ошибки, поэтому выбирайте с умом.
Если вы хотите выполнять расчеты в интерактивном режиме, установите и используйте Ipython, так как это расширенная версия версии Python для командной строки. Кроме того, если вы еще этого не сделали, рассмотрите возможность использования Jupyter. Он предоставляет вам блокнот, документы и консоль кода в одном рабочем пространстве.
