10 лучших математических библиотек для Python

Часто, когда вы пишете программы, вам нужно использовать специальные функции, которые другие использовали до вас. Когда это происходит, на помощь приходит открытый исходный код, который предоставляет библиотеку, которая удовлетворяет эти потребности. Python называет их модули, чтобы использовать модули, которые вам нужно импортировать. Модули для математики особенно полезны, когда у вас есть теория, но вам нужно использовать стандартную математику для вашей конкретной задачи. Модуль Mathematics в стандартной библиотеке Python имеет множество функций. Полезно проверить, сможете ли вы легко решить вашу проблему с помощью этих функций. Если вам нужно знать, какие функции существуют, вам нужно просмотреть список. Однако сначала поймите, что модуль реализует все стандартные функции C.

Простейшее 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 любыми функциями, которые вы используете. Это работает одинаково для всех модулей в Python. Если вы хотите использовать комплексные числа, используйте модуль cmath.

Для других функций ниже приведены некоторые библиотеки, специально предназначенные для определенных нужд.

  1. Библиотеки NumPy обрабатывают математические функции для массивов. Возможно создание массивов любого типа, также поддерживается оптимизация 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 проекта.
  1. SciPy — это коллекция программного обеспечения, связанного с наукой, с математические задачи в центре. Если вам нужно что-то посчитать, это хорошее место для начала. Коллекция включает в себя интеграцию, оптимизацию и разреженные собственные значения.
  1. Scikit-image — отличный ресурс для управления и анализа изображений. В библиотеке есть функции для обнаружения линий, кромок и элементов. Он также имеет функции восстановления, когда у вас есть изображения с дефектами. Также доступно множество инструментов анализа.
  1. Scikit-learn полезен для объединения кода машинного обучения. Он содержит модули для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого. Веб-страница полна полезных примеров, так что вы можете легко начать работу.
  1. Pandas — это ваш ресурс goto для больших наборов данных, на котором вы можете заниматься наукой о данных. Pandas поддерживает анализ и моделирование данных и делает это с помощью простого и понятного кода. Многие функции переводятся из R, поэтому вы можете создавать прототипы с помощью Pandas.
  1. Statsmodels удовлетворяет ваши потребности в статистических моделях.. Эта библиотека обрабатывает многие похожие вещи, такие как Panda, но также может импортировать файлы Sata и обрабатывать анализ временных рядов. Включена песочница, в которой вы можете экспериментировать с различными статистическими моделями. Этот конкретный код еще не протестирован, но, возможно, он достаточно близок, чтобы вы могли закончить работу.
  1. Matplotlib: для построения ваших графиков включает анимированные графики.
    Более ранние библиотеки отлично подходят для математики, но они намеренно избегают построения графиков. Вместо этого они позволяют библиотекам, таким как matplotlib, обрабатывать эти
    . Это сделало matplotlib обширным, и в нем также есть много вспомогательного программного обеспечения, которое охватывает картографирование, построение графиков и проектирование электронных схем.
  1. Gnuplot.py — это интерфейсный пакет для популярной программы gnuplot. Он имеет объектно-ориентированный дизайн, поэтому вы можете добавлять свои собственные расширения.
  1. Пэтси описывает статистические модели во всех их формах. Он также имеет много функций, которые являются общими для R, но с небольшими отличиями, например, как обозначать возведение в степень. Пэтси будет строить матрицы, используя формулы, очень похоже на то, как это делается в S и R.
  1. Sympy: когда вы хотите распечатать свои математические формулы, вы используете эта библиотека. Он также имеет возможность оценивать выражения. Это очень полезно для создания формул в ваших документах LaTeX. Вы даже можете запустить Sympy в браузере, чтобы проверить его.

Теперь, когда вы узнали, какие проекты использовать для математики, вам скоро не хватит вычислительной мощности. Чтобы исправить эту ситуацию, параллельное выполнение является наиболее распространенным решением. Для этой цели существует несколько библиотек Python.

Библиотека mpi4py обеспечивает привязку к стандартному интерфейсу передачи сообщений. Вам необходимо скачать стандартную параллельную библиотеку, например mpich или openmpi. Оба доступны в стандартных репозиториях.

Другая библиотека — это parallel python или pp. Parallel 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 того же пакета на всех своих машинах. В некотором смысле это проще, но это 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 выбрали исправьте один в соответствии с вашими потребностями.
Этот выбор не является необратимым, но позже в проекте потребуется довольно много работы. Ваш исходный код необходимо будет изменить, чтобы использовать новую библиотеку, и возникнут новые ошибки, поэтому выбирайте с умом.

Если вы хотите выполнять свои вычисления 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 записную книжку, документы и консоль кода в одной рабочей области.

Фреймворк действует как IDE, но нацелен больше на изучение проблем и программного обеспечения, которое вы разрабатываете, чем традиционные IDE.

Дополнительные сведения см. в следующих статьях:

  • Как установить Anaconda Python в Ubuntu 18.04 LTS
  • Учебник по Anaconda Python
  • 10 лучших IDE Python для Ubuntu
  • Как установить записные книжки Jupyter на Ubuntu 18.04 LTS
Оцените статью
nanomode.ru
Добавить комментарий