提到科学计算,可能大家马上就想到matlab、maple等,或者scilab、octave、R、gnuplot等开源的软件。
这些软件各有其优缺点。然而,就算我们只需要其中某个功能,往往也需要耗费大量时间和精力去安装软件,并系统学习。统一语法成了众望所归。
强大的python库,几乎能满足你所有的应用要求(有点夸张了),让你从此不再需要为了某种工具而学习其语法。各种库紧密围绕在python周围,共同编织美好的明天。
科研离不开科学计算,写论文离不开数据可视化。下面列出了小博选用的python库,帮助你解决科学计算以及数据可视化这两个问题。
python--优雅的编程语言
matplotlib--SourceForge最佳项目,python的2D绘图库
mayavi2--python的3D绘图库
sympy---python符号计算库numpy 和 scipy --python数值计算库
简介
1、numpy and scipy:numpy提供了矩阵和向量类,而scipy依赖numpy,它封装了科学计算的算法。简单的说,numpy提供对象,scipy提供了算法。
2、matplotlib:绘图功能基本上可以与matlab媲美。它的特色是可以嵌入类似tex语言的数学公式,直接对图添加数学公式。
这个功能很好地解决了想对图的标题添加上下标的问题。
matlab绘图很方便,但选择matplotlib的一个重要原因是,matplotlib画的图很漂亮。可能是我matlab太差吧,同样是默认绘图参数,matplotlib绘制的图看起来就是舒服许多,曲线非常平滑,没有锯齿。
matplotlib的文档和demo图都非常丰富。如果你要绘制二维图形,先到它网上去寻找一个漂亮的图,稍微修改一下代码,就能画出非常专业的二维图。
3、mayavi2 :绘制的三维图非常好看,我第一次看到它绘制的向量场图,那种惊讶之状无法形容。
4、sympy:符号计算库,函数名称类似maple。
以上介绍的库的文档非常丰富,要学习它们只需要认真看文档就行了。它们文档结构很好,便于查找,临时抱佛脚可能效果也很显著,毕竟完成了任务就ok了。
一个一个库去安装费时费力,已经有人将它们都集成到一起,比如python(x,y)。python(x,y)的语言环境类似matlab,主要面向科学家,使用起来非常方便,最重要的是它免费。网上有下载,google一下吧。
小博发现python portable 软件也内置了许多库,可能是mayavi2体积太大就没包含它,但是已经够用了。
你可以把它解压到U盘中,将它插到没有安装python的机器中照样可以运行python、画二维图.....。软件大概60多M,网上有下载,选择2.5版的下载。
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