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私は今学期、科学プログラミングのコースを受講しましたが、とても楽しく、多くのことを実験しました。Python と関連するすべてのモジュールを使用しました。私は次の学期に物理学の実験室を取っていますが、Python がどのように優れた方法ではできない方法で、または Excel の機能よりも優れた方法で私を助けることができるかを皆さんから聞きたかっただけです。私はシンボリックなものに Mathematica を使用しているので、データの目的には Python を使用します。

私の頭の上から、私ができる関連することは次のとおりです。

  • 入門コースで期待されるすべてのもの (ループ、配列、スライス配列など)。

  • テキスト ファイルからのデータの読み取り。

  • 散布図、折れ線グラフ、棒グラフのプロット。

  • 線形回帰をプロットする方法を学んでいますが、完全には理解していません。

  • 私は Project Euler で 7 つの問題を解決しました (自慢できることは何もありませんが、私がスキルのどの位置にいるのかをよりよく理解できるかもしれません)。

一部の方からのご連絡をお待ちしております。あなたが言及したものの使用方法を説明する必要はありません。ドキュメントを調べることができます。

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Scipyには、さらに多くの高度な分析ツールが含まれているため、便利です。たとえば、Scipy には線形回帰が含まれており、そこからさらに興味深いものになります。あなたが言及した他のツールに加えて、おそらくあなたのニーズのほとんどがカバーされていることに気付くでしょう.

ツールの選択に関するその他の注意事項:

  1. Mathematica は、余裕があれば素晴らしいツールです。私は Sympy などの他のオプションをいじってみましたが、残念ながら Mathematica ほど有用ではありません。
  2. 本格的な科学研究に Excel を使用することは想像できません。クラスで学んだツールを引き続き使用することを計画している場合は、その可能性を提供するツールから始めることもできます。
于 2009-12-17T17:48:19.103 に答える
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科学者が必要とするすべての Pythonという論文が思い浮かびます。生物学から物理学への必要な変換を行うことができることを願っています。

于 2009-12-16T06:46:08.683 に答える
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Excel をあからさまに拒否しないでください。単純なデータ分析とプロットを行うには、依然として優れています。また、Excel には、ほとんどのエンジニアや科学者のコンピューターにインストールできるという大きな利点があり、同僚との作業の共有がはるかに簡単になります。

とは言っても、Excel でうまくいかない場合は Python を使用します。私がしなければならなかった時：

  • 3 番目の列に基づいて散布図の点に色を付ける
  • ベクトル場をプロットする
  • 数千のデータファイルのそれぞれからいくつかの値を抽出して、統計的工程管理を行います
  • どの変数が重要であるかを見つけるために、大規模なデータセットのさまざまな次元で数十の散布図を生成します
  • 最終結果だけでなく、計算のいくつかの中間点で非線形方程式を解きます。
  • 問題を定義するためにユーザーからの可変長入力を受け入れる

Excel の VBA もこれらの多くのことを実行できますが、このような原始的な言語ではすぐに苦痛になります。Microsoft が、IronPythonを Excel の次のバージョンで第一級のスクリプト言語にすることを夢見ています。それまでは、Resolver Oneをお試しください。

于 2009-12-17T05:54:29.423 に答える
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Jan Martinek による EuroScipy 2008 での 2 つのプレゼンテーションを思い出すことができます。彼は PhD 候補であり、バックグラウンドで物理学に関するいくつかの楽しい実験を行いました。アブストラクトはここにあります。彼に直接連絡していただければ、もっと多くのことを共有したいと思うでしょう。また、EuroScipy の他のプレゼンテーションもご覧ください。物理学関連のプレゼンテーションが他にもいくつかあります。

于 2009-12-18T15:21:08.713 に答える