+1.13
6 читателей, 54 топика


Основы работы в Scilab

Рисунок 1.
Scilab — свободная платформа для численных расчетов. Поддерживается консорциумом Scilab.
Распространяется по лицензии CeCILL (Совместима с GPL).
Доступны версии для ОС Linux, Windows, MacOS X.
Программа включает перевод интерфейса на различные языки (в том числе русский).

Официальный сайт программы: http://www.scilab.org

Читать дальше →
  • avatar
  • 0
  • 0


Установка дополнительных пакетов в R

Для установки дополнительных пакетов в R используется команда:
install.packages("package_name")

Если подключение к интернет осуществляется с помощью прокси, то сначала необходимо выполнить команду:
Sys.setenv("http_proxy" = "http://proxy:port")

Для подключения дополнительного пакета используется команда
library(package)
  • avatar
  • 0
  • 0


Краткий обзор математических пакетов NumPy и Scipy

Пакеты NumPy ( http://numpy.scipy.org ) и SciPy ( http://www.scipy.org) являются двумя наиболее известными расширениями языка Python для проведения научных расчетов.
Пакет Numpy включает модули для эффективной работы с многомерными массивами, матрицами, функции для генерации псевдослучайных чисел, функции, реализующие алгоритмы линейной алгебры, преобразование Фурье, возможности интеграции программ на языках С и Фортран.
Пакет SciPy базируется на пакете NumPy и расширяет его возможности. Например, включает модули для численного интегрирования, статистического анализа, решения обыкновенных дифференциальных уравнений, обработки сигналов и изображений, оптимизационные алгоритмы,… .
Далее рассмотрим подробнее некоторые возможности пакета NumPy.

Читать дальше →
  • avatar
  • 0
  • 0


Визуализация данных с использованием matplotlib

Matplotlib — это библиотека Python для построения качественных двухмерных графиков.

Замечание. При работе с matplotlib в Debian Wheezy возникает ошибка:
«Matplotlib KeyError ItalicAngle в Debian Wheezy»
Решение проблемы описано здесь.


Рассмотрим некоторые примеры использования matplotlib.
Пример. Построить график функции $y = x^2$ на отрезке [-10, 10] с шагом изменения аргумента 0.01.

# -*- coding: utf8 -*-    
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(-10,10.01,0.01) #Массив значений аргумента
plt.plot(x,x**2) #Построение графика
plt.xlabel(r'$x$') #Метка по оси x в формате TeX
plt.ylabel(r'$f(x)$') #Метка по оси y в формате TeX
plt.title(r'$y=x^2$') #Заголовок в формате TeX
plt.grid(True) #Сетка
plt.show() #Показать график

Рисунок 1.

Читать дальше →
  • avatar
  • 0
  • +1