Python için En İyi 10 Matematik Kitaplığı – Linux Önerileri

Çoğu zaman, program yazarken, başkalarının daha önce kullandığı özel işlevleri kullanmanız gerekir. Bu olduğunda, açık kaynak imdada yetişir ve size bu ihtiyacı karşılayan bir kütüphane getirir. Python modüllerini çağırır, modülleri kullanmak için içe aktarmanız gerekir. Matematik birimleri, özellikle hazır bir teoriniz olduğunda, ancak kendi özel probleminiz için standart matematik kullanmanız gerektiğinde kullanışlıdır. Python Standart Kitaplığı’ndaki matematik modülü birçok özelliğe sahiptir. Bu işlevleri kullanarak sorununuzu kolayca çözüp çözemeyeceğinizi kontrol etmeye değer. Orada hangi işlerin olduğunu bilmeniz gerekiyorsa, listeye göz atmanız gerekir. Ancak, önce Unity’nin tüm standart C işlevlerini uyguladığını anlayın.

Python’un matematik için en basit kullanımı bir hesap makinesidir. Bunu yapmak için terminalde Python’u başlatın ve yazdırma işlevini kullanın.

Simple Math, Math modülü etkinleştirilmeden de kullanılabilir, ancak toplama, çıkarma, bölme ve çarpma işlemlerine ek olarak Math modülünü içe aktarmanız gerekir. Sembol kısaltması için ‘m’ olarak içe aktarın. Şimdi hangi işlevi kullanıyorsanız kullanın önüne m ve bir nokta koyun. Bu, Python’daki tüm modüller için aynı şekilde çalışır. Karmaşık sayılar kullanmak istiyorsanız cmath modülünü kullanın.

Bunun ötesindeki işlevler için, burada belirli ihtiyaçlara yönelik bazı özel kitaplıklar bulunmaktadır.

1. NS bir dizi Kitaplıklar, matrisler için matematiksel işlevlerle ilgilenir. Her türden dizi oluşturmak mümkündür ve bellek içi optimizasyon da desteklenir. Boyut N aralığı tamamen kapsanmıştır. Kitaplık tarafından işlenen işlevler özyineleme, Fourier dönüşümü, doğrusal cebir ve finansal işlevleri içerir. Bu kitaplık aynı zamanda C-API’yi uygular, böylece tüm projenizi tersine çevirmeden C hızını kullanabilirsiniz.

1. Bilimler Temelinde matematiksel görevler bulunan bilimle ilgili programların bir koleksiyonudur. Bir şey hesaplamanız gerekiyorsa, burası başlamak için iyi bir yer. Grup, entegrasyon, optimizasyon ve seyrek özdeğerleri içerir.

1. scikit-ler Görüntü işleme ve analiz için harika bir kaynaktır. Kitaplık, yazı tiplerini, kenarları ve özellikleri algılamak için özellikler içerir. Ayrıca, üzerinde kusurlu fotoğraflarınız olduğunda geri yükleme özelliği de vardır. Ayrıca birçok analiz aracı mevcuttur.

1. scikit-öğren Makine öğrenimi kodunu derlemek için kullanışlıdır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlası için modüller içerir. Web sayfası, kolayca başlamanız için yararlı örneklerle doludur.

1. bandalar Veri biliminizi yapmak için büyük veri kümeleri için başvurulacak kaynaktır. Pandas, veri analizi ve modellemeyi destekler ve bunu basit, anlaşılır bir kodla yapar. Pandas ile prototip oluşturabilmeniz için birçok işlev R’den çevrilebilir.

1. İstatistiksel modeller İstatistiksel modelleme ihtiyaçlarınızı karşılar. Bu kitaplık, Panda ile benzer pek çok şeyi işler ancak aynı zamanda Sata dosyalarını içe aktarabilir ve zaman serisi analizi gerçekleştirebilir. Farklı istatistiksel modelleri deneyebileceğiniz bir sanal alan var. Bu özel kod henüz test edilmedi, ancak işi bitirmek için yeterince yakın olabilir.

1. matplotlib: Kendi çizimlerinizi çizmeniz için animasyonlu grafikler içerir.
   Önceki kütüphaneler matematik için harikaydı, ancak kasıtlı olarak çizimden uzaklaştılar. Bunun yerine, matplotlib gibi kitaplıkların bunu halletmesine izin veriyorlar.
   Bu, matplotlib’i kapsamlı hale getirir ve ayrıca haritalama, çizim ve elektronik devre tasarımını kapsayan birçok destekleyici yazılıma sahiptir.

1. Gnuplot.py Popüler gnuplot yazılımı için bir arayüz paketidir. Kendi uzantılarınızı ekleyebilmeniz için nesne yönelimli bir tasarıma sahiptir.

1. Patsy İstatistiksel modelleri tüm biçimleriyle açıklar. Aynı zamanda R ile birçok ortak işlevi vardır, ancak üslerin nasıl gösterildiği gibi küçük farklılıklar vardır. Patsy, S ve R’de yapılanlara çok benzer formüller kullanarak diziler oluşturacaktır.

1. sempati: Bu kitaplık, kendi matematiksel formüllerinizi yazdırmak istediğinizde kullanılır. Ayrıca ifadeleri değerlendirme yeteneğine de sahiptir. LaTeX belgelerinizde formül oluşturmak için çok kullanışlıdır. Test etmek için tarayıcınızda Sympy Live’ı bile başlatabilirsiniz.

Artık matematik için hangi projeleri kullanacağınızı bildiğinize göre, yakında işlem gücü sorunu yaşayacaksınız. Paralel yürütme, bu durumu düzeltmek için en yaygın çözümdür. Bunun için birçok Python kütüphanesi var.

mpi4py kitaplığı, standart ileti geçiş arabirimine bağlamalar sağlar. Mpich veya openmpi gibi standart bir paralel kitaplık indirmeniz gerekir. Her ikisi de standart depolarda mevcuttur.

Başka bir kütüphane Python Parallel veya p’dir. Paralel Python, sunucunuzdan iş alan bir sunucu ve birkaç istemci oluşturur. Bu proje bir standart uygulamıyor, bunun yerine sunucu ve istemciyi tüm makinelerinizde aynı pakette kullanıyorsunuz. Bu, bazı yönlerden daha basittir, ancak projeniz büyürken ve size işlem gücü verecek başka insanlara ihtiyaç duyduğunuzda daha fazla zaman alır.

Tüm bu kitaplıklar kendi başlarına iyidir, ancak ihtiyaçlarınız için doğru olanı seçtiğinizden emin olun.
Seçim geri alınamaz, ancak daha sonra bir proje üzerinde oldukça fazla çalışma gerektirecektir. Yeni bir kitaplığı kullanmak için kaynak kodunuz değişmelidir ve yeni hatalar oluşacaktır, bu nedenle akıllıca seçim yapın.

Hesaplamalarınızı etkileşimli olarak yapmak istiyorsanız, Python’un komut satırı sürümünün geliştirilmiş bir sürümü olduğu için Ipython’u kurun ve kullanın. Ayrıca, henüz kullanmadıysanız Jupyter kullanmayı düşünün. Aynı çalışma alanında size defter, belgeler ve kod konsolunu verir.

Çerçeve bir IDE işlevi görür, ancak geleneksel IDE’lerden daha çok sorunları ve geliştirdiğiniz programları algılamayı amaçlar.

Daha fazla bilgi için şu makalelere bakın:

• Anaconda Python’u Ubuntu 18.04 LTS’ye nasıl kurarım
• Anakonda piton eğitimi
• Ubuntu için En İyi 10 Python IDE’si
• Jupyter Notebook’ları Ubuntu 18.04 LTS’ye nasıl kurarım