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Linux折騰記(十六):數(shù)值計算和符號計算

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不知道經(jīng)常需要做科學計算的朋友們有沒有這樣的好奇:在Linux系統(tǒng)下使用什么工具呢?說到科學計算,首先想到的肯定是Matlab,如果再說到符號計算,那就非Mathematica不可了??上?,以上兩款軟件都是商業(yè)軟件。雖然破解版滿天飛,但是這不符合開源世界的邏輯。在Linux系統(tǒng)下,也有非常不錯的科學計算工具,包括符號計算的也有。下面我就來隆重向大家推薦幾款。

Octave

  這款軟件是GNU出品,在GNU的在線文檔網(wǎng)站上可以下載到它的完整的幫助文檔,我喜歡pdf版,可以一口氣從頭讀到尾,很舒服。從語法角度講,Octave和matlib完全兼容。下面是其運行效果圖:

  它也有GUI界面的包裝,那就是QtOctave,如下圖:

  在Ubuntu下該軟件的安裝非常簡單,使用如下命令即可:


復(fù)制代碼
代碼如下:

sudo apt-get install octavesudo apt-get install qtoctave

Maxima

  數(shù)值計算使用Octave,那么符號計算就少不了Maxima了。由于符號計算中,數(shù)學公式的顯示也是非常重要的一環(huán),所以我喜歡用它的GUI封裝wxMaxima,該軟件使用如下命令安裝:


復(fù)制代碼
代碼如下:

sudo apt-get install wxmaxima

  下面是它的運行效果圖:

  有了GUI的封裝,我們的學習曲線都要簡單很多,因為它的功能都在它的菜單欄中體現(xiàn)出來了。只不過,目前的wxMaxima似乎有一個致命的bug,在我的Ubuntu上,只要在對話框中輸入括號它就會崩潰。Maxima也自帶完善的文檔,如下圖:

  符號運算不僅能對各種數(shù)學公式進行運行、變形、化簡,也可以直接對函數(shù)作圖,如下圖:

  但是以上介紹的都不是重點。下面的工具才是我這篇隨筆的重量級嘉賓。它就是:

IPython-Notebook

  使用python進行科學計算最近幾年很火,主要得益于python語言和Numpy、SciPy、pandas、matplotlib、SymPy等庫。另外一個大殺器就是ipython-notebook,它可以說是提供了在數(shù)學方面讀寫算加畫圖一條龍的服務(wù)了。Ubuntu對Python的支持真心不錯,先使用下面的命令將以上庫全部安裝:


復(fù)制代碼
代碼如下:

sudo apt-get install pandas
sudo apt-get install sympy

  不是說全部安裝嗎?怎么只有兩個命令?因為安裝pandas時NumPy、SciPy、matplotlib都作為依賴項自動安裝了,只有符號計算庫SymPy需要另外安裝。然后,使用如下命令安裝ipython-notebook:


復(fù)制代碼
代碼如下:

sudo apt-get install ipython-notebook

  同理,IPython也作為依賴項自動安裝了。然后使用如下命令啟動ipython-notebook:


復(fù)制代碼
代碼如下:

ipython notebook --pylab=inline

  然后ipython-notebook就在瀏覽器中啟動了。不錯,這是一個BS應(yīng)用,我們啟動它時會在我們的機器上建立一個簡單的服務(wù)器,然后用瀏覽器訪問這個服務(wù)器就可以使用ipython-notebook了,遠程訪問也行。下面是運行效果:

  新建一個筆記后,就會給我們一個輸入代碼的提示。ipython-notebook中的內(nèi)容是由一個一個的輸入?yún)^(qū)域組成的,稱為Cell。每一個Cell除了可以輸入代碼,還可以輸入Markdown、rawtext、heading,如上圖中的選項所示。下面是輸入Markdown的效果圖:

  按Shift+Enter即可結(jié)束該區(qū)域的輸入,并執(zhí)行和顯示效果。如果以后要重新編輯里面的內(nèi)容,雙擊該區(qū)域即可。Markdown區(qū)域也是支持MathJax的哦,如下圖:

  下面看看使用NumPy來進行數(shù)值計算和繪圖的效果:

  使用pandas進行數(shù)據(jù)分析并繪圖的效果:

  最后,看看使用SymPy進行符號計算的效果:

  從上圖可以看到,SymPy的latex函數(shù)可以把輸出的數(shù)學公式轉(zhuǎn)換成LaTeX代碼,不過該代碼有點問題,它里面每個反斜杠都變成了雙反斜杠。將該LaTeX代碼復(fù)制、修改后,輸入Markdown區(qū)域就可以看到完美的數(shù)學公式了。

  我們在IPython-Notebook中建立的筆記是可以保存的,而且保存的是純文本的JSON格式,所以可以非常方便地把它放到GitHub進行分享。從IPython-Notebook的幫助菜單可以很方便地導(dǎo)航到NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、SymPy的幫助文檔。在matplotlib的官網(wǎng)中,還專門有一個gallary頁面,里面有各種圖表的縮略圖和代碼,對我們的學習真的是很有幫助哦。

  這一篇隨筆和前面的兩篇加起來,就基本上完成了進行數(shù)學工作的工具論。希望大家喜歡,多給點推薦。

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