Top 10 les meilleures bibliothèques mathématiques pour Python

Plusieurs fois, lorsque vous écrivez des programmes, vous devez utiliser des fonctions spéciales que d'autres ont utilisées avant vous. Lorsque cela se produit, l'open source vient à la rescousse et vous donne une bibliothèque qui couvre qui a besoin. Python appelle leurs modules, pour utiliser des modules dont vous avez besoin pour les importer.Les modules pour les mathématiques sont particulièrement utiles lorsque vous avez la théorie prête mais devez utiliser les mathématiques standard pour votre problème particulier. Le module de mathématiques de la bibliothèque standard Python a de nombreuses fonctionnalités. Il est utile de vérifier si vous pouvez résoudre votre problème facilement avec ces fonctions. Si vous avez besoin de savoir quelles fonctions existent, vous devez parcourir la liste. Cependant, réalisez d'abord que le module implémente toutes les fonctions standard C.

L'utilisation la plus simple de Python pour les mathématiques est comme calculatrice. Pour ce faire, démarrez Python sur le terminal et utilisez la fonction d'impression.

Le calcul simple est disponible sans même activer le module mathématique, mais au-delà de l'addition, de la soustraction, de la division et de la multiplication, vous devez importer le module mathématique. Pour rendre le code court, importez comme «M». Maintenant, vous mettez m et un point devant toutes les fonctions que vous utilisez. Cela fonctionne de même pour tous les modules de Python. Si vous souhaitez utiliser des nombres complexes, utilisez le module CMATH.

Pour les fonctions au-delà de cela, ci-dessous sont des bibliothèques spécialisées pour certains besoins.

1. Les bibliothèques Numpy gèrent les fonctions mathématiques des tableaux. La création de tableaux de tout type est possible et l'optimisation en mémoire est également prise en charge. Le tableau N dimensionnel est entièrement couvert. Fonctions que la bibliothèque comprend l'itération, les transfom de Fourier, l'algèbre linéaire et les fonctions financières. Cette bibliothèque implémente également un C-API afin que vous puissiez utiliser la vitesse de C sans traduire l'ensemble de votre projet.

2. Scipy est une collection de logiciels liés aux sciences, avec des tâches mathématiques au centre. Si vous avez besoin de calculer quoi que ce soit, c'est un bon point de départ. La collection comprend l'intégration, l'optimisation et les valeurs propres clairsemées.

3. Scikit-Image est une excellente ressource pour manipuler et analyser les images. La bibliothèque dispose de fonctionnalités pour détecter les lignes, les bords et les fonctionnalités. Il a également des fonctionnalités de restauration, car lorsque vous avez des images avec des défauts sur eux. Il existe également de nombreux outils d'analyse disponibles.

4. Scikit-Learn est utile pour réunir le code d'apprentissage automatique. Il contient des modules de classification, de régression, de clustering et plus. La page Web est pleine d'exemples utiles afin que vous puissiez facilement commencer.

5. Pandas est votre ressource GOTO pour les ensembles de big data pour faire votre science des données sur. Pandas prend en charge l'analyse et la modélisation des données et le fait avec un code simple et clair. De nombreuses fonctions sont traduites à partir de R, vous pouvez donc prototyper avec des pandas.

6. STATSMODELLS couvre vos besoins pour les modèles statistiques. Cette bibliothèque gère de nombreuses choses similaires comme Panda, mais peut également importer des fichiers SATA et gérer l'analyse des séries chronologiques. Il y a un bac à sable inclus où vous pouvez expérimenter différents modèles statistiques. Ce code particulier n'est pas encore testé mais peut-être qu'il est suffisamment proche pour que vous terminez le travail.

7. Matplotlib: pour tracer vos graphiques, comprend des parcelles animées.
   Les bibliothèques précédentes sont idéales pour les mathématiques, mais elles sont délibérément restées à l'écart de comploter. Au lieu de cela, ils laissent des bibliothèques comme Matplotlib gérer ces
   Cela a rendu Matplotlib étendu et il dispose également de nombreux logiciels de support qui couvrent la cartographie, le traçage et la conception de circuits électroniques.

8. Gnuplot.PY est un package d'interface au programme GNUPLOT populaire. Il a une conception axée sur l'objet afin que vous puissiez ajouter vos propres extensions.

9. Patsy décrit les modèles statistiques sous toutes ses formes. Il a également de nombreuses fonctions courantes dans R mais avec de petites différences, comme comment désigner l'exponentiation. Patsy construira des matrices en utilisant des formules, très similaires à la façon dont il se fait dans S et R.

10. Sympy: Lorsque vous souhaitez imprimer vos formules mathématiques, vous utilisez cette bibliothèque. Il a également la capacité d'évaluer les expressions. Il est très utile pour créer des formules dans vos documents de latex. Vous pouvez même exécuter Sympy Live dans votre navigateur pour le tester.

Maintenant que vous avez appris quels projets utiliser pour les mathématiques, vous manquerez bientôt de traitement. Pour remédier à cette situation, l'exécution parallèle est la solution la plus courante. Il y a plusieurs bibliothèques Python à cet effet.

La bibliothèque MPI4PY fournit des liaisons à l'interface de passage du message standard. Vous devez télécharger une bibliothèque parallèle standard comme MPICH ou Openmpi. Les deux sont disponibles dans les référentiels standard.

L'autre bibliothèque est parallèle Python ou PP. Parallel Python crée un serveur et de nombreux clients qui prennent des travaux de votre serveur. Ce projet n'implémente pas de norme, mais vous utilisez le serveur et le client à partir de ce même package sur toutes vos machines. C'est plus simple à certains égards, mais cela nécessite plus lorsque votre projet devient grand et que vous avez besoin que d'autres personnes vous prêtent.

Ces bibliothèques sont toutes bonnes à part entière, mais assurez-vous de choisir la bonne pour vos besoins.
Le choix n'est pas irréversible mais nécessitera beaucoup de travail plus tard dans un projet. Votre code source devra être modifié pour utiliser une nouvelle bibliothèque et de nouveaux défauts se produiront, alors choisissez judicieusement.

Si vous souhaitez effectuer vos calculs de manière interactive, installez et utilisez Ipython car il s'agit d'une version améliorée de la version de la ligne de commande de Python. De plus, si vous ne l'avez pas déjà fait, envisagez d'utiliser Jupyter. Il vous fournit un carnet, des documents et une console de code sur le même espace de travail.

Le cadre agit comme un IDE mais vise davantage à explorer les problèmes et le logiciel que vous développez que les IDE traditionnels.

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