Как использовать Python, PyLab, NumPy и т. Д. Для моего класса по физике в Excel

Question

В этом семестре я прошел курс научного программирования, который мне очень понравился, и я много экспериментировал. Мы использовали Python и все связанные модули. В следующем семестре я посещаю физическую лабораторию, и я просто хотел услышать от некоторых из вас, как python может помочь мне способами, которые Excel не может, или способами, которые лучше возможностей Excel. Я использую Mathematica для символических вещей, поэтому я бы использовал Python для целей данных.

Вне головы, вот что я могу сделать:

• Все, что вы ожидаете во вступительном курсе (циклы, массивы, массивы срезов и т. Д.).

• Чтение данных из текстового файла.

• Построение диаграммы рассеяния, линий и гистограмм.

• Изучаем, как строить линейную регрессию, но не до конца разберемся.

• Я выполнил 7 задач в Project Euler (похвастаться нечем, но это может дать вам лучшее представление о том, где я нахожусь в навыках).

Жду ответа от некоторых из вас. Вам не нужно объяснять, как использовать вещи, которые вы упоминаете, я могу посмотреть документацию.

Answer 1

Scipy также будет полезен для вас, поскольку он включает в себя множество более сложных инструментов анализа. Например, Scipy включает в себя линейную регрессию и становится более интересной. Наряду с другими инструментами, которые вы упомянули, вы, вероятно, найдете большинство своих потребностей покрытыми.

Другие примечания по выбору инструмента:

1. Mathematica - отличный инструмент, если вы можете себе это позволить. Я поиграл с другими вариантами, такими как Sympy, и, к сожалению, они не настолько полезны, как Mathematica.
2. Я не могу себе представить использование Excel для какой-либо серьезной научной работы. Если вы планируете продолжить работу, используя инструменты, которые вы изучаете в классе, вы также можете начать с инструментов, которые предлагают вам этот потенциал.

Answer 2

Бумага Питон, который нужен ученому приходит на ум. Я надеюсь, что вы можете сделать необходимые преобразования из биологии в физику.

Answer 3

Я могу вспомнить две презентации Яна Мартинека на EuroScipy 2008, он кандидат PhD и представил несколько забавных экспериментов с физикой на заднем плане. Тезисы здесь , и я уверен, что он не будет против, если они поделятся, если вы свяжетесь с ним напрямую. Кроме того, посмотрите на другую презентацию от EuroScipy, есть и другие, связанные с физикой.

Answer 4

Не отвергайте Excel напрямую. Это все еще отлично подходит для простого анализа данных и построения графиков. Excel также обладает значительным преимуществом благодаря тому, что его устанавливают на компьютеры большинства инженеров и ученых, что значительно упрощает обмен вашей работой с коллегами.

Тем не менее, я использую Python, когда Excel просто не обрежет его; времена, когда я должен был:

• раскрасить точки на диаграмме рассеяния на основе третьего столбца
• построение поля векторов
• извлечение нескольких значений из каждого из нескольких тысяч файлов данных для статистического управления процессом
• генерирует десятки диаграмм рассеяния по различным измерениям большого набора данных, чтобы найти, какие переменные важны
• решить нелинейное уравнение в нескольких промежуточных точках расчета, а не только как конечный результат.
• принять ввод переменной длины от пользователя для определения проблемы

VBA в Excel тоже может многое из этого сделать, но на таком примитивном языке быстро становится больно. Я мечтаю, чтобы Microsoft в следующей версии Excel сделала IronPython первоклассным языком сценариев. До этого вы можете попробовать Resolver One