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这个学期我参加了一门科学编程课程，我非常喜欢并尝试了很多。我们使用了 python，以及所有相关的模块。下学期我将参加一个物理实验室，我只是想听听你们中的一些人如何以 excel 无法或比 excel 能力更好的方式帮助我。我将 Mathematica 用于符号的东西，所以我会使用 python 来处理数据。

在我的脑海中，以下是我可以做的相关事情：

  • 您在介绍课程中所期望的所有内容（循环、数组、切片数组等）。

  • 从文本文件中读取数据。

  • 绘制散点图、折线图和条形图。

  • 学习如何绘制线性回归，但还没有完全弄清楚。

  • 我在 Project Euler 上完成了 7 道题（没什么可吹嘘的，但它可能会让你更好地了解我在技能方面的地位）。

期待听到你们中的一些人的来信。您不必解释如何使用您提到的东西，我可以查找文档。

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4 回答 4

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我想到了科学家需要的论文Python。我希望你能做出从生物学到物理学的必要转变。

于 2009-12-16T06:46:08.683 回答
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Scipy对您也很有用，因为它包含许多更高级的分析工具。例如，Scipy 包含一个线性回归，并从那里变得更有趣。连同您提到的其他工具，您可能会发现您的大部分需求都已涵盖。

关于工具选择的其他说明：

  1. Mathematica 是一个很棒的工具，如果你负担得起的话。我已经尝试过其他选项，例如 Sympy，但遗憾的是，它们并没有像 Mathematica 那样有用。
  2. 我无法想象将 Excel 用于任何严肃的科学工作。如果您打算继续使用您在课堂上学习的工具，那么您不妨从能够为您提供这种潜力的工具开始。
于 2009-12-17T17:48:19.103 回答
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我记得 Jan Martinek 在 EuroScipy 2008 上的 2 次演讲，他是博士生，并在背景中展示了一些有趣的物理学实验。摘要在这里，如果您直接与他联系，我相信他不会介意分享更多内容。另外，看看 EuroScipy 的其他演示文稿，还有一些与物理相关的演示文稿。

于 2009-12-18T15:21:08.713 回答
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不要直接拒绝 Excel。它仍然非常适合进行简单的数据分析和绘图。Excel 还具有安装在大多数工程师和科学家的计算机上的相当大的优势，使与同事分享您的工作变得更加容易。

也就是说，当 Excel 无法解决时，我确实使用了 Python。我不得不这样做的时候：

  • 根据第三列为散点图中的点着色
  • 绘制向量场
  • 从数千个数据文件中的每一个中提取几个值来进行统计过程控制
  • 在大型数据集的不同维度上生成数十个散点图，以找出哪些变量是重要的
  • 在计算的几个中间点求解非线性方程，而不仅仅是作为最终结果。
  • 接受来自用户的可变长度输入以定义问题

Excel 中的 VBA 也可以做很多这样的事情，但是在这种原始语言中它会很快变得很痛苦。我梦想微软会让IronPython在下一个版本的 Excel 中成为一流的脚本语言。在那之前，您可能想尝试解析器一号

于 2009-12-17T05:54:29.423 回答