Phenquestions
SCILAB
Scilab har en lang historie med mange navneændringer. Det startede i det franske institut for forskning inden for datalogi og kontrol. Scilab-navnet blev først brugt i 90'erne. Gennem et par vendinger blev Scilab-fundamentet oprettet til at vedligeholde og udvikle softwaren. Scilab har en flot, grafisk grænseflade, der ligner Matlab og kan også konvertere Matlab-scripts. Der er et specielt værktøj til formålet.
For at installere Scilab kan du bruge den indbyggede pakkehåndtering til din distribution. Pakken er også tilgængelig som en tjærefil fra Scilab-websiden. Interfacet ligner meget Matlab og de andre programmer i dette indlæg. Der er et konsolvindue, variabel fremviser og kommandohistorik som standard. Vinduerne kan frakobles, så de handler separat. Editoren er en separat applikation, som du åbner fra en rulleliste. Hver gang du plotter en funktion, vises et nyt vindue.
For at lære mulighederne er der tutorials og et stort bibliotek med demonstrationer. Du kan nå demosntrationerne fra hjælpemenuen. Efter at have indlæst og testet dem har du et link til at åbne den kode, der blev brugt til demonstrationen.
Pakker kaldes moduler, indtil de tilføjes, når de kaldes Værktøjskasser. Moduler findes i forskellige former, nogle er mange scriptfiler, der bruger scilab-script-sproget.
For at bruge Scilab i et Python-program skal du bruge sciscipy, det mest kendte modul til scilab-kode.
OKTAV
Dette er den officielle GNU-løsning til matematik-scripting og visualisering. Mange af scripts er Matlab-kompatible, hvis du gør Matlab-bruger-kolleger opmærksomme på, kan du bruge Octave med et minimum af tilpasningsarbejde. Brugere kan køre scripts interaktivt med eller uden GUI og kan også kalde det i et shell-script.
At installere Octave det klogeste er at bruge din standard pakkehåndtering, apt, yum eller lignende. Hvis du kompilerer, kan du stadig bruge pakkehåndteringen til at installere buildafhængigheder. Når du har installeret Octave, er der mange tilgængelige pakker, dette er en af de bedste funktioner i Octave. Pakkerne er tilgængelige på sin egen side, når du har valgt din egen og downloadet, skal du pakke filerne ud. Da de fleste pakker er scriptfiler (med .m udvidelse), kan du pakke dem ud hvor som helst, selvom manualen anbefaler Octaves arbejdsmappe.
Programmeringssproget ligner Matlab så meget, at der vil være få linjer at tilpasse, selv efter at have lavet tusindvis af linjer med kode. For at bruge Octave på andre programmeringssprog er der en række muligheder; For Python skal du bruge oct2py (pypi.org / projects / oct2py) modul. I Ipython understøtter det inline-plotning i notesbøger. For javascript skal du bruge cgi-modulet i Octave. Hvis du programmerer i C eller C ++, kan du ringe til liboctave.så fungerer.
SAGEMATH
Brug din indbyggede pakkehåndtering til at installere. Når det er sagt, er der flere muligheder, hvis du får problemer. Der er en downloadet tar-fil og også et bootbart diskbillede. Alt tilgængelig på: http: // www.sagemath.org / download.html . Diskbilledet indeholder en hel Linux-distribution, men kan også remastres til distribution af disken yderligere.
Sagemath er bygget som et pædagogisk værktøj og har ingen ambitioner om at være som Matlab, bare implementere funktionerne. Det eksplicitte mål er at finde et levedygtigt alternativ til Maxima, Matlab og andre.
Brug af Sagemath kører ikke nødvendigvis en shell eller en GUI for den sags skyld. Der er en interaktiv skal, du kan køre, som har kommandofuldførelse og integreret hjælp, men hensigten er at give brugeren fleksibilitet i denne henseende. Interfacet bruger faktisk Ipython. Det betyder, at brug af Sagemath ikke vil være godt, hvis du vil lære en bestemt opgave og få en visualisering af den. For at prøve det, se på den webbaserede notesbog. Den sande styrke er, hvordan du kan integrere det i eksisterende projekter, især i Python.
Programmeringssproget er forskelligt fra Matlab. For at starte kan du stadig skrive regelmæssige beregninger og udtryk, men funktioner ser anderledes ud. Den oprindelige idé med Sagemath er at bruge så meget som muligt af eksisterende software. De pakker, den bruger, er Maxima, SymPy, R og andre.
FRIEMAT
FreeMat er et GUI-program, der ligner Scilab. Når du åbner applikationen, får du en konsol med et variabelt ur, fejlretning og historikvindue. Kommandoerne fungerer ligesom de gør i de fleste andre på denne liste. Programmet kommer som en RPM-fil eller som din pakkehåndtering. Fra Sourceforge-websiden synes der ikke at være nogen udvikling siden 2013, men pakken fungerer stadig godt.
Der er ingen Matlab-import eller mulighed, garanteret alligevel, for at køre Matlab-kode.
Programmeringssproget ligner det andet, der er nævnt her, men mere begrænset. Denne pakke er ikke den bedste her, men den er lille, og du kan være sikker på, at du ikke behøver at bekæmpe nogen afhængigheder.
MAXIMA
Maxima er skrevet i Lisp og er blevet udviklet siden 1982, det er stadig tilgængeligt og vedligeholdes aktivt. Denne software har inspireret mange andre og bruges af mange, inklusive Sagemath-pakken.
Maxima er normalt tilgængeligt hos din pakkehåndtering, så installationen er enkel.
Dette program starter i terminalen med en ny prompt. Hvis du har brug for hjælp, skal du skrive descibe-kommandoen eller et spørgsmålstegn for nøjagtig søgning og dobbelt spørgsmålstegn for unøjagtig søgning. Du kommer ikke langt med denne pakke uden først at følge et par selvstudier. At nå den integrerede hjælp kræver, at du først har et fingerpeg om funktionerne, når du har, at dokumentationen er omfattende.
Al udvikling af Maxima har været fokuseret på at skabe bedre funktioner og øge støtten til flere felter inden for matematik. Dette betyder, at der ikke er noget modulsystem til pakker, i stedet skal du bruge en af de andre pakker, der bruger Maxima-pakken, hvis du vil have specialpakker.
KONKLUSION
Disse pakker har alle nogle fordele, så inden du vælger, skal du overveje, hvad du skal opnå i dit projekt.
