Научный Open Source |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Научный Open Source |
Гость_Nils_* |
![]()
Сообщение
#1
|
||
Guests ![]() |
Тут будем рассказывать об Научном Open Source.
Scientific Linux Пара скриншотов Цитата SL - это релиз Linux, который создан совместными усилиями Fermilab и CERN при поддержке различных лабораторий и университетов со всего мира. Его исходной целью было стремление уменьшить дублирование усилий лабораторий и иметь общую инсталляционную базу для различных экспериментов. Scientific Linux - официальный сайт (SL) Полезные ссылки Обзор свободных программ для численных расчётов |
||
|
|||
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
![]() Профессор ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Группа: Member Сообщений: 3465 Регистрация: 9.11.2010 Из: Уфа Пользователь №: 88100 Поблагодарили: 3888 раз(а) ![]() |
Научная графика.
1. Gnuplot выше уже упомянуто. Плюсы: + весьма легковесная программа; + работает с огромными (в предел не утыкался, видимо — насколько хватит памяти) массивами; + великолепно вписывается в скрипты для автоматизации обработки данных; + умеет принимать данные из pipe, соответственно, может использоваться для визуализации расчётов; + неплохой инструментарий фиттинга, позволяет аппроксимировать функции произвольного вида; + огромный выбор форматов вывода результатов; + в некоторых форматах вывода позволяет делать подписи в TeX-стиле. Минусы: - относительно медленно работает с поверхностями; - плохо (никак) работает с объёмами; - слабо работает с векторными полями; - не имеет достаточно развитых средств работы с данными (ну, собственно, как бы не задача гнуплота, но всё-таки); - не умеет полупрозрачность. 2. matplotlib — питоновый модуль для научной графики. Плюсы: + является надстройкой над SciPy со всеми его плюсами; + умеет работать с неструктурированными сетками; + за счёт Python — умеет обрабатывать данные. Минусы: - не всегда приемлемая скорость работы — интерпретируемый язык в основе; - ограниченно работает с поверхностями; - не умеет работать с объёмами. 3. MathGL — библиотека для создания научной графики. Плюсы: + имеет интерфейсы к Fortran, С/С++, Python, ряду других языков программирования (за счёт использования SWIG); + имеет собственный скриптовый язык; + работает с графиками, поверхностями, векторными полями и объёмами; + умеет полупрозрачность (благодаря OpenGL); + имеет средства обработки данных как за счёт использования языков программирования, так и в рамках скрипта; + умеет подписи в TeX-стиле; + имеет GUI для работы со скриптами (называется UDAV). Минусы: - высокий порог вхождения (на мой взгляд — заметно выше, чем для gnuplot и matplotlib); - не всегда понятный синтаксис (я эту проблему решаю прямым вопросом автору, благо он живёт в Нижнем Новгороде и понимает по-русски (IMG:style_emoticons/default/wink.gif) ). Как-то так. Не претендую на объективность, но постарался описывать как можно более беспристрастно. Поблагодарили:
|
|
|
![]() ![]() |
Текстовая версия | Сейчас: 2.05.2025, 3:06 |