Phenquestions
SCILAB
Scilab има дълга история с много промени в имената. Стартира във Френския институт за изследвания в областта на компютърните науки и контрол. Името Scilab е използвано за първи път през 90-те години. Чрез няколко обрата, фондацията Scilab беше настроена да поддържа и развива софтуера. Scilab има приятен графичен интерфейс, подобен на Matlab и може също да конвертира Matlab скриптове. За целта има специален инструмент.
За да инсталирате Scilab, можете да използвате вградения мениджър на пакети на вашата дистрибуция. Пакетът се предлага и като tar файл от уеб страницата на Scilab. Интерфейсът е много подобен на Matlab и другите програми в тази публикация. По подразбиране има един прозорец на конзолата, преглед на променливи и история на команди. Прозорците могат да се откачат, така че да действат отделно. Редакторът е отделно приложение, което отваряте от падащ списък. Всеки път, когато начертаете функция, се появява нов прозорец.
За да научите възможностите, има уроци и голяма библиотека от демонстрации. Можете да стигнете до демонстрациите от менюто за помощ. След като сте ги заредили и тествали, имате връзка за отваряне на кода, който е използван за демонстрацията.
Пакетите се наричат модули, докато не бъдат добавени, когато се наричат Кутии с инструменти. Модулите се предлагат в различни форми, някои от тях са много файлове със скриптове, използващи езика на скрипта scilab.
За да използвате Scilab в Python програма, използвайте sciscipy, най-известният модул за scilab код.
ОКТАВ
Това е официалното GNU решение за математически скриптове и визуализация. Много от скриптовете са съвместими с Matlab, ако накарате колеги, използващи Matlab, да знаете, че можете да използвате Octave с минимум адаптация. Потребителите могат да изпълняват скриптове интерактивно, със или без GUI и могат също да го извикат в скрипт на обвивката.
За да инсталирате Octave най-мъдро е да използвате стандартния си мениджър на пакети, apt, yum или подобен. Ако компилирате, все още можете да използвате мениджъра на пакети, за да инсталирате компилация. След като инсталирате Octave, има много налични пакети, това е една от най-добрите характеристики на Octave. Пакетите са достъпни на собствената му страница, когато сте избрали своя и сте изтеглили, трябва да разопаковате файловете. Тъй като повечето пакети са файлове със скриптове (с .m разширение), можете да ги разопаковате навсякъде, въпреки че ръководството препоръчва работната директория на Octave.
Езикът за програмиране е толкова подобен на Matlab, че ще има няколко реда за адаптиране, дори след като сте направили хиляди редове код. За да използвате Octave в други езици за програмиране, има редица опции; За Python използвайте oct2py (pypi.org / projects / oct2py) модул. В Ipython той поддържа вграждане в графика в тетрадки. За javascript трябва да използвате cgi модула на Octave. Ако програмирате на C или C ++, можете да извикате либоктавата.така функционира.
SAGEMATH
Използвайте вградения си мениджър на пакети за инсталиране. Като казахте това, има няколко опции, ако се сблъскате с проблеми. Има файл за изтегляне на tar, а също и стартиращ образ на диска. Всички налични на: http: // www.sagemath.org / изтегляне.html . Образът на диска съдържа цяла дистрибуция на Linux, но може да бъде и ремастериран за по-нататъшно разпространение на диска.
Sagemath е изграден като образователен инструмент и няма амбиция да бъде като Matlab, просто изпълнете функциите. Изричната цел е да се намери жизнеспособна алтернатива на Maxima, Matlab и други.
Използването на Sagemath не е задължително да работи с черупка или графичен интерфейс. Има интерактивна обвивка, която можете да изпълните, която има завършване на команди и вградена помощ, но намерението е да се даде на потребителя гъвкавост в това отношение. Интерфейсът всъщност използва Ipython. Това означава, че използването на Sagemath няма да е добре, ако искате да научите конкретна задача и да я визуализирате. За да го изпробвате обаче, погледнете уеб базираната тетрадка. Истинската сила е как можете да го интегрирате в съществуващи проекти, особено в Python.
Езикът за програмиране е различен от Matlab. За начало все още можете да въвеждате редовни изчисления и изрази, но функциите изглеждат по различен начин. Първоначалната идея на Sagemath е да използва възможно най-много съществуващ софтуер. Пакетите, които използва, са Maxima, SymPy, R и други.
FREEMAT
FreeMat е GUI приложение, което изглежда подобно на Scilab. Когато отворите приложението, получавате конзола с променлив часовник, отстраняване на грешки и прозорец за история. Командите работят точно както в повечето други в този списък. Програмата се предлага като RPM файл или като мениджър на пакети. От уеб страницата Sourceforge изглежда няма развитие от 2013 г., но пакетът все още работи добре.
Няма Matlab импорт или възможност, гарантирана така или иначе, за стартиране на Matlab код.
Езикът за програмиране е подобен на споменатия тук, но по-ограничен. Този пакет не е най-добрият тук, но е малък и можете да сте сигурни, че не е нужно да се борите с каквито и да било зависимости.
МАКСИМА
Maxima е написана на Lisp и е разработена от 1982 г., все още е достъпна и се поддържа активно. Този софтуер е вдъхновил много други и се използва от много, включително пакета Sagemath.
Maxima обикновено се предлага с вашия мениджър на пакети, така че инсталирането е лесно.
Тази програма стартира в терминала с нов ред. Ако се нуждаете от помощ, въведете командата descibe или въпросителен знак за точно търсене и двоен въпросителен знак за неточно търсене. С този пакет няма да стигнете далеч, без първо да следвате няколко урока. Достигането до вградената помощ изисква първо да имате представа за функциите, след като имате, че документацията е изчерпателна.
Цялото развитие на Maxima е фокусирано върху създаването на по-добри функции и увеличаване на подкрепата за повече области на математиката. Това означава, че няма система от модули за пакети, вместо това използвайте някой от другите пакети, които използват пакета Maxima, ако искате специализирани пакети.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Всички тези пакети имат някои предимства, така че преди да изберете, помислете какво трябва да постигнете във вашия проект.
