Numerisches und wissenschaftliches Programmieren mit Python


Introduction

Program code with coffee stain


Viele Wissenschaftler und Ingenieure in der Wissenschaft und Ingenieurswisssenschaft benutzen R und MATLAB zur Lösung Ihrer Probleme, speziell Datenanalyse-Probleme. Viele quält die Frage, welche Sprache sie wählen sollten: Die Funktionalität von R wurde im Hinblick auf Statistiker und statistische Probleme entwickelt, während Python eine Allzwecksprache ist. Python ist aber auch in Verbindung mit seinen spezialisierten Modulen wie Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas und so weiter eine idealer Programmiersprache zur Lösung von numerischen Problemen. Darüberhinaus ist die Community von Python größer und schneller wachsend als die von R. Die Hauptnachteile von MATLAB gegenüber Python sind die Kosten. Python ist völlig kostenlos, während MATLAB extrem teuer ist. Python ist eine äußerst attraktive Alternative zu MATLAB: Python ist nicht nur kostenlos sondern auch Open-Source-Software. Python gewinnt fortwährend an Bedeutung durch eine fortwährend wachsende Zahl von spezialisierten Modulen.

Eine Alternative für Matlab

Python in Kombination mit Numpy, Scipy und Matplotlib kann als Ersatz für MATLAB genutzt werden. Die Kombination von NumPy, SciPy und Matplotlib ist eine kostenlose und freie Alternative für MATLAB. Obwohl für MATLAB eine riesige Anzahl von zusätzlichen Toolboxen verfügbar sind, hat NumPy den Vorteil, dass Python eine modernere und eine umfassende Programmiersprache ist, außerdem handelt es sich - wie wir bereits gesagt haben - um OpenSource. SciPy fügt Python noch weitere MATLAB-ähnliche Funktionalitäten hinzu. Python wird mit dem Modul Matplotlib weiter in Richtung MATLAB abgerundet. Dadurch werden Plot-Funktionen hinzugefügt.

Äquivalenz zischen Python, Numpy, Scipy, Matplotlib und Matlab