Blog Archives

Боле продвинутый конвертер данных в Python

Задача: делаем конвертер на базе предыдущего, но при этом будем загружать целиком данные в списки и массивы а потом обрабатывать их.

?нструменты: Python, NumPy, SciTools, Gnuplot.py

Данные те же, как и способ использования скрипта.

Read more »

Простейший конвертер данных в Python

Задача: Есть файл с данными расположенными в двух колонках. Нужно его прочитать, изменить данные во второй колонке и записать в новый файл. Работать должно так:

script.py input_file.dat output_file.dat

?нструменты: Python

Это одна из самых популярных задач в научном программировании, поэтому ей мы и продолжим знакомство с Python.

Вторая часть эпопеи про конвертер тут.

Read more »

Читаем ascii файл в Python

Задача: прочитать файл с ascii данными и разбить его по матрицам

?нструменты: NumPy, PyNGL, SciPy

Поскольку в питоне поддержки многомерных матриц в явном виде, насколько я понимаю, нет, человечество изобрело NumPy.

Некоторые видят в NumPy хорошую альтернативу MATLAB. Эти два языка имеют некоторое сходство: они оба являются интерпретируемыми и оба позволяют пользователю писать быстрые програмы, поскольку большинство операций производится над массивами и матрицами а не над скалярными значениями. MATLAB обладает тем преимуществом что в нём встроены тысячи математических функций и ещё гораздо больше доступно в коммерческих и свободных библиотеках. В то же время NumPy является более современным и полным языком программирования, а также open source и бесплатным продуктом. Библиотека SciPy добавляет ещё больше MATLAB подобной функциональности, а Matplotlib — пакет обеспечивающий MATLAB подобный функционал в области графики. Хороший рассказ о питоновских библиотеках которыми можно заменить матлаб можно прочесть здесь.

Ну и поскольку для океанолога главным вопросом при изучении любого языка является «как читать и записывать данные», то с этого и начнём.

Read more »

Визуализация данных при помощи PyNGL

Задача: взять netCDF файл содержащий две компоненты скорости течений (плюс, естественно, координаты) и изобразить вот это:

pyngl1.png

?нструменты: PyNGL и PyNIO

Смотрю я на то чем пользуется океанологическая общественность вокруг и замечаю что всё больше и больше народу тянуться к питону. У матлаба и ему подобных есть много преимуществ, но не меньше недостатков, главный из которых их небесплатность. Питон же бесплатен и к тому-же является серьёзным языком программирования на котором пишут не только научные работники.

Ну и начать хотелось с чего то осязаемого. Ничего более осязаемого чем визуализация быть не может, поэтому для бесчеловечных экспериментов был выбран свободно распространяемый модуль PyNGL (пингль), рассчитанный на людей занимающихся геонауками. Преимущества пингля над тем же GMT в том что данные можно считывать из netCDF (и кучи других форматов) непосредственно и использовать для обработки этих данных весь арсенал SciPy и питона как такового.

Сразу оговорюсь что в питоне я мегановичок (вчера прочитал по нему первую статью) так что если какие то вещи покажутся очевидными, смело пропускайте. Поехали.

Read more »

← Предыдущая страница