🐴 🦊 🍕 अजगर (x, y) 👇🏾 👤 🍟

पायथन (x, y) - पायथन-आधारित संख्यात्मक गणना, विश्लेषण और डेटा के दृश्य के लिए पुस्तकालयों और सॉफ्टवेयर का एक सेट। IDE को IDLE, Eclipse और Spyder द्वारा प्रस्तुत किया जाता है, Qt को GUI के आधार के रूप में चुना जाता है। मैं संक्षेप में पायथन से संबंधित मॉड्यूल के बारे में बात करूंगा, और मैं उनके काम के कुछ उदाहरण दूंगा। स्थापना के दौरान, आप केवल वही चुन सकते हैं जिसकी आपको आवश्यकता है, इसलिए यह पता लगाना लायक है कि इसके लिए क्या विशेषता है। इसके अलावा, मॉड्यूल के बारे में कहानी अपने आप में उपयोगी हो सकती है, क्योंकि उन्हें अलग से स्थापित किया जा सकता है। मॉड्यूल का क्रम मूल पृष्ठ के क्रम और इंस्टॉलेशन चेकबॉक्स की सूची को दोहराता है।

पायथन - मानक पुस्तकालयों, अब पायथन 2.6.5 का उपयोग कर रहा है

स्पाइडर (वैज्ञानिक पाइथन डेवलपमेंट एनवायरमेंट) - इंटरैक्टिव कंप्यूटिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्रलेखन के लिए आईडीई

formlayout - GUI कोड लिखे बिना कुछ इनपुट मापदंडों को संपादित करने के लिए डायलॉग / विजेट फॉर्म तैयार करना। उदाहरण के लिए:

Copy Source | Copy HTML from formlayout import fedit datalist = [( 'Name' , 'Paul' ), ( 'Age' , 30 ), ( 'Sex' , [ 0 , 'Male' , 'Female' ]), ( 'Size' , 12 . 1 ), ( 'Eyes' , 'green' ), ( 'Married' , True), ] print "result:" , fedit(datalist, title= "Describe yourself" , comment= "This is just an example." ) 

और हम कोड की कार्रवाई को फेडिट () के साथ देखते हैं:

result: [u'Paul', 30, 'Male', 12.1, u'#008000', True]

PyQwt - Qt पर दो-आयामी ग्राफिक्स के निर्माण के लिए Qwt लाइब्रेरी के लिए बाध्यकारी पायथन

wxPython एक वैकल्पिक GUI लाइब्रेरी है। हालांकि यह स्पष्ट है कि PyQt को हर जगह प्रचारित किया जाता है, लेकिन लोकप्रिय ETS कार्यक्रमों के लिए आवश्यक है, साथ ही साथ winpdb डीबगर भी

NumPy - बहुआयामी सरणियों (SciPy मॉड्यूल के मूल) के साथ अत्यधिक कुशल कार्य के लिए एक लोकप्रिय मॉड्यूल, NumPy का संक्षिप्त परिचय

SciPy - में गणितीय अनुकूलन, एकीकरण, विशेष कार्य, सिग्नल प्रोसेसिंग, छवि प्रसंस्करण, आनुवंशिक एल्गोरिदम के लिए मॉड्यूल, साधारण अंतर समीकरणों को हल करना और कई अन्य कार्य शामिल हैं।

numexpr - वेक्टर वर्चुअल मशीन का उपयोग करके एरे तत्वों के लिए अभिव्यक्तियों का त्वरित मूल्यांकन करें। उदाहरण के लिए:

Copy Source | Copy HTML >>> import numpy as np >>> import numexpr as ne >>> a = np.arange( 10 ) >>> a array ([ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]) >>> b = np.arange( 0 , 20 , 2 ) >>> b array ([ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16 , 18 ]) >>> c = ne.evaluate( "2*a+3*b" ) >>> c array ([ 0 , 8 , 16 , 24 , 32 , 40 , 48 , 56 , 64 , 72 ]) 

गाइड्टा - सुविधाजनक डेटा प्रविष्टि और प्रदर्शन के लिए GUI का स्वचालित निर्माण, सबसे सरल उदाहरण :

Copy Source | Copy HTML import guidata guidata.qapplication() import guidata.dataset.datatypes as dt import guidata.dataset.dataitems as di class Processing (dt.DataSet): a = di.FloatItem( "Parameter #1" , default= 2 . 3 ) b = di.IntItem( "Parameter #2" , min= 0 , max= 10 , default= 5 ) type = di.ChoiceItem( "Processing algorithm" , ( "type 1" , "type 2" , "type 3" )) param = Processing () param.edit()

guiqwt - त्वरित GUI निर्माण उपकरण, पिछले मॉड्यूल के विचारों का अधिक व्यापक कार्यान्वयन, उदाहरण के साथ पृष्ठ

Matplotlib एक चित्रमय 2D और छद्म 3D लाइब्रेरी है, जिसमें कई मामलों में MATLAB के समान एक वाक्यविन्यास है, जो अनुभवी उपयोगकर्ताओं को जल्दी से उन्हें पुनः प्राप्त करने की अनुमति देता है; Matplotlib के पास कोड के साथ परिणामी छवियों के उदाहरणों की एक व्यापक गैलरी है , जो जानने में मदद करती है, मैंने सबक भी Matplotlib के बारे में 9 और 10 के पाठ पर लिखा था

gnuplot घटता और सतहों के निर्माण के लिए एक और आम पैकेज है।

PIL (पायथन इमेजिंग लाइब्रेरी) - विभिन्न स्वरूपों के रेखांकन ग्राफिक्स के साथ काम करना, पढ़ना और लिखना, परिवर्तित करना, संपादन करना आदि

IPython - उन्नत सुविधाओं के साथ मानक पायथन शेल के लिए एक प्रतिस्थापन; IPython का उपयोग करने के बारे में एक अच्छी कहानी है

SetupTools एक लाइब्रेरी है जो आपको पैकेज मैनेजरों की तरह PyPI मॉड्यूल रिपॉजिटरी ( Python Package Index ) में स्थित Python संकुल को स्वचालित रूप से डाउनलोड करने, इकट्ठा करने, स्थापित करने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है।

ETS (एक्साइटेड टूल सूट) - एक बड़ा स्वतंत्र सॉफ्टवेयर पैकेज , जिसमें सबसे दिलचस्प, शायद, 3D-विज़ुअलाइज़ेशन टूल Myavi है

वीटीके - विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सॉफ्टवेयर, 3 डी ग्राफिक्स, 3 डी रेंडरिंग और इमेज प्रोसेसिंग

ITK - मेडिकल इमेजिंग सॉफ्टवेयर

mx - eGenix.com mx डिस्ट्रीब्यूशन , में विभिन्न प्रकार के डेटा के प्रसंस्करण को सरल बनाने के लिए मॉड्यूल शामिल हैं: mxDateTime (विभिन्न दिनांक और समय प्रारूपों को परिवर्तित करना और पार्स करना), mxTextTools (पाठ और खोज एल्गोरिदम को पार्स करना), mxProxy, mxBeeBase (छोटे डेटाबेस का प्रबंधन करना), mxURL mxUID, mxStack, mxQueue और mxTools

pydicom - DICOM मानक चिकित्सा इमेजिंग

PyOpenGL - OpenGL के साथ काम करते हैं, जो दो-आयामी और तीन-आयामी कंप्यूटर ग्राफिक्स का उपयोग करते हुए एप्लिकेशन लिखने के लिए एक प्रसिद्ध इंटरफ़ेस है

VPython - भौतिक प्रणालियों के त्रि-आयामी इंटरएक्टिव मॉडल का निर्माण

SymPy प्रतीकात्मक कंप्यूटिंग के लिए एक गणित पुस्तकालय है, इसके बारे में मैंने एक बार विकीवर्सिटी पर एक पाठ किया था

cvxport - उत्तल अनुकूलन पुस्तकालय

PyWavelets - तरंगिका परिवर्तन मॉड्यूल

scikits.timeseries - समय श्रृंखला के विश्लेषण के लिए उपकरणों का एक सेट

pyopencv - कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम OpenCV के पुस्तकालय के साथ काम करना

NetworkX - निर्माण, जोड़-तोड़ और संरचनाओं का अनुसंधान, गतिशीलता और जटिल नेटवर्क के कार्य, ग्राफ, उदाहरण के लिए :

Copy Source | Copy HTML import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G=nx.random_geometric_graph( 200 , 0 . 125 ) pos=G.pos # position is stored as member data for random_geometric_graph # find node near center (0.5,0.5) dmin= 1 ncenter= 0 for n in pos: x,y=pos[n] d=(x- 0 . 5 )** 2 +(y- 0 . 5 )** 2 if d<dmin: ncenter=n dmin=d # color by path length from node near center p=nx.single_source_shortest_path_length(G,ncenter) plt.figure(figsize=( 8 , 8 )) nx.draw_networkx_edges(G,pos,nodelist=[ncenter],alpha= 0 . 4 ) nx.draw_networkx_nodes(G,pos,nodelist=p.keys(), node_size= 80 , node_color=p.values(), cmap=plt.cm.Blues) plt.xlim(- 0 . 05 , 1 . 05 ) plt.ylim(- 0 . 05 , 1 . 05 ) plt.axis( 'off' ) plt.show()

एमडीपी - एक मॉड्यूलर डाटा प्रोसेसिंग टूलकिट - प्रबंधित और स्व-लर्निंग एल्गोरिदम का एक सेट

PyTables - बड़े पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं के प्रबंधन के लिए HDF5 पुस्तकालय पर आधारित एक पैकेज

vitables - HDF5 और PyTables स्वरूपों में फ़ाइलों को देखने और संपादन के लिए एक चित्रमय उपकरण

h5py - HDF5 फ़ाइलों के लिए इंटरफ़ेस (PyTables के विपरीत, h5py पूर्ण HDF5 C लाइब्रेरी तक सीधी पहुंच प्रदान करता है)

pyhdf - HDF4 फ़ाइलों के लिए इंटरफ़ेस

netcdf4 - netCDF4 (नेटवर्क कॉमन डेटा फॉर्म) के साथ काम करते हैं, सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी और मशीन-स्वतंत्र डेटा प्रारूप का एक सेट, जो सरणियों-उन्मुख वैज्ञानिक डेटा के निर्माण, उपयोग और विनिमय का समर्थन करता है।

GDAL (जियोस्पेशियल डेटा एब्स्ट्रक्शन लाइब्रेरी) - भू-स्थानिक डेटा के साथ काम करना

पीपी (समानांतर पायथन) - कई प्रोसेसर या कोर, उदाहरण के साथ सिस्टम पर पायथन कोड का समानांतर निष्पादन

SendKeys विंडोज के लिए एक पायथन मॉड्यूल है जो सक्रिय विंडो में एक या अधिक कीस्ट्रोक्स या कुंजी संयोजन भेज सकता है। आप कुछ समय के लिए ऐसे लक्ष्यों को भूल भी सकते हैं और उदाहरण के लिए एक प्रैंक बना सकते हैं:

Copy Source | Copy HTML import SendKeys SendKeys.SendKeys( """ {LWIN} {PAUSE .25} {UP 3} {ENTER} {PAUSE 1} notepad{ENTER} {PAUSE 2} Hello{SPACE}World! {PAUSE 3} %{F4} {PAUSE 2} {RIGHT} {PAUSE 1} {ENTER} """ ) 

यहां क्या हो रहा है? वास्तव में एक माउस की अनुपस्थिति में मैं क्या करूंगा, ताकि एक ही परिणाम प्राप्त हो सके। मैं बाईं विंडो {LWIN} कुंजी को दबाऊंगा, अर्थात, मैं अपने Windows XP के स्टार्ट मेनू में जाऊंगा, फिर तीन बार कुंजी {UP 3}, इसलिए मैं Run में जाऊंगा ..., मैं {ENTER दबाऊंगा }, नोटपैड टाइप किया और नोटपैड शुरू किया, इसमें एक ठेठ हैलोवर्ल्ड लिखा, इसे alt-f4 के साथ बंद कर दिया, जिसे% {F4} के रूप में लिखा गया है, विशिष्ट "हां नहीं रद्द करें" डेटा सेविंग डायलॉग दिखाई दिया, चुनने के लिए {RIGHT} कुंजी दबाया। नहीं और {ENTER}। ठहराव की आवश्यकता है ताकि आवश्यक कार्यक्रम खुल सकें और संबंधित वर्ण दर्ज किए जा सकें।

इसके साथ ही, इस कोड के निष्पादन के साथ, आपको कुछ करने के लिए ~~पेड़ के नीचे~~ नहीं ~~खड़ा~~ होना चाहिए, क्योंकि सक्रिय विंडो स्विच हो जाएगी और कमांड का क्रम बाधित हो जाएगा। फिर, वैसे, मेरे उदाहरण में, {LWIN} {UP} {ENTER} {RIGHT} {ENTER} हो सकता है और कंप्यूटर बंद हो जाएगा। बेशक, सामान्य इवेंट हैंडलिंग के समान सरलीकरण के लिए, इस मॉड्यूल का उपयोग अधिक समझदारी से किया जा सकता है।

pywinauto - Microsoft Windows GUI (माउस और कीबोर्ड क्रिया) को स्वचालित करने के लिए मॉड्यूल का एक सेट

पाइविसा - विभिन्न बसों (GPIB, RS232, USB) का उपयोग करके सभी प्रकार के माप उपकरणों का नियंत्रण

PyParallel - समानांतर पोर्ट एक्सेस लाइब्रेरी

PySerial - सीरियल पोर्ट एक्सेस लाइब्रेरी

साइथॉन - एक पायथन-आधारित भाषा जो आपको C की गति सुविधाओं का अधिक पूरी तरह से उपयोग करने की अनुमति देती है

मानस एक ऐसा मॉड्यूल है जो आपको पायथन में कोड निष्पादन की गति को बढ़ाने की अनुमति देता है , और कई मामलों में यह मुख्य कोड से पहले केवल दो पंक्तियों को जोड़ने के लिए पर्याप्त है (या थोड़ा और यदि आप उन्हें प्रयास में छोड़कर आयात करते हैं तो आयात करें):

Copy Source | Copy HTML import psyco psyco.full() 

py2exe एक ऐसा उपकरण है जो पायथन लिपियों को स्टैंडअलोन विंडोज निष्पादनयोग्य में परिवर्तित करता है, इसके बारे में थोड़ा लिखा जाता है

स्फिंक्स - मार्कअप भाषा के रूप में reStructuredText का उपयोग करके प्रलेखन उत्पन्न करने के लिए एक उपकरण; स्फिंक्स की मदद से, पायथन का स्वयं का प्रलेखन, और स्वयं स्फिंक्स का , और पायथन में शामिल कई अन्य पुस्तकालयों (x, y)

docutils - सादे टेक्स्ट से डॉक्यूमेंट को HTML, XML या LaTeX (reStructuredText सहित) जैसे उपयोगी प्रारूपों में अनुवाद करने के लिए एक वर्ड प्रोसेसर

pyolution - स्रोत कोड पर प्रकाश डालते हुए, उपयोग की जाने वाली अधिकांश भाषाओं को समझता है, HTML, चित्र, LaTeX इत्यादि का उत्पादन कर सकता है

ReportLab - पीडीएफ दस्तावेज़ बनाएँ

rst2pdf - ReportLab का उपयोग करके पीडीएफ में reStructuredText कन्वर्ट करने के लिए एक उपकरण

simplejson - सरल, तेज JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट संकेतन) एनकोडर / डिकोडर

xlrd - Microsoft Excel फ़ाइलों से डेटा निकालें, Habr पर लेख

xlwt - Microsoft Excel, OpenOffice.org Calc और Gnumeric के साथ संगत स्प्रेडशीट फ़ाइलें बनाएँ

pylint - त्रुटियों और बुरे स्थानों की खोज करने के लिए कोड का विश्लेषण, कमांड लाइन से pylint example.py

चलाने के लिए और pylint आपके कोड के बारे में क्या सोचता है, उदाहरण का एक बड़ा सारांश प्रदर्शित करेगा

winpdb - इंटरैक्टिव प्रोग्राम डिबगर

अजगर (x, y)

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