Articles tagged with Python:

  • Python3 安装 VTK 和 MayaVi 的一种姿势

    Python3 安装 VTK 和 MayaVi 的一种姿势

    本文基于我之前的一个回答:CycleUser:anaconda上能否安装VTK? 友情提示:由于使用到了 conda,所以如果不指定使用国内 ustc 或者tuna 的 anaconda 源,就可能需要科学的上网姿势才能安装成功。但请不要问我如何使用科学的姿势,因为我不具备这方面的知识。


    思路简介

    在 Python 上面安装配置 VTK 和 MayaVi,可能对于新手来说,是一个比较痛苦的经历。

    我今天正好探索 SfePy,发现似乎是要用到 VTK 和 MayaVi ,而刚刚用 pyenv 新建的 3.6.3的环境是没有安装这两个的。直接用 pip install mayavi 会提示缺少 …


  • GlumPy-Getting started

    GlumPy 中文文档翻译:上手简介

    本文档原文地址

    开始上手使用一个新的库或者框架有时候可能会让人头大,尤其是要阅读超级多的参考资料的情况下。本章就仅对 GlumPy 进行一下非常简要的介绍,而不去纠结各种细节。

    主要内容

    • 创建窗口
    • 绘制四边形
    • 生成动画

    创建窗口

    创建一个新的窗口,这个过程代码看起来应该是比较好理解的,如下所示: (译者注:这里的代码每一个步骤之间都是连贯的,建议读者在 ipython 里面逐个粘贴,不要错过漏掉中间的,否则运行肯定出错。所以当你遇到运行出错的时候建议先检查一下是不是中间有漏掉的。)

    from glumpy import app
    window = app.Window()
    app.run()
    

    这时候你就能在桌面上马上看到这个窗口了,可能窗口上还有一些乱七八糟的内容。这是因为我们没有对创口进行清空。所以下面这个带窗口清空的代码就更好一些:

    from glumpy import app
    
    window = app.Window()
    
    @window.event
    def on_draw …

  • GeoPython 一个 Python 实现各种地质学日常用途的开源项目

    作者: CycleUser
    QQ群: 560675626

    下载以及了解更多,请访问 GitHub 项目主页

    挖坑

    去年开始把自己编写的一系列简单的 Python 脚本整理起来,于是就有了知乎上的那篇文章

    后来去年年底肿瘤做了个手术,然后身体恢复得不是太好,状态一直比较狗带,所以重构工作做得也很慢。

    好在现在是大概重新实现了 GUI 界面,然而并没有使用当时翻译的 Kivy,而是从头学了 QT,这真是一个悲伤的故事。

    填坑

    然后现在 GeoPython 有了新的 GUI 了,能在界面中对数据文件进行简单的修改排序和保存了,而且每一个出现的图都单独弹出一个小窗口,并且可以进行各种细致的定制了。

    功能上,目前还没有完全实现覆盖之前老版本的功能,不过也有点模样了。

    前几天,陆续实现了 TAS、REE、Trace、当然还有计算锆石稀土中的 Ce4/Ce3 的比值来估算岩浆岩氧逸度的功能。

    今天又刚刚重新实现了极射赤平投影(Stereo …


  • 去中心化的安全通信软件 GNU Ring

    去年底进入 GNU 项目的即时通讯软件,GNU Ring 今天刚刚更新了 1.0 版本

    GNU Ring 的特点是去中心化和强加密,能用于文字传输、语音和视频聊天,可以粗略看作是体验更加完美的 BitMessenger。

    对于新注册的账户来说,最重要的就是一定要牢记账号密码,开发者目前说忘记后无法找回。目前该软件支持 Mac、Linux、Windows、Android 这几个主流操作系统,推荐大家尝试一下。

    为什么推荐新发明出来的轮子呢?因为安全,加密,无广告,不被打扰。

    下载地址参考:Install Ring


  • 基于 Raspbian 构建 Python 开发环境

    多年以前,袁萌老前辈曾经跟我谈及当时刚刚诞生的 Raspberry Pi,表示这种单板机对于教育事业会有很大帮助。奈何那时候我见识短浅,无法完全理解老先生的思路和远见。

    已经很久没有见过老先生了,上一次见到他,还是在白大哥的婚礼上,那也是三四年前了。

    听说老先生现在改用 Windows 10 了,而最初还颇为无奈。 这让我想起当年我去为老先生安装 Ubuntu 的日子,那时候我才二十几岁,懵懂无知,有机会在老先生身边听闻教诲,奈何资质愚钝。

    时光飞快,五年过去了,前几天有一个同学送给我一枚初代的 Raspberry Pi。

    我拿到手上那一刻,仿佛感受到了五年前的那种惊喜。

    于是我大概整理记录一下,基于 Raspberry Pi 构建一个 Python 开发环境的简单过程。

    系统安装

    首先自然是安装操作系统,五年前我还是 Scientific Linux 的拥趸,还曾经带着一众小伙伴玩红帽系,而如今我已经完全倒向 Debian 了,所以我选择了 Raspbian。

    安装方法可以参考 …


  • Why I translate English books into Chinese

    为何我要翻译书籍和学习资料呢?

    我曾经翻译过一些东西。 虽然我的翻译水平很差,技术水平也很差,但一直还都保持着这个习惯。 偶尔总是陆陆续续地翻译一些自己觉得很喜欢的学习资料。 比如我在翻译中文版的斯坦福大学的CS229的讲义以及杜克大学用Python讲计算机统计学的STA663课程的中文翻译

    然后我经常遇到一些朋友提出类似这样的问题:

    “问什么要翻译?” “英文版不好么?” “你的英文水平,直接看原版不够么?”

    其实这类问题就不好回答了。 怎么说呢? 如果是前些年,看原版应该还费点力气。目前单就阅读和简单的理解来说,看原版基本是没有任何压力的。

    在刚刚开始翻译 ThinkPython 的时候,一些术语对我来说还比较难,甚至是一些编程方面的基础内容,我都还很生疏。 然后后来翻译 Kivy 中文开发指南的时候,由于有之前的经历,一些基础的编程方面的术语我都大概了解了,所以翻译起来也不那么吃力了,不过有的内容还是初次接触,所以还是有各种地方翻译得很不理想。

    所以,翻译的这个过程首先是一个学习的过程,某种程度类似费曼教学法,就好比以教促学,要表达清楚的前提是要理解透彻。当然,这两方面我还都没做到,但我依然在努力。

    上面说的这些是现实原因,实际上还有更深层次的一种原因。

    那就是我的信仰。

    往高大上了说,我去做这类事情是因为我的共产主义信仰 …


  • Introduction of STA663

    基于 Python 的计算机统计学

    简介

    这一套课件实际上是一些相当粗糙的讲座笔记的草稿,基于 IPython notebook ,这门课程从 2015 年春季开始的,针对硕士生的统计学课程,课程地址原本在这里,但是这个链接实际上已经不能访问了。译者注:现在的链接可能应该是在这个链接。这个课程主要介绍的内容是在优化模拟这两方面的各种算法的开发,这些内容也是计算统计学的核心内容。各种各样的算法和数据集的复杂度都会逐渐增加,(一维 -> 多维,固定 -> 自适应,线性 -> 并行 -> 大规模并行,少量数据 -> 巨量数据),这是为了让学这门课的学生能够掌握并联系下面这些内容:

    • 练习可重现的分析(reproducible analysis)
    • 掌握基本的数据管理和处理技能
    • 使用 Python 语言来进行统计计算
    • 使用数学和统计学的链接库来提高效率
    • 能够理解和优化线性代码(serial code)
    • 能够掌握不同的并行开发范式并高效利用

    算法上,主要集中在以下两方面:

    • 优化(Optimization …

  • Job

    Python 的前景和学习方向

    本文整理自我在这个问题里的回答。相比原版回答,结尾部分添加了若干私货。

    Python 在语法上算是比较简单易学,相对其他各种语言,对新手更加友好,学习曲线非常平缓。各种算法用 Python 来实现都相对来说更加简单又易读。

    因此,有一种趋势,就是很多像我这种外行人,开始学习和使用 Python 来实现某些自己行业内的某些用途。所以现在 Python 有很多新制作的各种轮子,深度学习,数理统计,化学计算,量化交易,等等。但像我这样的人往往可能也像我一样,学得很浅,就能凑合着拿一些框架和模块来应对简单的工作,也就可能像我一样不再太深入探索,而觉得自己掌握的基本够用了。

    此外,在涉及到性能敏感的应用场景,Python 则未必能够完美胜任,甚至即便使用 cython 和 pypy 之类的加速,也难以全面实现 C++ 等的运行速度。我的一些前辈高人,在处理遥感相关的数据时还是以 C++ 为主 …


  • CIPW

    关于 CIPW 计算

    CIPW 的设计初衷真不错,而且在那么久之前就有这种程序化的一步一步来拼的思路,很适合编程实现。

    不过目前来看,国外流传比较广的计算表格是美国联合学院的Kurt Hollocher这位老兄的,下载地址在这里

    他的这个 Excel 表格做的非常细致,每一步都很清晰,不过其中有两处标注出了错,但我检查过,应该是不影响计算的。实际上我就是把他的表格中的算法抽了出来重新实现了,又加了批量计算的几个循环体。

    国内估计用的比较多的是路远发老师的GeoKit进行计算,但是路老师的计算过程,如果按照他的网站上面的流程,似乎和 Kurt 的有所差别,尤其是在 Sr 和 Ni 等元素的处理上,步骤完全不一样。

    Kurt 的这个表格是 Leon Bagas 分享给我的,他个人推荐用这个,目前我也暂时先用这个来计算了。

    我的 GeoPython 里面还是选择了用 Kurt 的计算思路,因为其中的计算流程更清晰一些。

    在计算结果上 …


  • Python Use Str in a List to create new Var

    Python 中用列表中的字符串元素作为名字来创建新变量

    问题的提出

    今天我在写一个与计算化学相关的某个 Python 脚本的时候,突然有了一个这样的疑问:

    如果给定一个列表(list) a; 已知该列表中的元素均为字符串(str); 列表中元素的个数 n 以及作为列表元素的这些字符串的值都是不预知的; 那么,如何以这些列表元素作为变量名称来批量创建 n 个新变量呢? 以创建 n 个新列表为例。

    于是我开始在 V2mm 的群以及其他小伙伴的群里面求助,得到了以 RiverXuanwo 等技术流的指点。总结如下:

    用类实现

    这两种方法是 River 提供的。

    方法1 静态类型

    a = ['r','e','m']
    
    class Test():
        def __init__(self,a = ['r','e','m …

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