Articles tagged with Python:

  • GlumPy-Installation

    GlumPy 中文文档翻译:安装指南

    本文档原文地址

    本文的安装过程可能还是不够详细,Windows 用户可以参考 我在知乎专栏这篇文章 中提供的安装截图,下载这个链接里的内容会对安装过程有所帮助。

    译者前言

    我弃坑了 VisPy,因为在不同操作系统上面运行的效果差距比较大,可能是因为不同操作系统的相关组件和依赖包的版本差别,或者是其他的原因吧。而且好像 GlumPy 就是对 VisPy 的继承, VisPy 的代码提交已经是几个月之前甚至几年前,GlumPy 目前还在活跃。从文档来看这二者也很相似,尤其是这部分安装指南几乎就是修改了一下的 VisPy 安装指南。

    GlumPy 给我的印象很棒,因为官方开发人员很及时地跟我互动讨论一些运行错误产生的原因,虽然他们的 example 里面的一些一两年的 bug 也没有修改,比如 earth.py 似乎需要把 Arcball 替换成 Trackball,而且对 numpy 的特定版本的需求也需要提示一些 …


  • My Translations

    我翻译的一些书籍和资料

    一些多余的话

    这首歌很棒,符合我现在的心情和状态。 每天看文献翻译文档写代码写文档,也是希望自己虽然行走不便,也能成为一个有用的人,一个脱离低级趣味的人,一个纯粹的人。 梦想是一定要有的,因为已经是活下去的动力之一,实现的效果很大程度上取决于努力的强度。 十二岁的时候面对 木兰辞 和 为学,我怀疑自己能否背下来,又鼓励自己说天下没有人做不到的事情。

    万里赴戎机,关山度若飞~

    天下事有难易乎?为之则难者亦易矣,不为则易者亦难矣~

    平沙落日大荒西,陇上明星高复低~

    我明白为什么老校友喜欢吟诗,真的可以在不妨碍表达思想感情的情况装比~

    感谢我媳妇,她在辛苦持家,我还在安逸地读书,我人生最大的幸运和成就就是遇到了她。

    以后我不准备用小时候的故事吹牛了,希望这是最后一次~

    ThinkPython2E 中文版

    从 2015 年末到 2016 年 2 月,我翻译了一份中英双语版本的ThinkPython,那时候我觉得,双语对照很利于学习积累一些常用的词汇,有助于后续阅读英文文档。

    然而后来我发现大家更需要的是对编程语言本身的了解和学习,对双语的使用并不具有强需求 …


  • Kivy For Now

    Kivy中文编程指南:翻译始末

    翻译暂告段落

    从去年开始的 Kivy 编程指南中文翻译项目,今天基本算是弄完了,我把 Kivy Programming Guide 里面的全部内容翻译了一遍。

    这里就不贴了,大家可以去我的知乎专栏或者我的 GitHub 查看详细内容。

    当然了,质量还是不怎么样好,所以希望大家多批评指正,我会尽快改正。

    最开始用 Kivy 的时候,感觉有各种各样的 bug ,觉得安装和配置各种繁琐扯皮麻烦,心情也容易变得特别臭。

    然后开始翻译文档的时候,也还是容易经常变得很暴躁,尤其是遇到一些原文的语法错误、逻辑错误、自己鬼扯也扯不通顺的地方等等。

    但是后来我逐渐地开始钦佩这些创建了 Kivy 的人们,我意识到他们也跟我一样是一群热爱 Python 的人,想为更多的同样使用 Python 的开发者提供一个完整的工具链,以便于能更简洁轻快地实现跨平台开发。

    所以,我觉得 Kivy 是一个因为热爱而驱动去追寻自由的项目,这也让我逐渐对 Kivy …


  • VisPy

    VisPy 中文文档翻译

    VisPy 是一个高性能交互式 2D/3D 数据可视化库,通过 OpenGL 库来对目前的图形处理单元(GPU)的计算性能进行充分利用,用于超大规模数据集的显示。

    译者前言

    Kivy 中文编程指南文档快翻译完了,现在又开了一个新坑,就是这个 VisPy,这主要是因为我当前在开发的 GeoPython 项目中存在着超大规模数据呈现的需求,所以我决定用显卡绘图来试一试。我此前从来没有任何 OpenGL 相关的经验,也完全是从零起步,一边学习,一边翻译,所以难免导致翻译质量的波动,而且大部分时刻可能是翻译得挺差的。然而我是一个希望把事情做了就尽量做好的人,所以大家发现任何错误,请一定不吝赐教,让我有改正和提高的机会。

    这里就不贴了,大家可以去我的知乎专栏或者我的 GitHub 查看详细内容。


  • MacOS PyCUDA Python Pyenv

    Mac系统下使用Pyenv管理Python多版本,并且给各个版本安装PyCUDA

    本文是针对PyCUDA的新手用户。此处特点是使用了Pyenv构建了多个工作环境,并且指导如何在各个不同的Python环境中安装PyCUDA。

    安装Git和Pyenv

    下载PyCUDA代码需要用Git,管理多版本的Python需要Pyenv,而这两个的安装就都需要用Brew 了。在终端输入下面的命令就可以安装Brew了:

    /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
    

    然后再接着在终端陆续输入下面两个命令来安装Git和Pyenv:

    brew install git
    brew install pyenv
    

    最最重要的一步

    这一步是最重要的了,决定了你能否成功安装和运行CUDA以及PyCUDA。要运行Brew,你就被迫要安装最新版本的Xcode和配套的Command Line Tools,但是CUDA很可能和这个最新版本不兼容。所以如果你有旧版本的Xcode,一定要备份一下,改个名字别被替换了啥的。然后安装最新的Xcode和配套的Command Line Tools之后,赶紧用Brew安装好Git和Pyenv。安装好了这两个之后,就降级回到能兼容CUDA的旧版本Xcode …


  • PyCUDA Tutorial 中文版

    PyCUDA Tutorial 英文原文

    CycleUser 翻译

    开始使用

    在你使用PyCuda之前,要先用import命令来导入并初始化一下。

    import pycuda.driver as cuda
    import pycuda.autoinit
    from pycuda.compiler import SourceModule
    

    这里要注意,你并不是必须使用pycuda.autoinit,初始化、内容的创建和清理也都可以手动实现。

    转移数据

    接下来就是要把数据转移到设备(device)上了。一般情况下,在使用PyCuda的时候,原始数据都是以NumPy数组的形式存储在宿主系统(host)中的。(不过实际上,只要符合Python缓冲区接口的数据类型就都可以使用的,甚至连字符串类型str都可以。)

    译者注:宿主系统host,就是处理器-内存-外存组成的常规Python运行环境;设备device,就是你要拿来做CUDA运算的显卡或者运算卡,可以是单卡也可以是阵列。

    下面这行示例代码创建了一个随机数组成的4*4大小的数组a:

    import numpy …

  • ThinkPython 双语学编程

    Finally I finished the translation of ThinkPython. All the files can be found here.

    我总算是翻译完了这本 ThinkPython。所有文件都可以在这里下载。

    There are there different formats of the translated book, which contains an epub, a doc and some md files.

    我提供了好几个格式的文件,包括一个 epub,一份 Word 文档,以及很多 md 文件。

    The epub file …


  • Python, a better language for Universities in China

    中国大学应该广泛尝试用Python来教编程

    Koch曲线

    The picture shows a Koch curve,which may be familiar for those who know something about fractal. It is an example form an excise of the book Think Python Chapter5's sample solution.

    图片是Koch曲线,熟悉分形的同学肯定对此很了解。 这是大胖翻译的ThinkPython这本教材中第五章的最后练习题样例代码生成的图案。

    I am always a fan of coding, because all …


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