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\subsection{bpython}
bpython ist eine bequeme und praktische Kommandozeile für Python, die zusätzliche Features wie Autovervollständigung und Darstellung der Hilfe und Dokumentation bereitstellt.
\subsection{build-essential}
build-essential ist eine Sammlung von Programmen, die man zum Kompilieren von Programmen braucht, also Compiler für C und C++, die C-Standardbibliothel und make.
\subsection{ffmpeg}
ffmpeg ist ein Programm zum Konvertieren, Streamen und Abspielen von Mediendateien, vor allem für Videos. Es ist sehr praktisch, wann immer du mit Video(-s, -rohdaten, -streams) arbeitest.
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Gnuplot ist eine Kommandozeilen / Skript basierte Anwendung zum plotten von zwei- oder dreidimensionalen Funktionen und Daten.
Zum Lernen von gnuplot bietet sich\\ http://www.gnuplot.info/docs/tutorial.pdf an.\\
Gnuplot lässt sich problemlos in \LaTeX\ integrieren
Gnuplot ist eine skriptbasierte Anwendung zum Plotten von zwei- oder dreidimensionalen Funktionen und Daten, die auch einen interaktiven Kommandozeilenmodus bietet.
Zum Lernen von gnuplot bietet sich \url{http://www.gnuplot.info/docs/tutorial.pdf} an.
Gnuplot kann Graphen in mehreren Modi, z.B. graphisch in einem Fenster, als ASCII-Art in der Kommandozeile, als PDF, SVG und sogar als \LaTeX{}, ausgeben.
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\subsection{htop}
htop ist ein Kommandozeilenprogramm, das die aktuell laufenden Prozesse, die Prozessor- und Arbeitsspeicherauslastung sowie weitere Informationen anzeigt. Es erlaubt das Filtern nach Namen, Anzeigen als Baumstruktur, Sortieren nach verschiedenen Kriterien, Änderung der Priorität und Abschießen von Prozessen mit verschiedenen Signalen.
\subsection{ipython}
Ipython stellt eine Command-Shell für Python (und auch andere Sprachen) zur Verfügung.
IPython ist eine bequeme und praktische Kommandozeile für Python, die zusätzliche Features wie Autovervollständigung bereitstellt.
\subsection{python-matplotlib} \label{ch_matplotlib}
python-matplotlib ist eine Zusatzbibliothek für Python, die insbesondere Tools zum erstellen von Graphen enthält. Sinnvoller Weise nutzt man sie in Kombination mit NumPy (s. Abschnitt \ref{ch_numpy}), welches die Datentypen bereit stellt, die Matplotlib benutzt.
python-matplotlib ist eine Zusatzbibliothek für Python, die insbesondere Tools zum Erstellen von Graphen enthält. Sinnvoller Weise nutzt man sie in Kombination mit NumPy (s. Abschnitt \ref{ch_numpy}), welches die Datentypen bereit stellt, die Matplotlib benutzt.
Gerade bei der Analyse wissenschaftlicher Daten ist es unerlässlich, die Ergebnisse graphisch darzustellen. Wenn man Python (zusammen mit NumPy) dafür benutzen möchte, ist Matplotlib die Bibliothek der Wahl.
......@@ -9,9 +9,11 @@ Um in einem Python-Skript Matplotlib oder ein Untermodul zu verwenden, gibt es m
import matplotlib
import matplotlib as mpl
from matplotlib import *
import matplotlib.pyplot as plt
...
\end{verbatim}
Zur Nutzung sind grundlegende Python-Kenntnisse erforderlich.
\subsection{python-numpy} \label{ch_numpy}
python-numpy ist eine Zusatzbibliothek für Python, die diverse Datenstrukturen und Funktionen für effiziente numerische Berechnungen zur Verfügung stellt. Dazu gehören Matrizenoperationen, und komplizierte mathematische Funktionen. Aber auch Tools zum Einlesen/Speichern von Datensätzen und vieles mehr.
python-numpy ist eine Zusatzbibliothek für Python, die diverse Datenstrukturen und Funktionen für effiziente numerische Berechnungen zur Verfügung stellt. Dazu gehören Matrizenoperationen und komplizierte mathematische Funktionen, aber auch Tools zum Einlesen/Speichern von Datensätzen und vieles mehr.
NumPy ist extrem hilfreich in der Analyse wissenschaftlicher Daten und seine Verbreitung nimmt zu. Es ist sinnvoll, es in Kombination mit Matplotlib (s. Abschnitt \ref{ch_matplotlib}) zu verwenden, welches Tools zur graphischen Darstellung bereitstellt. Als weitere Ergänzung zu NumPy bietet sich SciPy (s. Abschnitt \ref{ch_scipy}) an, welches weitere, elaboriertere Methoden zur wissenschaftlichen Datenanalyse liefert.
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python-scipy ist eine Erweiterung für Python und stellt Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen zur Verfügung. Es ist eine gute Ergänzung zu NumPy (s. Abschnitt \ref{ch_numpy}).
python-scipy ist eine Zusatzbibliothek für Python und stellt Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen zur Verfügung. Es ist eine gute Ergänzung zu NumPy (s. Abschnitt \ref{ch_numpy}).
Um in einem Python-Skript SciPy oder ein Untermodul zu verwenden, gibt es mehrere Möglichkeiten, die sich darin unterscheiden, wie die Bibliothek im weiteren Code aufgerufen wird. Zum Beispiel:
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\subsection{python-sympy}
python-sympy ist eine Erweiterung für Python welche Symbolische Berechnungen ermöglicht. Das bedeutet, dass man statt mit konkreten Zahlen mit Variablen rechnen kann.
python-sympy ist eine Zusatzbibliothek für Python, welche symbolische Berechnungen ermöglicht. Das bedeutet, dass man statt mit konkreten Zahlen mit Variablen rechnen kann.
Die vollständige Dokumentation findet man unter \url{http://sympy.org/en/index.html}.
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\subsection{root}
root-system installiert Root, ein System das zur Analyse von Daten in der Teilchenphysik entwickelt wurde, aber heute viele zusätliche Möglichkeiten, wie das erstellen von Graphen oder Kurvenfitting bietet.
root-system installiert Root, das zur Analyse von Daten in der Teilchenphysik entwickelt wurde, aber heute viele zusätzliche Möglichkeiten, wie das Erstellen von Graphen oder Kurvenfitting, bietet.
Root kann über das Terminal oder über eine graphische Oberfläche bedient werden.
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\subsection{wxMaxima}
wxMaxima ist ein Programm mit grafischer Oberfläche, um Funktionen oder Daten als Graphen in zwei- oder dreidimensionaler Darstellung zu plotten.
wxMaxima ist eine grafische Oberfläche für das Computer-Algebra-System Maxima, mit dem man symbolisch rechnen kann.
Es wird im Terminal mit \texttt{wxmaxima} aufgerufen.
\ No newline at end of file
Es wird im Terminal mit \texttt{wxmaxima} aufgerufen.
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