DataMelt

DataMelt (или кратко DMelt) — бесплатная программа для научных вычислений. DataMelt — это интерактивная среда для вычислений, анализа и визуализации данных, и машинного обучения. DataMelt программа предназначена для ученых, инженеров и студентов. DataMelt является мультиплатформенным, поскольку он написан на Java, поэтому он работает в любой операционной системе, где может быть установлена виртуальная машина Java. Программа предназначена для статистического анализа данных, подбора кривой, алгоритмов анализа данных, численных расчетов, машинного обучения и построение диаграмм в 2D и 3D. DataMelt использует языки программирования высокого уровня, такие как Jython, JRuby. Java также может использоваться для вызова числовых и графических библиотек DataMelt.

DataMelt
Разработчик	С.В.Чеканов (eng. S.V.Chekanov)
Написана на	Java
Операционная система	Unix, Linux, OS X, Microsoft Windows
Первый выпуск	2005 (initial name JHepWork)
Аппаратная платформа	Java Virtual Machine
Последняя версия	2.4 (Feb 2019)
Репозиторий	github.com/chekanov/dmel…
Лицензия	Open source (LGPL, GPL and similar)
Сайт	jwork.org/dmelt/

История создания Править

DataMelt берет свое начало в физика элементарных частиц, где добыча данных является основной задачей. Он был создан как проект jHepWork в 2005 году и изначально был написан для анализа данных для физика элементарных частиц в лаборатории DESY в Германии. Позже он был улучшен в Argonne National Laboratory для исследований в области физики частиц с использованием концепции программного обеспечения Java для проекта International Linear Collider, разработанного в SLAC. Более поздние версии jHepWork были модифицированы для общего пользования (для ученых, инженеров, студентов в образовательных целях), так как проект Международного линейного коллайдера остановился. В 2013 году jHepWork был переименован в DataMelt и стал проектом общего назначения, поддерживаемым сообществом. Основным источником справочной информации является книга «Анализ научных данных с использованием Jython Scripting и Java». в котором рассматриваются методы анализа данных с использованием сценариев Java и Jython. Позже это также обсуждалось в немецком журнале Java SPEKTRUM.. Строка «HEP» в названии проекта «jHepWork» сокращает «Физика высоких энергий». Но из-за широкой популярности за пределами этой области физики, он был переименован в SCaViS ( 'S' научная 'C' вычислительная среда и 'Vis' среда использования). Этот проект просуществовал 3 года, прежде чем был переименован в DataMelt (или, короче, DMelt).

Поддерживаемые платформы Править

DataMelt работает на платформах Windows, Linux, Mac и Android. Пакет для Android называется AWork.

Отзывы Править

DataMelt и его более ранние версии, SCaVis (2013—2015) и JHepWork (2005—2013), которые по-прежнему доступны в хранилище архива DataMelt,обсуждается в этих статьях: Программа сравнивалась с другими подобными программами в этих ресурсах .

DataMelt (2015-), является новой разработкой программ JHepWork и SCaVis. В этих ресурсах приводятся сравнения DataMelt с другими популярными пакетами для статистического и числового анализа. . Согласно более поздним обзорам онлайн-статей и блогов, DataMelt является одним из популярных программ анализа данных . .

Пример кода Править

Вот пример того, как показывать двухмерные гистограммы, читая файл CVS, загруженный с веб-сайта World Bank.

from jhplot.io.csv import *
from java.io import *
from jhplot import *

d = {}
reader = CSVReader(FileReader("ny.gdp.pcap.cd_Indicator_en_csv_v2.csv"));
while True:
    nextLine = reader.readNext()
    if nextLine is None:
        break
    xlen = len(nextLine)
    if xlen < 50:
        continue
    d[nextLine[0]] = float(nextLine[xlen-2]) # key=country, value=DGP

c1 = HChart("2013",800,400)
#c1.setGTitle("2013 Gross domestic product  per capita")
c1.visible()
c1.setChartBar()
c1.setNameY("current US $")
c1.setNameX("")
c1.setName("2013 Gross domestic product  per capita")

name1 = "Data Source: World Development Indicators"

set_value = lambda name: c1.valueBar(d[name], name, name1)

set_value(name="Russia")
set_value(name="Poland")
set_value(name="Romania")
set_value(name="Bulgaria")
set_value(name="Belarus")
set_value(name="Ukraine")
c1.update()

При выполнении этого скрипта гистограмма отображается в отдельном окне. Изображение может быть сохранено в нескольких форматах.

Вот ещё один простой пример, который иллюстрирует, как заполнить 2D-гистограмму и отобразить её на холсте. Сценарий также создает фигуру в формате PDF. Этот скрипт иллюстрирует, как склеивать и смешивать нативные классы Java (из пакета java.util) и классы DataMelt (пакет jhplot) внутри скрипта, написанного с использованием синтаксиса Python.

from java.util import Random
from jhplot import *

c1 = HPlot3D("Canvas") # create an interactive canvas
c1.setGTitle("Global title")
c1.setNameX("X")
c1.setNameY("Y")
c1.visible()
c1.setAutoRange()

h1 = H2D("2D histogram", 25, -3.0, 3.0, 25, -3.0, 3.0)
rand = Random()
for i in range(200):
    h1.fill(rand.nextGaussian(), rand.nextGaussian())
c1.draw(h1)
c1.export("jhplot3d.eps") # export to EPS Vector Graphics

Этот скрипт можно запустить либо с помощью DataMelt IDE, либо с помощью автономного Jython после указания пути к классам для библиотек DataMelt.

Ссылки Править

• Официальный сайт