Software:DataMelt RU

From HandWiki
DataMelt
Developer(s)С.В.Чеканов (eng. S.V.Chekanov)
Initial release2005 (initial name JHepWork)
Stable release
2.4 / Feb 2019
Written inJava
Operating systemUnix, Linux, OS X, Microsoft Windows
LicenseOpen source (LGPL, GPL and similar)
Websitejwork.org/dmelt/

DataMelt (или кратко DMelt) — бесплатная программа для научных вычислений[1]. 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.

История создания

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[2] 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». [3] в котором рассматриваются методы анализа данных с использованием сценариев Java и Jython. Позже это также обсуждалось в немецком журнале Java SPEKTRUM.[4]. 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

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

Отзывы

Описываются DataMelt и его более ранние версии, SCaVis (2013—2015) и JHepWork (2005—2013), которые по-прежнему доступны в хранилище архива DataMelt. в этих статьях:[5] [6] [7] [8]

Программа сравнивалась с другими подобными программами в этих ресурсах [9] [10] [11].

DataMelt (2015-), новая разработка программ JHepWork и SCaVis. В этих ресурсах приводятся сравнения DataMelt с другими популярными пакетами для статистического и числового анализа. [12] [13] [14] [15]. Согласно более поздним обзорам онлайн-статей и блогов, DataMelt является одним из популярных программ анализа данных [16][17]. .

Пример кода

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.

Примечания

Template:Примечания

Ссылки


Template:Математическое ПО

Категория:Программы математического моделирования Категория:Программное обеспечение для macOS Категория:Программное обеспечение для Solaris Категория:Программное обеспечение для Windows Категория:Программное обеспечение для Linux Категория:Машинное обучение Категория:Статистическое программное обеспечение Категория:Свободное математическое программное обеспечение Категория:Свободное программное обеспечение, написанное на Java



  1. ↑ Numeric Computation and Statistical Data Analysis on the Java Platform (Числовые вычисления и анализ статистических данных на платформе Java). С. В. Чеканов (S.V.Chekanov), Книга. Springer, (2016) ISBN 978-3-319-28531-3, 700 страниц, [1]
  2. ↑ Анализ данных HEP с использованием jHepWork и Java, arXiv: 0809.0840v2, препринт ANL-HEP-CP-08-53. Препринт ЦЕРН, arXiv: 0809.0840v2
  3. ↑ Анализ научных данных с использованием Jython Scripting и Java. Книга. С. В. Чеканов (S.V.Chekanov), Springer-Verlag, ISBN 978-1-84996-286-5, [2]
  4. ↑ ScaVis — Werkbank для тех, кто занимается разработкой приложений для Java и Jython. Роэ Клаус. ЯВА СПЕКТРУМ. (на немецком языке), том 5 (2013) 26-28 [3]
  5. ↑ Data Analysis and Data Mining Using Java, Jython and jHepWork Blog. 2010. Oracle.com. [4]
  6. ↑ SCaVis — Werkbank für technisch-wissenschaftliche Berechnungen und Visualisierungen mit Java und Jython. by Rohe Klaus. Java SPEKTRUM. (in German) volume 5 (2013) 26-28 [5]
  7. ↑ HEP data analysis using jHepWork and Java. Proceedings of the HERA-LHC workshops (2007—2008), DESY-CERN [6]
  8. ↑ Suitability analysis of data mining tools and methods. [7]. S.Kovac, Bachelor’s thesis (in English), jHepWork is reviewed on page 39-42, Masaryk University.
  9. ↑ A Review: Comparative Study of Diverse Collection of Data Mining Tools. By S. Sarumathi, N. Shanthi, S. Vidhya, M. Sharmila. International Journal of Computer, Control, Quantum and Information Engineering. 2014; 8(6). 7.
  10. ↑ A Study of Tools, Techniques, and Trends for Big Data Analytics. By R.Shireesha et al. (2016) International Journal of Advance Computing Technique and Applications (IJACTA), ISSN : 2321-4546, Vol 4, Issue 1 [8]
  11. ↑ Comparison of Various Tools for Data Mining. By P.Kaur etc. IJERT ISSN: 2278-0181 Vol. 3 Issue 10 (2010) [9]
  12. ↑ Comparative Analysis of Information Extraction Techniques for Data Mining, by Amit Verma et al. Indian Journal of Science and Technology, Vol 9, March 2016 [10]
  13. ↑ Brief Review of Educational Applications Using Data Mining and Machine Learning, [11], by A. Berenice Urbina Nájera, Jorgede la Calleja Mora, Redie ISSN 1607-4041. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 19(4), 84-96
  14. ↑ Analysis of Data Using Data Mining tool Orange. Maqsud S.Kukasvadiya et. al. [12] (2017) IJEDR, Volume 5, Issue 2, ISSN: 2321-9939
  15. ↑ Big Data — A Survey of Big Data Technologies. By P.Dhavalchandra, M.Jignasu, R.Amit. International Journal of Science and Technology. Volume 2, p45-50 (2016) [13]
  16. ↑ Popularity of software programs for data science using recent reviews, Article (Sep 2018), T.Smalzer (retrieved in 2019), [14]
  17. ↑ Evaluation and comparison of open source software suites for data mining and knowledge discovery, by Abdulrahman H. Altalhi, J. M. Luna, M. A. Vallejo, S. Ventura, Wires/Willey, DOI: 10.1002/widm.1204 (2017), [15]
Retrieved from "https://handwiki.org/wiki/index.php?title=Software:DataMelt_RU&oldid=1248"