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Thema: Eine Einführung in Octave

12 Kommentar(e) || Alle anzeigen ||  RSS
Kommentare von Lesern spiegeln nicht unbedingt die Meinung der Redaktion wider.
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Von entropy am Do, 18. Dezember 2014 um 16:43 #

Vielleicht habe ich es ueberlesen, aber wie starte ich die GUI?
Wenn ich 'octave' eingebe start nur den CLI.
Das Paket unter Archlinux hat die Version 3.8.2.

edit: --force-gui

Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert. Zuletzt am 18. Dez 2014 um 16:56.
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Von BT am Fr, 19. Dezember 2014 um 01:37 #

Die Syntax von Matlab ist doch nun wirklich zum kotzen und schön programmieren
geht wirklich anders.
Mich würde da mal ein qualitativer Vergleich von Matlab/Octave zu IPython mit den entsprechenden Paketen interessieren.

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    Von rtzz am Fr, 19. Dezember 2014 um 08:36 #

    MATLAB ist leider Industriestandard, vor allem wegen Simulink. Noch schlimmer finde ich wie man GUIs baut, das ist handhabt sich wie Delphi und andere Tools aus dem letzten Jahrzehnt.

    Ein Vergleich mit IPython würde mich auch interessieren, vor allem in Bezug auf Regelungstechnik (Nyquist, Bode, ...) da bringt MATLAB/Octave schon sehr viel Komfort.

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    Von exmatlabuser am Fr, 19. Dezember 2014 um 13:51 #

    Matlab/Octave bietet eine Sprache die es erlaubt sehr kompakten Code in Matrix-Schreibweise zu produzieren. Häufig ist es ein gutes Tool um schnell eine Berechnung (Prototyp) zu programmieren.
    Die Syntax ist dabei nah an der Schreibweise für Matrizen in bestimmten mathematischen Büchern. Matlab/Octave erlaubt es daher häufig Formel in Matrix-Schreibweise direkt zu übernehmen.
    Für sehr umfangreiche Berechnungen oder für Probleme, die sich nicht kompakt in Matrix-Schreibweise formulieren lassen gibt es sicher bessere Sprachen.

    IPython kann zur Programmierung in Octave verwendet werden:
    %load_ext octavemagic
    %%octave

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      Von lierborgu am So, 21. Dezember 2014 um 00:04 #

      Mit den ensprechenden Libraries (numpy und scipy) kann man das auch mit Python tun.

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        Von comparedit am So, 21. Dezember 2014 um 15:18 #

        Klar rechnen kann man in vielen Programmiersprachen - Fortran, Numpy bieten guten Unterstützung für Berechnungen mit Matrizen. Der große Vorteil von Octave ist hie aber die besonders einfache und systematische Syntax.
        Numpy/Python ist sehr mächtig - aber nicht so systematisch und manchmal etwas umständlicher.
        OCTAVE:
        a=[2 3 4 5];
        rand(1,10)
        real(z)
        sqrt(a)
        a’
        a * b
        NUMPY (same commands):
        a=array([2,3,4,5])
        random.random((10,))
        z.real
        math.sqrt(a)
        a.conj().transpose()
        matrixmultiply(a,b)

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          Von thx am So, 21. Dezember 2014 um 23:30 #

          Danke für den Vergleich, solche Kommentare machen pro-linux wirklich lesenswert

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          Von lierborgu am Mo, 22. Dezember 2014 um 22:49 #

          Wenn du die matrix Klasse von Numpy benutzt, dann kannst du das ganze auch so schreiben in Python:

          a = matrix( "2 3 4 5")
          random( (10,))
          z.real
          sqrt( a)
          a.H
          a * b

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    Von exmatlabuser am Fr, 19. Dezember 2014 um 13:51 #

    Matlab/Octave bietet eine Sprache die es erlaubt sehr kompakten Code in Matrix-Schreibweise zu produzieren. Häufig ist es ein gutes Tool um schnell eine Berechnung (Prototyp) zu programmieren.
    Die Syntax ist dabei nah an der Schreibweise für Matrizen in bestimmten mathematischen Büchern. Matlab/Octave erlaubt es daher häufig Formel in Matrix-Schreibweise direkt zu übernehmen.
    Für sehr umfangreiche Berechnungen oder für Probleme, die sich nicht kompakt in Matrix-Schreibweise formulieren lassen gibt es sicher bessere Sprachen.

    IPython kann zur Programmierung in Octave verwendet werden:
    %load_ext octavemagic
    %%octave

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      Von peter. am Mo, 29. Dezember 2014 um 18:51 #

      Really? Matlab kennt keine temp. Referenzierung, get_strings()[1] geht schonmal nicht. Es kennt auch keine Listen, nur dyn. Array. Nein, Cell Arrays sind ein verkrüppeltes Konzept voller Unzulänglichkeiten wie auch das Dictionary.
      Matlab mischt Rückgabedatentypen, schon mal in einen String was gesucht? Matlab ist umständlich, gefühlt braucht Python 1/3 der LoC die Matlab braucht bei geringeren Speicherverbrauch und höherer Geschwindigkeit.
      Das Problem Matlab ist bei Ing. weit verbreit, Python nicht mal bei Informatikern.

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