Die Infoseite zum Python-Kurs für Ingenieure und Naturwissenschaftler

Python ist eine Skriptsprache, die sich besonders gut für die Programmierung wissenschaftlicher Anwendungen eignet. Durch den modularen Aufbau wird dem Ingenieur und Naturwissenschaftler ein Softwaresystem zur Verfügung gestellt, das sich gezielt an seinen spezifischen Bedürfnissen orientiert. Mit den Modulen NumPy, Matplotlib, SciPy und SymPy können fast alle Aufgabenstellungen aus der Ingenieurmathematik und den Naturwissenschaften mit geringem Aufwand gelöst werden. Da Python Programme mit einem Interpreter übersetzt werden, lassen sich leistungsstarke Prototypen in relativ kurzer Zeit entwickeln.

Eigenschaften von Python

Python verfügt über folgende Eigenschaften und Leistungsmerkmale. Python:

• ist leicht zu erlernen
• stellt effiziente Datenstrukturen zur Verfügung
• erlaubt objektorientierte Programmierung
• hat eine übersichtliche Syntax und eine dynamische Typisierung
• wird mit einem Interpreter übersetzt und eignet sich deshalb für die schnelle Entwicklung von Prototypen
• steht für Linux, macOS und Windows kostenlos zur Verfügung
• kann durch Module (Programmbibliotheken) erweitert werden

Module

Durch die Module (Programmbibliotheken) NumPy, Matplotlib, SciPy, SymPy und VPython kann die Funktionalität von Python erheblich verbessert werden.

NumPy

Mit dem Modul NumPy können Sie Matrizen multiplizieren, das Skalar- und Kreuzprodukt von Vektoren berechnen, lineare Gleichungssysteme lösen und Nullstellen von Polynomen berechnen lassen. Die Polynome können auch numerisch differenziert und integriert werden. NumPy wird (fast) immer zusammen mit dem Modul matplotlib genutzt. Beispiele aus dem Buch NumPy finden Sie hier.

Matplotlib

Mit dem Modul matplotlib können Funktionsplots, Animationen und interaktive Programme erstellt werden. Mit den Steuerelementen Button, Slider und Radiobutton lassen sich Programmabläufe interaktiv steuern. Das Erstellen von Kreis- und Balkendiagramme ist ebenfalls möglich. Beispiele aus dem Buch finden Sie hier.

SciPy

Mit dem Modul SciPy können Sie numerisch differenzieren und integrieren, Differenzialgleichungen numerisch lösen und umfangreiche statistische Berechnungen durchführen. Die Funktionalität ist in etwa vergleichbar mit MATLAB. Beispiele aus dem Buch finden Sie hier.

SymPy

Mit dem Modul SymPy können Sie die üblichen mathematischen Operationen symbolisch durchführen. Symbolisches Differenzieren und Integrieren gehört ebenso zum Standardumfang wie das symbolische Lösen von Differenzialgleichungen. Die Ergebnisse der symbolischen Berechnungen lassen sich als Funktionsplots mit der eingebauten plot-Methode von SymPy visualisieren. Die Funktionsumfang ähnelt den Computeralgebrasystemen (CAS) Maple, Mathematica oder Maxima. Wenn SymPy auch nicht die deren Leistungsfähigkeit erreicht, so kann es diesen Nachteil durch die flexible Einbindung in Python Programme teilweise wieder ausgleichen. Beispiele aus dem Buch finden Sie hier.

VPython

Mit dem Modul VPython können Animationen in 3D-Darstellung in einem Webbrowser durchgeführt werden. Beispiele aus dem Buch finden Sie hier.

Entwicklungsumgebung

Als Entwicklungsumgebung empfehle ich Thonny. Diese Entwicklungsumgebung hat den Vorteil, dass sich die Phyton-Module besonders einfach installieren und aktualisieren lassen. Sie steht für die Betriebssysteme Windows, macOS und Linux zur Verfügung. Wenn Sie sich für Thonny entscheiden, brauchen Sie sich um die Installation von Python nicht mehr zu kümmern. Denn Python wird immer mit installiert.

Die in den folgenden Seiten vorgestellten Programmbeispiele stammen aus meinem Buch

Die korrigierten und verbesserten Quelltexte können Sie hier herunterladen.

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