DataMelt

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 14 февраля 2019 года; проверки требуют 13 правок.
Перейти к навигации Перейти к поиску
DataMelt
Разработчик С.В.Чеканов (eng. S.V.Chekanov)
Написана на Java
Операционные системы 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/

DataMelt (или кратко DMelt) — бесплатная программа для научных вычислений[1][2]. 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

[править | править код]

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[3] 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». [4] в котором рассматриваются методы анализа данных с использованием сценариев Java и Jython. Позже это также обсуждалось в немецком журнале Java SPEKTRUM.[5]. 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 | править код]

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

Отзывы

[править | править код]

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:[6] [7] [8] [9] Программа сравнивалась с другими подобными программами в этих ресурсах [10] [11] [12].

DataMelt (2015-), является новой разработкой программ JHepWork и SCaVis. В этих ресурсах приводятся сравнения DataMelt с другими популярными пакетами для статистического и числового анализа. [13] [14] [15] [16]. Согласно более поздним обзорам онлайн-статей и блогов, DataMelt является одним из популярных программ анализа данных [17][18]. .

Пример кода

[править | править код]

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

[править | править код]
  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] Архивная копия от 14 апреля 2019 на Wayback Machine
  2. ↑ DataMelt: Free Computation and Visualization Environment. By Moaaz Aldesoky. Medevel.Com. [2] Архивная копия от 9 августа 2019 на Wayback Machine
  3. ↑ Анализ данных HEP с использованием jHepWork и Java, arXiv: 0809.0840v2, препринт ANL-HEP-CP-08-53. Препринт ЦЕРН, arXiv: 0809.0840v2 Архивная копия от 19 ноября 2018 на Wayback Machine
  4. ↑ Анализ научных данных с использованием Jython Scripting и Java. Книга. С. В. Чеканов (S.V.Chekanov), Springer-Verlag, ISBN 978-1-84996-286-5, [3] Архивная копия от 14 апреля 2019 на Wayback Machine
  5. ↑ ScaVis — Werkbank для тех, кто занимается разработкой приложений для Java и Jython. Роэ Клаус. ЯВА СПЕКТРУМ. (на немецком языке), том 5 (2013) 26-28 [4] Архивная копия от 6 июня 2019 на Wayback Machine
  6. ↑ Data Analysis and Data Mining Using Java, Jython and jHepWork Blog. 2010. Oracle.com. [5] Архивная копия от 6 июня 2019 на Wayback Machine
  7. ↑ SCaVis — Werkbank für technisch-wissenschaftliche Berechnungen und Visualisierungen mit Java und Jython. by Rohe Klaus. Java SPEKTRUM. (in German) volume 5 (2013) 26-28 [6] Архивная копия от 6 июня 2019 на Wayback Machine
  8. ↑ HEP data analysis using jHepWork and Java. Proceedings of the HERA-LHC workshops (2007—2008), DESY-CERN [7] Архивная копия от 19 ноября 2018 на Wayback Machine
  9. ↑ Suitability analysis of data mining tools and methods. [8]. S.Kovac, Bachelor’s thesis (in English), jHepWork is reviewed on page 39-42, Masaryk University.
  10. ↑ 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.
  11. ↑ 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 [9] Архивная копия от 31 марта 2019 на Wayback Machine
  12. ↑ Comparison of Various Tools for Data Mining. By P.Kaur etc. IJERT ISSN: 2278-0181 Vol. 3 Issue 10 (2010) [10] Архивная копия от 8 мая 2018 на Wayback Machine
  13. ↑ Comparative Analysis of Information Extraction Techniques for Data Mining, by Amit Verma et al. Indian Journal of Science and Technology, Vol 9, March 2016 [11] Архивная копия от 20 июля 2018 на Wayback Machine
  14. ↑ Brief Review of Educational Applications Using Data Mining and Machine Learning, [12] Архивная копия от 8 мая 2018 на Wayback Machine, by A. Berenice Urbina Nájera, Jorgede la Calleja Mora, Redie ISSN 1607-4041. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 19(4), 84-96
  15. ↑ Analysis of Data Using Data Mining tool Orange. Maqsud S.Kukasvadiya et. al. [13] Архивная копия от 9 мая 2018 на Wayback Machine (2017) IJEDR, Volume 5, Issue 2, ISSN: 2321-9939
  16. ↑ 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) [14] Архивная копия от 8 мая 2018 на Wayback Machine
  17. ↑ Popularity of software programs for data science using recent reviews, Article (Sep 2018), T.Smalzer (retrieved in 2019), [15] Архивная копия от 29 июля 2019 на Wayback Machine
  18. ↑ 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), [16] Архивная копия от 31 мая 2019 на Wayback Machine

Ссылки

[править | править код]
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=DataMelt&oldid=124250716