演算法用什麼軟體庫做研究

Ⅰ 做數據分析，比較好用的軟體有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

• Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

• R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

• Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。


• SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。

Ⅱ 寫演算法一般用什麼軟體c語言

Vim、C++編譯器、Dev-C++、Code::Blocks、Visual Studio等。
Vim是一個類似於Vi的著名的功能強大、高度可定製的文本編輯器，在Vi的基礎上改進和增加了很多特性。VIM是自由軟體。Vim普遍被推崇為類Vi編輯器中最好的一個，事實上真正的勁敵來自Emacs的不同變體。
「Borland C/C++ 5.5.1 for Win32」是一個C/C++編譯器，其功能完整、包含多種SDK，且容量極小，安裝版本大小僅8MB。Borland公司的旗艦級產品「C++ Builder 5」內置的就是這一編譯器。

Ⅲ 我要進行工程方面研究,要建橋梁模型,進行矩陣計算和編程,Matlab，Maple與Mathematica 哪個軟體好用謝謝

個人建議：MATLAB

目前在科技和工程界上比較流行和著名的數學軟體主要有四個，分別是Maple、MATLAB、MathCAD和Mathematica。它們在各自針對的目標都有不同的特色。

一、Maple V 系統

Maple V是由Waterloo大學開發的數學系統軟體，它不但具有精確的數值處理功能，而且具有無以倫比的符號計算功能。Maple V的符號計算能力還是MathCAD和MATLAB等軟體的符號處理的核心。Maple提供了2000餘種數學函數，涉及范圍包括：普通數學、高等數學、線性代數、數論、離散數學、圖形學。它還提供了一套內置的編程語言，用戶可以開發自己的應用程序，而且Maple自身的2000多種函數，基本上是用此語言開發的。

Maple採用字元行輸入方式，輸入時需要按照規定的格式輸入，雖然與一般常見的數學格式不同，但靈活方便，也很容易理解。輸出則可以選擇字元方式和圖形方式，產生的圖形結果可以很方便地剪貼到Windows應用程序內。

二、MATLAB 系統

MATLAB原是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）在70年代用來提供Linpack和Eispack軟體包的介面程序，採用C語言編寫。從80年代出現3.0的DOS版本，逐漸成為科技計算、視圖交互系統和程序語言。MATLAB可以運行在十幾個操作平台上，比較常見的有基於Windows 9X/NT、OS/2、Macintosh、Sun、Unix、Linux等平台的系統。

MATLAB程序主要由主程序和各種工具包組成，其中主程序包含數百個內部核心函數，工具包則包括復雜系統模擬、信號處理工具包、系統識別工具包、優化工具包、神經網路工具包、控制系統工具包、μ分析和綜合工具包、樣條工具包、符號數學工具包、圖像處理工具包、統計工具包等。而且5.x版本還包含一套幾十個的PDF文件，從MATLAB的使用入門到其他專題應用均有詳細的介紹。

MATLAB是數值計算的先鋒，它以矩陣作為基本數據單位，在應用線性代數、數理統計、自動控制、數字信號處理、動態系統模擬方面已經成為首選工具，同時也是科研工作人員和大學生、研究生進行科學研究的得力工具。MATLAB在輸入方面也很方便，可以使用內部的Editor或者其他任何字元處理器，同時它還可以與Word6.0/7.0結合在一起，在Word的頁面里直接調用MATLAB的大部分功能，使Word具有特殊的計算能力。

三、MathCAD 系統

MathCAD是美國Mathsoft公司推出的一個互動式的數學系統軟體。從早期的DOS下的1.0和Windows下的4.0版本，到今日的8.0版本，功能也從簡單的數值計算，直至引用Maple強大的符號計算能力，使得它發生了一個質的飛躍。

MathCAD是集文本編輯、數學計算、程序編輯和模擬於一體的軟體。 MathCAD7.0 Professional（專業版）運行在Win9X/NT下，它的主要特點是輸入格式與人們習慣的數學書寫格式很近似，採用WYSWYG（所見所得）界面，特別適合一般無須進行復雜編程或要求比較特殊的計算。MathCAD 7.0 Professional 還帶有一個程序編輯器，對於一般比較短小，或者要求計算速度比較低時，採用它也是可以的。這個程序編輯器的優點是語法特別簡單。

MathCAD可以看作是一個功能強大的計算器，沒有很復雜的規則；同時它也可以和Word、Lotus、WPS2000等字處理軟體很好地配合使用，可以把它當作一個出色的全屏幕數學公式編輯器。

四、Mathematica 系統

Mathematica是由美國物理學家Stephen Wolfram領導的Wolfram Research開發的數學系統軟體。它擁有強大的數值計算和符號計算能力，在這一方面與Maple類似，但它的符號計算不是基於Maple上的，而是自己開發的。

Mathematica的基本系統主要是用C語言開發的，因而可以比較容易地移植到各種平台上，Mathematica是一個互動式的計算系統，計算是在用戶和Mathematica互相交換、傳遞信息數據的過程中完成的。 Mathematica系統所接受的命令都被稱作表達式，系統在接受了一個表達式之後就對它進行處理，然後再把計算結果返回。Mathematica對於輸入形式有比較嚴格的規定，用戶必須按照系統規定的數學格式輸入，系統才能正確地處理，不過由於3.0版本引入輸入面板，並且可以修改、重組輸入面板，因此以前版本輸入指令時需要不斷切換大小寫字元的繁瑣方式得到很好的改善。3.0版本可以用各種格式保存文件和剪貼內容，包括RTF、HTML、BMP等格式。

五、四種軟體的比較

選用何種數學軟體?如果僅僅是要求一般的計算或者是普通用戶日常使用，首選的是 MathCAD，它在高等數學方面所具有的能力，足夠一般客戶的要求，而且它的輸入界面也特別友好。如果要求計算精度、符號計算和編程方面的話，最好同時使用Maple和Mathematica，它們在符號處理方面各具特色，有些Maple不能處理的，Mathematica卻能處理，諸如某些積分、求極限等方面，這些都是比較特殊的。如果要求進行矩陣方面或圖形方面的處理，則選擇MATLAB，它的矩陣計算和圖形處理方面則是它的強項，同時利用MATLAB的NoteBook功能，結合Word6.0/7.0的編輯功能，可以很方便地處理科技文章。

mathematica 值得信賴，國外很多著名的大學都在用它作解析計算和公式的推導，證明，演算法的研究，非常好的數學研究軟體，我個人認為是No.1。它的數學分析可視化無與倫比。綜合性能和另一個著名的軟體Maple相比，又過之而無不及，要知道世界上絕大部分的量子物理，天體物理論文中的公式推導都由它完成。絕對高端但又易用，是數學，力學，物理研究人員的好幫手，甚至它的數值計算也完全可以應付學術研究。mathematica 和 Maple 的最新版本在用戶公式的輸入上都有很大改進，更加方便，隨意。

北美不少Top大學的彈性力學，板殼理論，有限元等數學力學理論課的作業和Project都要求用它來完成。 我個人認為， 作為計算力學的工作者，從掌握語言的角度來講， 只要掌握3種計算語言足夠了，mathematica用來作解析法和數學模型的研究，Matlab用來實現數值演算法（當然仍然可以還用mathematica), Fortran用來寫可執行源代碼。沒必要把自己陷入眾多的語言和計算軟體之中，沒有意義的。

Ⅳ 以下哪些是科研常用軟體

最全生物、化學、先進製造、科研軟體大合集

生物化學制圖、分析類軟體及小眾通用辦公軟體，

良心推薦！！！

有免費下載安裝包

以下為已整理軟體List：

1、 MEGA 7.0.26

MEGA是一款功能強大的進化樹軟體，用於分析來自物種和種群的DNA和蛋白質序列數據。功能齊全，界面簡單直觀，非常適合生物學家和科研人員輕松進行進化分析和分子鑒定。

MEGA 7.0.26帶來了更多的功能和改善，增加了了向導式系統，用於識別樹中的基因復制事件；並且重新考慮樹資源管理器，以便可以顯示多達100k類群的樹；7.0重新考慮了Timetree系統，用於估計系統發育中所有分支點的相對和絕對發散時間，以便使用更直觀的向導式界面，打開軟體界面就可以直接選擇所需功能。

有一個新功能小編必須要給程序員點個贊，Caption Expert系統終於更新了，以後就可以將標題停靠在Tree Explorer窗口中。

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2、 Primer Premier 5

Primer Premier是一款專業的引物設計軟體，具有PCR或測序引物以及雜交探針設計功能，它的演算法可以給定條件，搜索到最合適的引物，並篩檢二級結構、二聚體、發夾結構等，以排序方式呈現在報告中。

主要界麵包括了序列編輯窗口（Genetank），引物設計窗口（Primer Design），酶切分析窗口（Restriction Sites）和 Motif 分析窗口。

這是一款很老的軟體了，堪稱最強大的引物搜索工具，界面簡潔明了，是很多的分子生物學實驗室的標配，通常我用來設計引物、看酶切位點、得到互補/反向/反向互補的序列。

目前的引物設計軟體都是基於 Primer 系列，我認為在所有版本里，最好的是 Primer 5，因為小編平時用的大多是比較常規的模板，比如常規 PCR 引物設計，Primer 6 太過智能了，不適用於常規模板。

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3、SPSS 25

SPSS是一款全球領先的統計分析與數據挖掘軟體，可以解決從策劃、數據收集到分析、報告和部署的整個分析過程，有十幾個完全集成的模塊可供選擇，幾分鍾之內你就可以找到你需要的集成模塊。

其實SPSS是一個傻瓜操作軟體，只要認識了軟體基本界面和功能，然後把你的數據准備好，輸進去，點擊需要進行分析的功能，軟體會自動給你算出分析結果，並不需要寫代碼或者程序。小編最開始用的還是13的版本，現在都出到25了，軟體版本也暴露年齡呀，有空我開個專題大家一起討論用過最老的軟體是什麼？

回歸正題，SPSS 25新增了新圖表模板，可實現word等微軟家族中編輯。這個新功能，通俗的說，就是SPSS輸出的圖表，你可以不用在原始的輸出界面進行編輯修改，可以直接保存到word等裡面，在進行修改。想想都很高大上!

SPSS 25還增強了最受歡迎的高級統計功能，混合線性模型(混合)和廣義線性混合模型(genlin混合)、一般的線性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增強。

建造現代化、吸引人的、詳細的圖表從來都不容易，讓我們為SPSS瘋狂打call！

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4、Image Lab 3

Image Lab是一款十分專業且優秀的凝膠成像分析軟體，主要用於生命科學和生化實驗室，通過紫外線對目標進行圖像的採集，然後將信息傳輸到電腦中，方便研究人員進行各項數據的分析以及計算。

相比其他凝膠成像分析軟體，Image Lab具有速度快、高度智能化的特點。Image Lab 3做了以下改進：可以自動作業，只需單擊滑鼠即可開始執行預設的和用戶自編的程序，完成從圖像採集到分析再到列印輸出的整個實驗流程；自動進行所有圖像分析，或者為了進行更准確的條帶檢測以及控制背景水平、選擇泳道等進行人為干預。

最重要的是：參數調整後報告中的數據將隨時都可以進行人工調整，隨時可以調整！隨時！歡呼吧,改數據再也不用重新開始了!

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5、 EndNote X9

EndNote是一個專門用於管理參考文獻資料庫的軟體，有了它，再也不用手動給參考文獻編號。通過插件可以很方便地在 word 中插入文獻，軟體自動根據文獻的先後順序編號，並根據指定的格式將文獻附在文章的最後。如果在文章中間插入了引用的新文獻，軟體會自動更新編號，並將引用的文獻插入到文章最後參考文獻中合適的位置。

文獻共享之後，是不是又擔心小夥伴不小心更改了你的文獻記錄？使用EndNote X9就完全不用擔心。通過共享許可權管理可將小夥伴的許可權設置為「只讀」或「讀寫」，打消你的一切顧慮！

而且用過EndNote X8的同學都知道，共享文獻只能通過共享整個個人圖書館來實現。這樣做既浪費科研夥伴的時間去查找所需文獻，又因為共享了全部文獻而無法保證科研人員其他研究的私密性。EndNote X9更新添加了分組共享的功能，只需將指定文件拖入分組中即可實現精準分享，再也不用在查找文獻上面浪費時間了！

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6、DNAMAN 9

DNAMAN：生信數據的挖掘機，一款高度集成化的分子生物學應用軟體。主要功能包括多重序列對比、PCR引物設計、蛋白質分析、質粒繪圖等功能，廣泛應用在各大研究實驗方面。

DNAMAN幾乎可完成所有日常核酸和蛋白質序列分析工作，包括多重序列比對、PCR引物設計、限制性酶切分析、蛋白質分析、質粒繪圖等。

DNAMAN 9新增了編輯記錄信息、資料庫管理、DNA和蛋白質資料庫編輯等功能，可以為不同的記錄使用相同的名稱，還可以選擇對結果的最終輸出使用快速對齊或最佳對齊方式，大大的降低了操作的復雜程度！

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7、 SnapGene 5.05

SnapGene是一款非常好用的日常分子生物學軟體，可以提供最快和最簡單的方式來計劃、可視化和文檔化的分子生物學方法，還可以進行多序列比對、自動引物設計、支持 Gibson Assembly、直接導入 Genbank 序列號等。

Snapgene 功能十分強大且實用，你可在SnapGene中完成所有克隆，並且優化改善你的策略，快速創建質粒圖譜，並提供優雅，信息豐富的窗口，用於模擬各種常見的克隆和PCR方法

Snapgene 既可以模擬的標准限制性克隆，也可以模擬融合克隆。比如可以用來模擬建立克隆，這使得我們設計建立克隆方案更加簡便，如果克隆過程設計方案有缺陷，我們可以藉助模擬發現並做出糾正。

SnapGene單一授權 $350/年，或 $750/永久，小編提供的免費破解版不香嗎！！！

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8、 OriginPro 8.5.0

推薦一款操作簡單的函數繪圖工具，可用於函數的數據分析和繪圖；

這是同事推薦給小學妹的軟體，美名其曰在保證功能的同時比同類型軟體的操作都要簡單，小編在表示不屑一顧之後，真香！Origin8.5操作簡單，滿足新手基本制圖需要的同時，也適用於小編這種高級用戶數據分析、函數擬合的需要；

Origin8.5的繪圖是基於模板而運行的，其系統本身就為用戶提供了幾十種二位和三維的繪圖模板，同時允許用戶自行定製模板，用戶可根據自己的喜好進行函數的設置。不僅可以自定義模板之外，還可自定義數學函數、圖形樣式和繪圖模板；

最方便的是，Origin8.5與其他程序相比最大的不同在於它可以和各種資料庫軟體、辦公軟體、圖像處理軟體等方便地連接，省時！省事！

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9、 SigmaPlot14

一個完全專業的圖形和數據分析程序，它比Excel程序功能更強大，工具更多，推薦給需要專業數據分析圖表的戰友；

下載前小編面對官網800多頁的使用手冊望而卻步，但實際操作下來非常簡單，新手小夥伴建議咨詢高級玩家，不要獨自「打野」：打開軟體即可快速創建詳細圖表，只需點擊創建圖表選項卡，選擇圖形類型，使用圖形向導選擇你的數據，就可以在幾秒鍾內創建一個圖形。還可以創建一個格式化的工作表，或使用模板或圖形樣式庫一次又一次應用喜歡的圖形樣式；

同時支持直接在Word或PowerPoint中編輯圖形，或者在SigmaPlot內用Excel電子表格繪制數據；允許用戶自行建立任何所需的圖型，自定義所有圖表和地圖，並具有多種2D和3D效果；

隱藏技巧：只要用SigmaPlot將圖製作完成即可動態連結給其它軟體展示使用，並可輸出成EPS、TIFF、JPEG等圖形格式，即使在網頁上也可以發布高質量的地圖和圖表。

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10、Jade 6.5

MDI Jade是處理粉末XRD數據的重要軟體，也是搜索標准衍射數據的有力工具，因此，它是化學、材料研究人員的必備軟體之一。

我當前使用的軟體版本為MDI Jade 6.5，這是小編使用下來最好用的一個版本，軟體打開界面的菜單欄已經囊括了常用的功能，如平滑，尋峰，檢索等。

MDI Jade可以對X射線衍射進行分析，通過分析結果，可以直觀的判斷分辨出材料的構造，知道材料的成分、內部原子、分子的結構形態等等，對於剛走上科研的用戶來說，是非常不錯的選擇。

很多讀者都在問Coffeekup和Jade哪個更好用，小編平時用Jade更多，同事也都認為Jade更純粹一些，因為它設計為專門用於view的template語言，因此語法設計上、特性裁剪上更好一點。

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11、 Gaussian 09W

一個功能強大的量子化學綜合軟體包，可預測周期體系的能量、結構和分子軌道，我一般把它作為計算工具，用於取代基的影響，化學反應機理，勢能曲面和激發能等化學課題的研究；

建議與Gaussview連用，有網友反饋Gaussview比較雞肋，但這年頭搞什麼不得會點計算，原理不用全會，會用就成；

小編接觸Gaussian軟體大約三年，關於使用手冊有以下建議，Gaussian官方推薦的教材是Explore the world with electronic methods，目前出到第三版。但掃描版本只有第二版，使用的軟體是Gaussian94，我傾向於改改個別關鍵詞用於Gaussian09的學習；

熟悉Gaussian的用戶都清楚僅僅靠算例是不夠的，應該多去讀文獻，個人推薦jacs，angew，jpcc一類的雜志，重復他們的結果，不久之後計算水平大大的提高。

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12、 ChemOffice suit 2018

Chemoffice可以說是化學結構繪制工具中的王牌軟體，功能強大，涉及面廣。看軟體的大小就知道比化學金排大很多倍；

軟體開始界面給出了直觀的圖形界面，開創了大量的變化功能，只要稍加實踐，便會很容易地繪制出高質量的化學結構圖形；

我用chemdraw最多，主要用來畫分子結構式用的，畫完結構式Analysis立馬各種信息都出來了哈哈，還可以進行NMR預測，各種強大，搞科研必備；

Chemdraw是Chemoffice套件裡面唯一支持Mac版的。

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13、 Mestrenova14

一款好用的核磁共振數據處理軟體，可預測化合物氫譜、碳譜，HSQC，雜核譜，其中Mestrenova預測更為准確，可模擬峰形，准確度高於同類型軟體；

在此給mestrenova直觀可視化的操作界面點個贊，回想小編對著電腦撓頭尋找某功能的經歷，簡單可操作才是王道（PS：劃重點！科研人員發量還是很優秀的）；

新版本的Mestrenova14採用了全新的ui界面，增加了多個實用新功能，包括NMR，MS，NMRPredict，屏幕，資料庫，結構解析等；增加了自定義NMR數據導入功能，改進了堆積圖，增加了用於2D NMR光譜解析度的新演算法；同時改進了Mnova屏幕，現在對布魯克的FBS提供了高級支持，同事更新後發現導入/導出結果時間縮短了一半，小編終於不用再苦等了！

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14、 HyperChem 8.1

一款以高質量，靈活易操作而聞名的分子模擬軟體。利用 3D 對量子化學計算，對分子力學及動力學進行模擬動畫，主要是用於教學，極少用於科研；

HyperChem的優點是可以提供比其它 Windows 軟體更多的模擬工具、圖形界面，可進行量子化學計算(分子力學及分子動力學模擬）；可使用量子化學半經驗（AM1、PM3）；

小編翻了一下帖子，好像沒人提到Hyperchem,與上面推薦的Chemdraw相似，個人認為大多功能相似，但各有亮點。計算功能上HyperChem好得多，特別適用於不做專業計算的有機化學研究者，當然科研方面的專業計算除外；

存在的問題是所有功能較簡單，復雜模擬結果可信性低。推薦給新手作為入門程序，靈活易操作,上手快，功能也比較多，QM，MD,MM都能做；

此外，這個程序是商業軟體，發表文章的小夥伴注意處理好版權問題。

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15、GaussView 6

搞科研的同學都知道，制圖軟體一般對設備的要求非常高， GaussView軟體作為化學軟體中的一股清流，既可以畫結構還能做各種數據計劃，但本身對電腦要求很低，軟體本身也是免費的！免費的東西不香嗎！！

軟體的制圖能力也是很抗打的，論分子的三維模型制圖沒有比GaussView 6更強大的軟體，熟練了以後畫一個C60都是很容易的事。另外，有時也會用ChemDraw畫出二維結構，再導出到GaussView的輸入文件格式也是很方便的。

喜歡玩游戲的科研黨的福利來了，在GaussView你可以用球鍵模型創造各種化合物並驗證是否可能存在，有時候計算復雜的化合物都可以算個好幾天呢，一邊玩游戲，一邊學習化學，導師都沒有理由反駁你！

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16、 AutoCAD 2019

AutoCAD一般用於二維繪圖、詳細繪制、設計文檔和基本三維設計，現已經成為國際上廣為流行的繪圖工具。

AutoCAD最大的優點就是功能齊全，可用范圍廣，它具有良好的用戶界面，通過交互菜單或命令行方式便可以進行各種操作，同時它的多文檔設計環境，讓非計算機專業人員也能很快地學會使用。

從當初的08換成了現在的19，小編不由感慨：CAD，有你真的挺好！小編推薦新手下載2019的版本，2019版的相對之前的版本優化了很多細節，使操作更加的流暢，而且在之前的基礎上增加了一些適合新手用戶的文檔設計環境，更容易上手。

小編不推薦下載迷你CAD，迷你CAD雖然不吃配置，但它閹割了很多功能，普通看圖用用還行，實際涉及到工業層面和設計上是完全比不上AutoCAD的。

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17、 3Dmax 2018

3DMAX是一款強大的三維設計軟體，產品設計、影視動畫、虛擬現實這三類它都可以很好的適用進去，而且還有很多插件和模型庫可以使用。

3Dmax自學是有一定的難度，但並不是不可以達成。學3Dmax的話，那就從建模開始，3Dmax可分為建模、材質、渲染、燈光（學習的過程可按照順序來），這幾個都是基本，每個都包含著大量的操作。建議如果自學需要有簡單建模軟體的基礎，才能更快的對3Dmax上手。

小編建議把3DMAX和Lumion配合使用，Lumion屬於渲染器 是將模型與材質進行渲染，3DMAX雖然能渲染但是主要功能則是建模，產品設計先用3DMAX建模然後交給Lumion渲染

PS：3DMAX做室外模型也很厲害的，而不是「室內專業戶」！

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18、 Multisim 14

Multisim是一款功能強大的電路模擬軟體，在用multisim模擬的時候，在電路中加入的器件一定范圍內都是可以用數學來建模器件特性的。

如果小白想從0開始學習Multisim，推薦用protues，因為這個軟體可以模擬單片機，很適合電子專業大一大二大三的同學。

有讀者問Multisim模擬時電腦黑屏是什麼原因，小編在此說明一下，不是軟體的問題！因為模擬的時候對CPU和顯卡運算要求是很高的，出現黑屏或者卡屏大概率是你的電腦比較老了，無論是顯卡還是CPU的發熱比較大，散熱又比較差。

提供幾個解決黑屏、卡屏的方法：1. 清理一下電腦的風扇。改善散熱。2. 重裝一下顯卡的驅動，很大可能是顯卡原因。3. 重裝下multisim軟體。

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19、 Lumion 5

Lumion是一個實時的3D可視化工具，涉及到的領域包括建築、規劃和設計。它的強大就在於能夠提供優秀的圖像，表現是這軟體的強項，上手版容易，1天就OK；模型不用渲染，軟體是實時渲染的，為你節省時間、精力和金錢。

小編剛接觸lumion的時候那個時候還是lumion2.0,當時看到後就驚呆了，原來還有這么有意思的制圖軟體，一下子迷戀上了，當時拿著三千多塊配置的電腦就是一頓亂擼。從此一發不可收拾……

如今lumion已經不只是那個單純做效果圖和簡易動畫的軟體了，它的功能足以強大到你窒息……每一次升級都是一次質的飛躍，每一次的更新都會讓操作更加得心應手（但是對電腦的要求也越來越高）！

小編推薦下載Lumion 5，該版本對CPU的要求不高，而且簡單易懂，操作便利，出圖效果快。

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20、 UG 10.0

UG是為用戶的產品設計及加工過程提供數字化造型和驗證手段的三維軟體。該軟體擁有強大的功能性版塊，既可以進行造型和三維設計，又可以進行編程以及後期的模具設計。

小編對UG感觸比較深的是軟體命令比較強大，自由度高，對於有些特徵你不想讓它發生關系，軟體就會默認特徵間沒有關系，而且UG中將很多規格化的特徵劃分的非常細致，如Pocket、Slot等，建模效率非常高，還有一點就是UG轉換機器碼的效果很好。

注意：UG從10.0才開始支持中文文件名，而且有些老的CPU平台上都裝不了高版本的UG了，9.0開始沒有32位的安裝包了，也不支持XP系統了！

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21、 Matlab 2018a

Matlab2018a是一款十分專業的實用型商業數學工具，軟體操作便捷，是根據用戶的思維方式和工作內容打造的軟體，目前已有數百萬工程師和科學家使用該軟體來解決復雜的設計難題。

Matlab的長處是矩陣運算，對於信號處理、圖像處理、數學建模、數據分析等方面非常擅長，它的中文版功能全面，能夠支持用戶快速分析數據、開發演算法或者創建模型。

小編發現Matlab軟體的規律是越新的版本，支持的庫越多，2018a就繼承了深度神經網路部分，可以調用GPU訓練網路，或者直接用現成的網路，這個對於不想學python的人來說，是福音啊！

此外，2015之前的版本，矩陣和數組的操作不夠靈活，比如一個列向量+行向量，這個操作就不能實現，而2018a，會自動計算成一個矩陣。

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22、 Honeyview V5.32

小編用過的看圖軟體不少，輕量級的Honeyview是一款非常不錯的軟體，比系統自帶的強，比強大到翻天的ACDSEE等老牌要快，畢竟大部分人能用到的功能就那幾樣。

首先界面干凈、整潔，無廣告，這一點相對於市場上同類軟體就很難得，如果你願意，甚至可以隱藏全部邊欄，給你一個全面屏的看圖效果。

支持幾乎所有圖片格式的瀏覽，GIF動圖，甚至RAW文件、PSD文件（Photoshop專用格式），功能強大到秒開圖片，同時支持不解壓瀏覽ZIP、RAR和7z壓縮包中的圖片，還免費！

經某資深漫畫黨同事發掘，Honeyview 特有的智能對開看圖功能，開啟模式後，秒變看漫畫利器。

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23、 WinRAR 5.90

用過最好的解壓軟體，沒有之一，之前在使用360解壓軟體的時候，文件解壓容易出現錯誤，且不支持Unicode，更換為WinRAR就沒有問題；

該軟體為國際通用版，不會出現格式不兼容；體積小巧，不附帶插件（比如：看圖軟體）。不過這一點有利有弊，有些人還是很喜歡附帶的看圖、批量命名等插件的，但小編不喜歡（豪橫）！

下載方式：

可關注【科邦實驗室】回復軟體名獲取免費下載鏈接。

小編後續將持續更新辦公軟體、化學、生物、先進製造類優質軟體。

Ⅳ 機器學習演算法用什麼軟體

機器學習演算法用的軟體：機器學習新手可以選擇以下演算法軟體：線性回歸、邏輯回歸、線性判別分析、分類和回歸樹、樸素貝葉斯、K-近鄰演算法、學習向量量化、支持向量機、Bagging和隨機森林、Boosting和AdaBoost。

Ⅵ matlab軟體是什麼軟體有什麼用途

MATLAB是一款主要用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境的軟體。

一、MATLAB軟體的簡介：

MATLAB由美國mathworks公司所發布，主要應用方面是數值計算、可視化程序設計、互動式程序設計等高科技計算環境。

它集數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等各種十分強大的功於一個易於使用、便於觀察的視窗之內，可以為科學研究與工程設計等工作以及其他需要進行有效數值計算的眾多科學任務提供了一種具體而又全面的解決方法。

同時，MATLAB還在很大程度上擺脫了傳統非互動式程序設計語言的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。

二、MATLAB的主要功能有以下幾個方面：

1、進行數值分析。

2、可以帶入數值和符號並進行相關計算。

3、在工程方面，還可以利用科學的方法繪制復雜精確的圖像。

4、運用於控制系統時，可以進行設計與模擬等內容。

5、在面對數字圖像時，可以對圖像進行處理，編輯圖像的內容。

6、可以對數字信號進行處理。

7、在通訊系統中，可以完成設計與模擬等任務。

8、除了工程領域之外，還可以應用於財務與金融工程的分析與模擬等工作。

(6)演算法用什麼軟體庫做研究擴展閱讀：

MATLAB在使用時，顯現出以下強大的優勢特點：

1、利用強大的數值計算及符號計算功能，能使用戶直觀簡便地進行繁雜的數學運算分析。

2、MATLAB具有全面、強大的圖形處理功能，可以輕易實現計算結果和編程的可視化。

3、MATLAB的用戶界面十分簡潔，接近數學表達式的自然化語言，使學習者可以很輕松地學習並掌握。

4、MATLAB內部備有功能豐富的應用工具箱，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

Ⅶ spss和spss modeler的區別

logistic回歸用spss做最佳。spss和spss modeler的區別如下：

1、spss modeler是數據挖掘，spss是統計分析：spss是一款用於處理常見統計問題的軟體，功能是比較齊全的。spss modeler是專門用於做數據挖掘的軟體，包含各種數據挖掘演算法，可以和其他資料庫軟體比較好地兼容、連接。

2、直接區別:兩者在處理數據的量上有區別，spss的處理數據量有限，而spss modeler處理數據的量可以是海量，也就是現在所說的大數據。

3、本質區別:主要是功能上的，spss modeler包括有統計分析的部分，也有機器學習和人工智慧的部分,而spss主要就是統計分析，是以統計學的理論為主的。spss modeler更側重挖掘潛在的知識，為業務做指導，spss側重在統計分析功能的應用。

(7)演算法用什麼軟體庫做研究擴展閱讀：

spss和spss modeler的功能介紹：

1、結果報告：從10版起，對數據和結果的圖表呈現功能一直是SPSS改進的重點。在16版中，SPSS推出了全新的常規圖功能，報表功能也達到了比較完善的地步。13版將針對使用中出現的一些問題，以及用戶的需求對圖表功能作進一步的改善。

2、統計建模：Complex Samples是12版中新增的模塊，用於實現復雜抽樣的設計方案，以及對相應的數據進行描述。但當時並未提供統計建模功能。在13版中，這將會有很大的改觀。

一般線形模型將會被完整地引入復雜抽樣模塊中，以實現對復雜抽樣研究中各種連續性變數的建模預測功能，例如對市場調研中的客戶滿意度數據進行建模。

對於分類數據，Logistic回歸則將會被系統的引入。這樣，對於一個任意復雜的抽樣研究，如多階段分層整群抽樣，或者更復雜的PPS抽樣，研究者都可以在該模塊中輕松的實現從抽樣設計、統計描述到復雜統計建模以發現影響因素的整個分析過程。

方差分析模型、線形回歸模型、Logistic回歸模型等復雜的統計模型都可以加以使用，而操作方式將會和完全隨機抽樣數據的分析操作沒有什麼差別。可以預見，該模塊的推出將會大大促進國內對復雜抽樣時統計推斷模型的正確應用。

3、模塊：這個模塊實際上就是將以前單獨發行的SPSS AnswerTree軟體整合進了SPSS平台。筆者幾年前在自己的網站上介紹SPSS 11的新功能時，曾經很尖銳地指出SPSS的產品線過於分散。

應當把各種功能較單一的小軟體，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等幾個平台上去。看來SPSS公司也意識到了這一點，而AnswerTree就是在此背景下第一個被徹底整合的產品。

4、兼容性：隨著自身產品線的不斷完善，SPSS公司的產品體系已經日益完整，而不同產品間的互補和兼容性也在不斷加以改進。

Ⅷ 大數據研究常用軟體工具與應用場景

大數據研究常用軟體工具與應用場景

如今，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。

工欲善其事，必先利其器。眾多新的軟體分析工具作為深入大數據洞察研究的重要助力， 也成為數據科學家所必須掌握的知識技能。

然而，現實情況的復雜性決定了並不存在解決一切問題的終極工具。實際研究過程中，需要根據實際情況靈活選擇最合適的工具（甚至多種工具組合使用），才能更好的完成研究探索。

為此，本文針對研究人員（非技術人員）的實際情況，介紹當前大數據研究涉及的一些主要工具軟體（因為相關軟體眾多，只介紹常用的），並進一步闡述其應用特點和適合的場景，以便於研究人員能有的放矢的學習和使用。

傳統分析/商業統計

Excel、SPSS、SAS 這三者對於研究人員而言並不陌生。

Excel 作為電子表格軟體，適合簡單統計（分組/求和等）需求，由於其方便好用，功能也能滿足很多場景需要，所以實際成為研究人員最常用的軟體工具。其缺點在於功能單一，且可處理數據規模小（這一點讓很多研究人員尤為頭疼）。這兩年Excel在大數據方面（如地理可視化和網路關系分析）上也作出了一些增強，但應用能力有限。

SPSS（SPSS Statistics)和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析（如回歸、方差、因子、多變數分析等）處理。
SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析
SAS 功能豐富而強大（包括繪圖能力），且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

上述三個軟體在面對大數據環境出現了各種不適，具體不再贅述。但這並不代表其沒有使用價值。如果使用傳統研究方法論分析大數據時，海量原始數據資源經過前期處理（如降維和統計匯總等）得到的中間研究結果，就很適合使用它們進行進一步研究。

數據挖掘

數據挖掘作為大數據應用的重要領域，在傳統統計分析基礎上，更強調提供機器學習的方法，關注高維空間下復雜數據關聯關系和推演能力。代表是SPSS Modeler（注意不是SPSS Statistics，其前身為Clementine）

SPSS Modeler 的統計功能相對有限, 主要是提供面向商業挖掘的機器學習演算法（決策樹、神經元網路、分類、聚類和預測等）的實現。同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘。不過就處理能力而言，實際感覺難以應對億級以上的數據規模。

另一個商業軟體 Matlab 也能提供大量數據挖掘的演算法，但其特性更關注科學與工程計算領域。而著名的開源數據挖掘軟體Weka，功能較少，且數據預處理和結果分析也比較麻煩，更適合學術界或有數據預處理能力的使用者。

1、通用大數據可視化分析

近兩年來出現了許多面向大數據、具備可視化能力的分析工具，在商業研究領域，TableAU無疑是卓越代表。

TableAU 的優勢主要在於支持多種大數據源/格式，眾多的可視化圖表類型，加上拖拽式的使用方式，上手快，非常適合研究員使用，能夠涵蓋大部分分析研究的場景。不過要注意，其並不能提供經典統計和機器學習演算法支持， 因此其可以替代Excel, 但不能代替統計和數據挖掘軟體。另外，就實際處理速度而言，感覺面對較大數據（實例超過3000萬記錄）時，並沒有官方介紹的那麼迅速。

2 、關系分析

關系分析是大數據環境下的一個新的分析熱點（比如信息傳播圖、社交關系網等），其本質計算的是點之間的關聯關系。相關工具中，適合數據研究人員的是一些可視化的輕量桌面型工具，最常用的是Gephi。

Gephi 是免費軟體，擅長解決圖網路分析的很多需求，其插件眾多，功能強且易用。我們經常看到的各種社交關系/傳播譜圖, 很多都是基於其力導向圖（Force directed graph）功能生成。但由於其由java編寫，限制了處理性能（感覺處理超過10萬節點/邊時常陷入假死），如分析百萬級節點（如微博熱點傳播路徑）關系時，需先做平滑和剪枝處理。 而要處理更大規模（如億級以上）的關系網路（如社交網路關系）數據，則需要專門的圖關系資料庫（如GraphLab/GraphX）來支撐了，其技術要求較高，此處不再介紹。

3、時空數據分析

當前很多軟體（包括TableAU）都提供了時空數據的可視化分析功能。但就使用感受來看，其大都只適合較小規模（萬級）的可視化展示分析，很少支持不同粒度的快速聚合探索。

如果要分析千萬級以上的時空數據，比如新浪微博上億用戶發文的時間與地理分布（從省到街道多級粒度的探索）時，推薦使用 NanoCubes（http://www.nanocubes.net/）。該開源軟體可在日常的辦公電腦上提供對億級時空數據的快速展示和多級實時鑽取探索分析。下圖是對芝加哥犯罪時間地點的分析，網站有更多的實時分析的演示例子

4、文本/非結構化分析

基於自然語言處理（NLP）的文本分析，在非結構化內容（如互聯網/社交媒體/電商評論）大數據的分析方面（甚至調研開放題結果分析）有重要用途。其應用處理涉及分詞、特徵抽取、情感分析、多主題模型等眾多內容。

由於實現難度與領域差異，當前市面上只有一些開源函數包或者雲API（如BosonNLP）提供一些基礎處理功能，尚未看到適合商業研究分析中文文本的集成化工具軟體（如果有誰知道煩請通知我）。在這種情況下，各商業公司（如HCR）主要依靠內部技術實力自主研發適合業務所需的分析功能。

前面介紹的各種大數據分析工具，可應對的數據都在億級以下，也以結構化數據為主。當實際面臨以下要求： 億級以上/半實時性處理/非標准化復雜需求 ，通常就需要藉助編程（甚至藉助於Hadoop/Spark等分布式計算框架）來完成相關的分析。 如果能掌握相關的編程語言能力，那研究員的分析能力將如虎添翼。

當前適合大數據處理的編程語言，包括：

R語言——最適合統計研究背景的人員學習，具有豐富的統計分析功能庫以及可視化繪圖函數可以直接調用。通過Hadoop-R更可支持處理百億級別的數據。 相比SAS，其計算能力更強，可解決更復雜更大數據規模的問題。

Python語言——最大的優勢是在文本處理以及大數據量處理場景，且易於開發。在相關分析領域，Python代替R的勢頭越來越明顯。

Java語言——通用性編程語言，能力最全面，擁有最多的開源大數據處理資源（統計、機器學習、NLP等等）直接使用。也得到所有分布式計算框架（Hadoop/Spark）的支持。

前面的內容介紹了面向大數據研究的不同工具軟體/語言的特點和適用場景。 這些工具能夠極大增強研究員在大數據環境下的分析能力，但更重要的是研究員要發揮自身對業務的深入理解，從數據結果中洞察發現有深度的結果，這才是最有價值的。

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