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  • python在化学方面的应用-python化学库

    千次阅读 2020-11-01 13:18:30
    分钟前言前面一篇文章《python 数据库骚操作 -- mongodb》介绍了 mongodb 库,我把 mysql 放在了最后面,这篇文章继续介绍 redis 操作。 redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表)...

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    分钟前言前面一篇文章《python 数据库骚操作 -- mongodb》介绍了 mongodb 的库,我把 mysql 放在了最后面,这篇文章继续介绍 redis 的操作。 redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。 接下来会简单介绍一下,python 与 redis 的化学反应...

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    astropy - a community python library for astronomy.一个面向天文学的python社区库 ? bcbio-nextgen - a toolkit providing best-practice pipelines for fullyautomated high throughput sequencing analysis.一个为全自动高通量测序分析提供最佳实践管道的工具 ? bcbb - - collection of useful code related to ...

    awesome-python 是 vinta 发起维护的 python 资源列表,内容包括:web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 awesomepython环境管理包管理包仓库分发构建工具交互式解析器文件日期和时间文本处理特殊文本格式处理自然语言...

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    首先介绍本教程所需的所有函数和对象(所需的python库)。 import numpyimport pandasfrom keras.models import sequentialfrom keras.layersimport dense...输入属性包括犯罪率,非零售商业面积,化学污染浓度等等。 这是机器学习研究中一个很好的问题。 因为所有的输入和输出属性都是量化的,并且有多达506个...

    元素周期表元素周期表,这个实现好牛逼啊,距离初三刚开始学化学已经很遥远了,想当年我还是化学课代表呢! 由于基本用不到化学了,这里就不实现了。 ? 真实状态pyechartspyecharts 也是一个比较常用的数据可视化库,用得也是比较多的了,是百度 echarts 库的 python 支持。 这里也展示一下常用的图表。 文档地址为...

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    在本例中,将新行初始化为python字典,并使用append()方法将该行追加到dataframe。 在向append()添加python字典类型时,请确保传递ignore_index=true...化学分数按降序排列 descending = df.sort_values(chemistry,ascending=false)? 更复杂一点的,我们希望按物理分数的升序排序,然后按化学分数的降序排序...

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    python性能优化除了改进算法,选用合适的数据结构之外,还可以将关键python代码部分重写成c扩展模块,或者选用在性能上更为优化的解释器等。 强大的库python最棒的地方之一,就是大量的第三方库,覆盖之广,令人惊叹。 python 库有一个缺陷就是默认会进行全局安装。 为了使每个项目都有一个独立的环境,需要使用工具...

    可以看到将d、b、a都注释掉以后,结果是c在python3中,无论是经典类还是新式类,结果都广度查找; 在python2中经典类是深度查找,新式类是广度查找...举个典型的面向过程的例子, 数据库备份, 分三步,连接数据库,备份数据库,测试备份文件可用性。 代码如下:def db_conn(): print(connecting db...) ...

    那实例化时,会产生什么化学反应呢?? 根据上图我们得知,其实self,就是实例本身! 你实例化时python会自动把这个实例本身通过self参数传进去。 你说好吧...举个典型的面向过程的例子, 数据库备份, 分三步,连接数据库,备份数据库,测试备份文件可用性。 代码如下defdb_conn():print(connectingdb...)defdb...

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    简单介绍行业常说的“数据分析三剑客”或者“机器学习三剑客”,指的就是 numpy(计算), matplotlib(可视化), pandas(分析) 这三个 python 库。 如果拿自然科学学科类比,matplotlib 相当于“物理学”,pandas 相当于“化学”,而 numpy 就是“数学”, 是其他学科赖以立足的“基石”。 numpy 之所以是基石,是因为 ...

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    元素周期表元素周期表,这个实现好牛逼啊,距离初三刚开始学化学已经很遥远了,想当年我还是化学课代表呢! 由于基本用不到化学了,这里就不实现了。 ?元素周期表? 真实状态pyechartspyecharts 也是一个比较常用的数据可视化库,用得也是比较多的了,是百度 echarts 库的 python 支持。 这里也展示一下常用的图表...

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    元素周期表元素周期表,这个实现好牛逼啊,距离初三刚开始学化学已经很遥远了,想当年我还是化学课代表呢! 由于基本用不到化学了,这里就不实现了。 元素周期表真实状态pyechartspyecharts 也是一个比较常用的数据可视化库,用得也是比较多的了,是百度 echarts 库的 python 支持。 这里也展示一下常用的图表...

    我们知道,生物学家在写python,化学家在写python,计算机科学家在写python,老师也在写python。 甚至,测试的小姐姐也开始写python。 我们终于意识到...所以,python适合入门。? 应该怎么学? python有许多方向,许多领域的包库,可供学习。 每一个专业的包,库,学习时间都不会是24小时,48小时。 需要大量...

    rdkit – 化学信息学和机器学习软件。 scipy – 由一些基于 python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统。 statsmodels – 统计建模和计量经济学。 sympy – 一个用于符号数学的 python 库。 zipline – 一个 python 算法交易库。 数据可视化进行数据可视化的库。 参见: awesome-javascript。 matplotlib...

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    astropy – 一个天文学 python 库。 bcbio-nextgen – 这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。 bccb – 生物分析相关代码集合biopython – biopython是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。 blaze – numpy 和 pandas 的大数据接口。 cclib – 一个用来解析和解释计算化学软件包输出...

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    基于这些特性,numpy 为张量计算提供了标准的 api,成为 python 中不同数组技术之间的核心协调机制。 接下来,我们来看这篇 numpy 综述论文的详细内容。 论文摘要数组编程为访问、操纵和计算向量、矩阵和高维数组中的数据提供了功能强大、紧凑且表达力强的语法。 numpy 是 python 语言的主要数组编程库,它在物理...

    比如要定义一个变量 a,让 a 的值为 1,用 c 语言来写分为两步,第一步是“int a”,第二步是“a = 1”,另外c语言还需要导入头文件“#include”和定义主函数 main。 而 python 只需要一步“a = 1”。 其次,python 拥有大量的模块、库和包,让开发者拿来即用,提高开发效率。 3.矛盾的同一性“事情不是矛盾双方互相...

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    文本列表python的实现用到了gensim库,其中的bm25实现的源码如下:#! usrbinenv python# -*- coding:utf-8 -*-## licensed under the gnu lgpl v2.1 - ...事实上,降压药物的化学机构和作用机制不一样。 每一种降压药,其降压机理和适应人群都不一样。 只要适合自己的病情和身体状况,就是好药。 因此,不存在...

    cli命令行界面下,使用select命令切换库。 python中可以在建立连接的时候声明连接哪个库。 删除数据和db的操作:import redispool1 = redis.connection...小明物理考了90分r.zadd(chemistry, xiaoming, 66) # 小明化学考了66分r.zinterstore(score, , max) # 分数只取2门里高的那门,maxprint(r.zrange(score, ...

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    是的,我们可以使用squiggle python库将这些dna序列可视化,进行操作并运行:squiggle example.fa --method=gates? dna序列被转换为2d图像,其中t,a,c和...这四种化学物质通过氢键以任何可能的顺序连接在一起,形成一条链,这形成了dna双螺旋的一条线。 双螺旋的第二条线平衡了第一根。 因此,如果第一条线上有a...

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  • 问题是:给定类似C(Mg2(OH)4)2公式,返回包含元素及其计数哈希表.元素名称始终以大写字母开头,并且可以以小写字母开头.我认为我首先要解决最简单情况:没有括号.def bracket_hash(formula):element = "&...

    问题是:给定类似C(Mg2(OH)4)2的公式,返回包含元素及其计数的哈希表.元素名称始终以大写字母开头,并且可以以小写字母开头.

    我认为我首先要解决最简单的情况:没有括号.

    def bracket_hash(formula):

    element = ""

    atom_count = 0

    element_hash = {}

    for x in formula:

    if x.isupper():

    if element!="":

    element_hash[element] = 1

    element = ""

    element = x

    elif x.islower():

    element += x

    else:

    element_count = int(x)

    element_hash[element] = element_count

    element_count = 0

    element = ""

    if element!="":

    element_hash[element] = 1

    return element_hash

    此代码在以下情况下可以正常工作:

    print(bracket_hash("H2O"))

    print(bracket_hash("CO2"))

    print(bracket_hash("Mg2O4"))

    print(bracket_hash("OH"))

    现在我认为必须以某种方式使用堆栈来处理OH(Ag3(OH)2)4等多括号的情况,这里Ag的计数必须为3 * 4,O和H的计数必须为2 * 4 1.

    到目前为止,我开始是这样的:

    def formula_hash(formula):

    stack = []

    final_hash = {}

    cur = ""

    i = 0

    while i < len(formula):

    if formula[i] == '(':

    j = i

    while formula[j]!=')':

    j = j + 1

    cur = formula[i:j]

    stack.append(bracket_hash(cur))

    cur = ""

    i = j + 1

    但是现在我被困住了.

    随着编码问题变得越来越长,并且涉及到混合数据结构来解决,我有点陷入困境.在这里,他们使用哈希表和堆栈.

    所以我的问题是:如何将这个问题分解为可管理的部分并加以解决.如果确实要解决此问题,则必须将其映射到可管理的代码段.任何帮助将不胜感激.

    谢谢.

    解决方法:

    我认为您可以使用递归来解决此问题.这是您的函数应如何工作:

    >就像您在第一个代码中一样,直到遇到左括号.

    >遇到左括号,请找到相应的右括号.这可以通过一个计数器来完成:将其初始化为1,然后在遇到新的右括号时,将计数器递增,而在遇到右括号时,将其递减.当计数器等于0时,您已找到匹配的右括号.

    >在括号之间剪切字符串,并使用该字符串调用相同的函数(这是递归方面).

    >将返回的字典中的值添加到当前字典中,然后乘以括号后面的数字.

    如果您在实施此解决方案的某些部分时遇到问题,请告诉我,我将提供更多详细信息.

    编辑:关于堆栈方法

    堆栈方法只是模拟递归.它具有一堆计数器,而不是再次调用该函数并具有本地计数器.当打开括号时,它会在此上下文中计数;当关闭括号时,它将与包含它的上下文合并,并具有相应的多重性.

    到目前为止,我更喜欢递归方法,这种方法更自然.

    标签:data-structures,stack,hash,python,algorithm

    来源: https://codeday.me/bug/20191025/1927824.html

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  • python之蟒开启理论计算化学的新时代(2012-08-19 22:09:50)标签:杂谈python之蟒开启理论计算化学的新时代就像iphone和android开创了手机新时代,python也将开启理论化学的新时代。首先谈一下个人理论化学经历。...

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    python之蟒开启理论计算化学的新时代

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    (2012-08-19 22:09:50)

    标签:

    杂谈

    python之蟒开启理论计算化学的新时代

    就像iphone和android开创了手机的新时代,python也将开启理论化学的新时代。

    首先谈一下个人的理论化学经历。由于本人是在一个实验为主的小组做计算,所做的课题又多次更换,所以学的软件用的方法都比较杂。在使用各种软件的过程中发现,虽然现在有很多商业的或者开源的软件可以傻瓜式完成计算任务,但有个过程还是避免不了的:数据处理以及做图。数据处理有时需要编程去实现,尤其是分子模拟的数据。本人先后尝试过fortran,shell

    script,octave (matlab open source clone),每个工具都各有所长,现在主要使用的是shell

    script

    和octave。原因是它们都是脚本,结构比较简单,不需编译,实现数据处理基本上是绰绰有余了。做结构图有很多软件比如我常用的vmd,提供了tcl的界面,从而可以实现更强大的功能。Sob

    姐使用vmd可以使分子打太极 (

    http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/8a394cf3de803858352acc2e.html

    ) 。数据做图我目前主要使用

    gnuplot,首先作出的图片比较漂亮,功能强大,最主要的是可以批处理,这一点对于数据量比较多的同学非常有用,省了许多复制粘贴的过程。结合shell

    script 和octave便可以实现更为复杂的操作。

    虽然现在使用这些工具已经谈得上得心应手了,但还是有很多不方便的地方。比如程序之间的衔接和数据传递,另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。理论上可以使用shell

    script 将各个软件串在一起,但几乎不具有任何可移植性和通用性。

    当我认识python之后发现这一切原来是可以实现的。python

    本身可以作为script语言来使用;它的强大的数学库numpy和scipy几乎可以替代matlab完成复杂的数据处理;matplotlib

    可以实现高质量的数据做图;pymol 本身就是 python

    写成的,可以实现结构做图。python的面向对象的特点可以自己定义需要的库,方便以后调用。由于这些工具都集成在python中,移植性当然不成问题。另外,python还提供了其他的很有用的库,比如wxpython可以用来做出一个图形界面;另外还有库可以将程序嵌入到网页当中,成为一个网页应用。这些都可以使计算化学更加方便和友好。

    本文的题目说python将开启理论计算化学的新时代,可能有点夸大其词了。但也并非不可能!就好像iphone之所以能开始一个新时代,本质并不在其技术的革新,而是用户体验的优化,从这一点上说python可以让理论计算化学的数据处理的体验更好也可能开启一个新的时代。再比如,Android

    开启了另一个时代,即人人都可以参与开发从而是手机更符合自己的要求;python使计算化学家可以自己定义自己的数据处理过程,不再受限于软件既有的功能,从某种意义上说也算是开启了一个新的时代。

    更重要的是python对与理论计算程序也会有实质性的贡献。PyQuante (Python Quantum Chemistry)

    是一个使用python写成的量化计算软件。尽管PyQuante使用一些C语言来加速某些模块,它的计算速度与常用的量化软件还是差了很多。但PyQuante的优势在于容易阅读和修改。我个人认为它对于教学的意义比它的实际应用的意义更大。但谁知道以后不会改变呢!而且对于新的算法的开发也将更加方便。例如,可以使用python将fortran,C,C++,java

    等语言写成的软件集成在一起,做一个统一的接口。ASE(Atomistic Simulation

    Environment)是一个代表,它集成了许多商业的和开源的模拟软件(abinit,vasp,castep,lammps,DFTB+,siesta,turbomol

    等等),提供了统一的接口。商业软件所做的实际上也是这样。chempython的网站

    (http://www.chempython.org/applications.html)

    列出了一些目前使用python写成的各种模拟软件。目前这些软件还不是很成熟,但是我们可以期待更多的人的加入使它们更加完善和强大。它们的优势就在于,它们可以组成一个整体。我能想到的一个情景是这些不同功能的模块可以像积木一样随意的组合,每个人根据自己的喜好搭建自己的模拟软件。如果能够实现,这也算是开启了一个新的时代。

    大家做理论计算大多都是从研究生阶段开始的,很多人没有量化基础,没有编程基础,一下子进入到实验室开始计算便会晕头转向。如果python能作为大学化学系或者物理系的一门必修课,那情况就会大不相同了。首先,对于非计算机专业的同学学习计算机语言,感觉python将比C语言更有用些。在学习物理化学或者分析化学时,使用python作为辅助来帮助分析数据和理解概念将比仅仅从课本上得到更为直观和牢靠。上面提到的PyQuante对于学习量化编程的同学也是很方便的。而最大的好处是,所有这些都在python的框架下完成,不需要学习更多的工具和语言。如果python能在大学教育中广泛推行,那么也将开启一个新的时代。

    Python开启一个新时代的另一个意义是针对我自己而言的。说实话,本人目前还在python的未入门阶段,但从此以后将逐渐使用python完成各种工作。

    以下是我积累的一些学习python的资料:

    书籍:

    A Primer on Scientific Programming with Python:书籍,非常0基础适合入门

    A Student's Guide to Data and Error Analysis

    Simulating the Physical World: Hierarchical Modeling from Quantum

    Mechanics to Fluid Dynamics

    Python Scripting for Computational Science

    网页:

    http://www.chempython.org/:总结了许多python写的化学软件

    Computational physics with

    python:http://www-personal.umich.edu/~mejn/computational-physics/

    ,书籍,用于计算物理。

    Python for physics:

    (http://www.phy.uct.ac.za/courses/python/),包含计算物理的一些代码。

    Chemistry Programs –

    Python:http://homepage.univie.ac.at/felix.plasser/chemprogs/python.htm,分享了两个软件,一个是作反应势能面图,一个计算Huckel轨道。

    Python for Chemistry in 21 minutes,ppt 介绍python 在化学中的应用

    Python Software for computational chemistry:

    (http://theochem.mit.edu/theochem/Python_software_for_computational_chemistry),列出了一些python化学软件和提供python接口的软件。

    用Python做科学计算:http://hyry.dip.jp:8000/pydoc/index.html,中文入门教程

    NumPy_for_Matlab_Users

    :http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users,适合从matlab转向python的同学

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  • 原标题:学材料、化学的要不要担心人工智能抢了自己的饭碗?...想了解更多、更详细的内容,可以去材料人APP关注此次讲座,1月13日到19日,连续七天,八节课程,为您系统讲授人工智能材料、化学领域的应用方法与实践...

    原标题:学材料、化学的要不要担心人工智能抢了自己的饭碗?

    材料人应用AI开展材料、化学研究入门讲座第一讲——AI介绍已圆满结束。关于人工智能会对材料、化学领域的研究产生怎样的影响,老师在讲座中也进行了初步的解答。我们整理了此节课程的PPT以供大家参考。想了解更多、更详细的内容,可以去材料人APP关注此次讲座,1月13日到19日,连续七天,八节课程,为您系统讲授人工智能在材料、化学领域的应用方法与实践案例。

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    后续课程内容

    第二讲:编程入门

    Python程序(完整程序案例)

    变量与数据类型

    条件判断与循环

    函数

    第三讲:模型评估

    材料、化学领域常用模型评估介绍

    经验误差与过拟合

    评估方法(留出法,交叉验证法,自助法)

    性能度量(错误率、精度、P/R/F1、ROC/AUC)

    第四讲:线性模型

    线性模型在材料、化学领域的应用和实例讲解

    线性回归(代价函数,LMS,求解原理)

    对数几率回归

    线性判别分析

    重要内容代码实现讲解

    第五讲:决策树

    决策树在材料、化学领域的应用和实例讲解

    基本算法

    划分选择(信息熵,划分算法)

    减枝处理

    连续与缺失值

    重要内容代码实现讲解

    第六讲:神经网络

    神经网络在材料、化学领域的应用和实例讲解

    神经网络模型

    多层网络

    BP算法

    重要内容代码实现讲解

    课后习题+答疑

    第七讲:支持向量机

    支持向量机在材料、化学领域的应用和实例讲解

    支持向量

    核函数

    正则化

    重要内容代码实现讲解

    课后习题+答疑

    第八讲:项目实战

    注:授课过程中主要涉及Python软件,请各位同学提前做好准备。

    讲座时间

    第二讲-第六讲:2019年1月14日-2019年1月18日 每晚19:30-20:30

    第七讲、第八讲:2019年1月19日 上午9:00-11:00

    听课指南

    在原文链接或应用宝(各大应用商店也可)下载材料人APP,在APP内搜索“AI”,即可进入。(目前材料人APP仅适用于安卓系统,IOS版正在开发中,敬请期待……)

    材料人APP应用宝下载地址

    注意:直播结束后,本课程可在APP内观看回放。

    课程售价

    特价 199元

    发票开具

    请在“我的”——“余额管理”——“申请开票”中申请

    (默认开具电子发票,纸质发票需自己承担邮费)

    退货说明

    因虚拟产品特殊性,课程一经开课不提供退课服务,请谨慎购买。

    联系方式

    PS:本课程为材料人开具的第二门python课程,现推出一个特价活动:同时购买《python与材料计算快速入门》+《应用AI开展材料&化学研究入门讲座》,可获得100元余额返还。如果您同时购买了上述两门课,请联系客服微信办理。返回搜狐,查看更多

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空空如也

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