Um mit den hier vorliegenden Unterlagen arbeiten zu können, braucht man Python und einige dazugehörige Software-Bibliotheken.
Für Windows, Mac und Linux gibt es hierfür Distributionen für wissenschaftliche Zwecke:
bzw. für Debian/Ubuntu Linux die entsprechenden mitgelieferten Softwarepakete: python
, python-numpy
, python-scipy
, python-sympy
, ipython
, python-pandas
, python-matplotlib
, python-networkx
, ...
Alternativ lässt sich auch online arbeiten:
Es gibt auch verschiedene IDEs:
Nicht unebdingt notwendig, da nur an wenigen Stellen verwendet, kommen auch einige andere Tools vor:
Die hier momentan verwendeten Bibliotheken haben diese Versionsnummern:
import datetime
print("Zeitpunkt: %s" % datetime.date.today())
import sys
print("Python: %s" % sys.version.splitlines()[0])
# bs4: beautifulsoup4
libs = ['numpy', 'scipy', 'matplotlib', 'sympy', 'mpmath', 'pandas', 'statsmodels',
'sklearn', 'networkx', 'yaml', 'json', 'csv', 'sqlite3', 'cython', "bs4"]
from importlib import import_module
for lib_name in sorted(libs):
lib = import_module(lib_name)
try:
vers = lib.__version__
except:
vers = lib.version
print("{:<15s} {}".format(lib_name, vers))
Zeitpunkt: 2016-09-17 Python: 3.5.2 | packaged by conda-forge | (default, Jul 26 2016, 01:32:08) bs4 4.5.1 csv 1.0 cython 0.24.1 json 2.0.9 matplotlib 1.5.1 mpmath 0.19 networkx 1.11 numpy 1.11.1 pandas 0.18.1 scipy 0.18.0 sklearn 0.17.1 sqlite3 2.6.0 statsmodels 0.6.1 sympy 1.0 yaml 3.11