Easyviz和scitools.std还能在python3上工作吗？除了从一系列图像中制作电影之外，还有其他选择吗？

Question

我正在学习Hans Petter Langtangen的书“A Primer on Scientific with Python Petter”。这本书使用了python2，但我在python3中应用了它。书中广泛使用了scotools.std库，但我不能在python3中导入或安装它。有没有适用于python3的scitools.std的替代方案？(这可能会解决我跟着书走的困难。)

特别是在这个问题中，我正在寻找Easyviz的替代方案，因为我不能通过修改问题中的参数s来制作具有高斯函数图的电影。

书中介绍的python2代码是：

from scitools.std import *
import time

def f(x, m, s):
    return (1.0/(sqrt(2*pi)*s))*exp(-0.5*((x-m)/s)**2)

m = 0
s_start = 2
s_stop = 0.2
s_values = linspace(s_start,s_stop, 30)
x = linspace(m - 3*s_start, m + 3*s_start, 1000)
# f is max for x=m; smaller s gives larger max value
max_f = f(m, m s_stop)

# Show the movie on the screen
# and make hardcopies of frames simultaneously.

counter = 0
for s in s_values:
    y = f(x, m, s)
    plot(x, y, axis=[x[0], x[-1], -0.1, max_f],
         xlabel='x', ylabel='f', legend='s=%4.2f' % s,
         savefig='tmp%04d.png' % counter)
    counter += 1
    #time.sleep(0.2)

# Make movie file the simplest possible way:
movie('tmp*.png')

我在python3中的不完整版本是：

import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x, m, s):
    return (1.0/(np.sqrt(2*np.pi)*s))*np.exp(-0.5*((x-m)/s)**2)

m = 0
s_start = 2
s_stop = 0.2
s_values = np.linspace(s_start, s_stop, 30)
x = np.linspace(m - 3*s_start, m + 3*s_start, 1000)
# f is max for x=m; smaller s gives larger max value
max_f = f(m, m, s_stop)

# Show the movie on the screen
# and make hardcopies of frames simultaneosly.

counter = 0
for s in s_values:
    y = f(x, m, s)
    plt.plot(x, y)
    plt.xlim(x[0], x[-1])
    plt.ylim(-0.1, max_f + 0.1)
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('f')
    plt.legend('s=%4.2f' % s)
    plt.savefig('tmp%04d.png' % counter)
    counter += 1
    #time.sleep(0.2)
    plt.show()

这会正确地生成30个图像，但不会继续生成电影。*请注意，我使用了plt.show ()，并且我必须关闭30个窗口，如果我不使用每个生成的文件，它将在同一图形中显示累积曲线。

所以我认为有三种方法可以解决我的问题：

1)能够正确安装和导入scitools.std (这将是非常好的，因为这个问题贯穿了整本书！)；

2)获得scitools.std和Easyviz模块的替代方案；

3)遵循我在不完整的代码版本中采用的路径，即用在我的代码中运行良好的内容替换本书中呈现的命令电影('tmp * .png')。

Answer 1

是的，有一个叫做scitools3的模块。

可以通过以下方式进行安装: pip install scitools3

然后重启你的电脑。

有关更多信息，请访问https://pypi.org/project/scitools3/

/masa