在科学环境中进行编程的实践？[关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 2年前关闭。 改善这个问题 背景 去年，我在大学的一个物理研究小组实习。在这个小组中，我们主要使用LabVIEW编写程序来控制设置，进行数据采集和分析数据。出于前两个目的，这行之有效，但是对于数据分析，这确实是一个痛苦。最重要的是，每个人大多都是自学成才，因此编写的代码通常很混乱（难怪每个博士都很快决定从头开始重写所有内容）。版本控制是未知的，并且由于IT部门的严格软件和网络法规而无法设置。 现在，事情实际上出乎意料地好了，但是自然科学界的人们如何进行软件开发？ 问题 一些具体的问题： 您用于开发科学软件（尤其是数据分析）的语言/环境是什么？什么图书馆？（例如，您使用什么作图？） 是否对没有编程背景的人进行了培训？ 您是否有版本控制和错误跟踪之类的东西？ 您将如何尝试创建一个不错的编程环境，而又不会给单个科学家带来太多麻烦（尤其是物理学家是固执的人！） 到目前为止的答案摘要 到目前为止的答案（或我对它们的解释）：（2008-10-11） 似乎使用最广泛的语言/软件包： LabVIEW 蟒蛇 与SciPy的，NumPy的，PyLab等（另见布兰登的下载和链接回复） C / C ++ 的MATLAB 几乎所有受访者都使用版本控制。错误跟踪和其他过程要少得多。 “软件木工”课程是向科学家教授编程和开发技术的好方法。 如何改善事情？ 不要强迫人们遵循严格的协议。 自己设置环境，并向他人展示收益。帮助他们自己开始使用版本控制，错误跟踪等。 查看其他人的代码可以有所帮助，但请注意，并非所有人都可能会对此表示赞赏。