機械工程師需要學習Python嗎？

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本文將探討機械工程師是否需要Python知識，以及Python在機械工程中的應用。

很多人認為機械工程與任何型別的編碼平臺無關。大多數機械工程師不喜歡計算機程式設計，因此他們沒有看到自己錯失的機會。隨著電動汽車、自動駕駛和自動化的發展，下一代機械、航空航天和汽車工程師必須能夠將機械工程概念與計算機語言相結合。這將使他們能夠更快地模擬或自動化想法。

例如，Python是一種非常簡單有效的程式語言。它可以在幾秒鐘內解決複雜的問題。Python的多功能性意味著即使你是機械工程師或汽車工程師，它也可能非常有用。

Python在機械工程領域的應用並非詳盡無遺。

Python在機械工程中的應用

以下是Python在機械工程中主要應用的領域：

數值分析

Python最常用於執行數值分析。分析地解決涉及線性方程和常微分/偏微分方程的問題需要很長時間。在機械工程中，經常存在邊界條件，這使得數值分析問題更加難以解決。

想象一下，你試圖計算流經管道的液體的壓力差。不僅計算答案需要很長時間，而且很難獲得準確的資料並繪製差異圖。透過使用計算機語言，你可以獲得圖形模擬並快速解決這些難題。

如果你學習數值分析和編碼，你就可以在製造業、汽車業、能源業，甚至軟體公司（作為熱力工程師）的機械工程職位中找到工作。谷歌和Facebook等軟體公司聘請機械和熱力工程師來確保其資料庫和集群系統的溫度保持在合適的範圍內。

為了評估不同的設計，這些工程師使用MATLAB或Python等程式語言編寫指令碼，並將它們輸入到CFD軟體中。鑑於Python比C++更容易使用，谷歌的工程口號是“能用Python就用Python，必須用C++才用C++。”

熱力學

Python可以用來解決傳統的熱力學問題。無論問題涉及化學動力學還是流體力學，你都可以透過使用程式碼快速解決任何問題。在現實世界中，你如何完成任務或解決問題並不重要。你可以花費60%的時間解決數學和熱力學問題，然後快速完成專案的其餘40%，或者你可以花費20%的時間使用Python解決這些問題，並將重點放在手頭的任務上。

你的效率決定了結果的每個其他組成部分。Python豐富的庫和使用者友好的語法可以使解決複雜問題相對簡單。

計算流體力學(CFD)

這是Python程式設計表現優異的另一個領域。PyCFD語言用於制定和解決偏微分方程，使用Navier-Stokes方程計算流體體積，並透過邊界元法解決邊界值偏微分方程。

這對機械工程師及其企業整體而言具有三個重要意義。

• 首先，請記住，就像你可以在編寫指令碼後使用同事的程式碼一樣，公司其餘的人也可以使用它們。每個人都受益於節省的時間，你的團隊合作也將因此得到改善。

• 其次，透過在Onshape等軟體程式上編寫特定功能的指令碼，我們可以進一步改進自動化。總之，這使我們能夠快速輕鬆地開發獨特的功能用於我們的專案中。這些包括自定義梁、翼型、直齒輪、光線追蹤器和佈線等。

• 最後但同樣重要的是，Python使我們能夠自動化否則難以或費力的巨大計算。該語言在浮點數學方面表現出色，最多可達17位有效數字。Python是像PyTorch這樣的數學複雜的機器學習(ML)框架的理想基礎語言。

機械工程師從Python程式設計中能獲得什麼，而MATLAB和Excel不能？

Excel和Google Sheets在企業中廣泛使用是有充分理由的。電子表格提供各種基本操作，因此即使是新手使用者也可以快速完成複雜的工作。

但是，Excel和類似性質的應用程式有一些限制。資料越多，Excel執行速度越慢。然而，對於大型資料專案，Python是主導的資料科學工具。

Python的高階功能不僅加快了程式碼建立速度並提高了問題解決方法的可靠性，而且科學界也已經擁有大量可立即使用的庫。

這些包括專業的科學程式NumPy和SciPy，但這僅僅是開始。

SymPy主要用於從微積分到量子物理學的符號計算應用，而Matplotlib是一個2D圖形圖表軟體，非常適合科學和工程工作負載。

另一個選擇是Mechpy，這是一個專為機械工程師設計的Python工具包。

MATLAB和Python之間的區別也很明顯。儘管它們都是解釋型語言，但在技術和概念特徵方面，它們是不同的。

Python比MATLAB更具適應性，擁有更大的支援網路，並提供大部分相同的功能，除了MATLAB和Python之間語法上的細微差異。一個例子是Simulink，它是MATLAB的模擬和基於模型的設計工具。

這些技術上的特殊性主要源於它們不同的軟體開發方法：Python是由數千名開發人員維護的開源專案，而MATLAB是閉源商業程式。

最後，Python將從一些顯著的優勢中獲益。首先，Python的適應性使我們能夠用更少的資源完成更多工。相同的軟體可以混合來自其他庫的功能，簡化流程並減少人工參與。我們都目睹了當公司擁有過多的電子表格時會發生什麼。Python程式設計透過使我們能夠將大部分工作整合到一個單一的、內聚的平臺上來簡化這一過程。

結論

即使它不是我們作為機械工程師的主要興趣領域，計算機程式設計在當今的數字世界中也是必不可少的。隨著你對Python的掌握程度提高，Python指令碼很容易擴充套件到各種用例，因為它已經具備了所有必要的數學和科學技能。