Wolfram 引擎

下载 Wolfram Engine

或下载其他平台版本：

Wolfram 引擎可通过多种常用的软件包管理工具进行安装。

macOS: Homebrew

$ brew cask install wolfram-engine

Windows: winget

$ winget install WolframEngine

Docker »

$ docker pull wolframresearch/wolframengine

通过软件包管理器安装 Wolfram 引擎

Wolfram Engine 社区版可免费用于预生产软件开发。

您可以使用本产品：

为您自己或您的公司开发产品
在家中、学校、公司中进行个人项目
用 Wolfram 语言探索未来生产项目的

常见许可证问题

其他许可选项：

Wolfram 教育技术系统和其他站点许可证中包含了 Wolfram 引擎许可证。

使用模式

命令行（WolframScript）

用 WolframScript 获取您当前的地理位置（经度和维度）：

$ wolframscript -code 'GeoPosition[Here]'
GeoPosition[{40.11, -88.24}]

使用高级机器学习功能来检测一段文本的情感：

$ wolframscript -code 'Classify[ "Sentiment", "The Wolfram Engine is really cool!" ]'
Positive

计算例如芝加哥或新奥尔良等城市的日出时间：

$ wolframscript -function "DateString[Sunrise[#]]&" -signature City -args "windy city" 
Tue 14 May 2019 05:31

脚本

提供图片网址，导入并确定图片内容：

image-identify.wls

url = InputString["Give image url: "];
image = Import[url];
entity = ImageIdentify[image];
Print["This is a: ", entity["Name"]];

$ ./image-identify.wls
Give image url: https://bengal-cat.jpg

语言集成：Python

设置您的 Wolfram 语言会话：

>>> from wolframclient.evaluation import WolframLanguageSession
>>> from wolframclient.language import wl, wlexpr
>>> session = WolframLanguageSession()

用 Python 运行任何 Wolfram 语言代码：

>>> session.evaluate(wlexpr('Range[5]'))
[1, 2, 3, 4, 5]

立即用 Python 调用所有 6,000+ 内置 Wolfram 语言函数：

>>> session.evaluate(wl.MinMax([1, -3, 0, 9, 5]))
[-3, 9]

语言集成：C++

用 WSTP (Wolfram Symbolic Transfer Protocol) 从一个 C 或 C++ 程序调用 Wolfram 引擎：

#include "wstp.h"
/* Send an expression from C to the Wolfram Engine for evaluation */
void evaluate_expression(WSLINK lp)
{
    WSPutFunction(lp, "EvaluatePacket", 1);
    WSPutFunction(lp, "ToExpression", 1);
    WSPutString(lp, (const char *)"3+4/Sqrt[19.2]");
    WSEndPacket(lp);
}

互动访问

以下是如何以交互方式使用 Wolfram 引擎的示例。您可以在每个 In[] 提示符后键入 Wolfram 语言命令，并在相应的 Out[] 提示符后显示输出：

$ wolframscript
Wolfram Language 12.0.0 Engine for Microsoft Windows (64-bit)
Copyright 1988-2019 Wolfram Research, Inc.

In[1]:= url = "https://wolfr.am/Cax0fT0X";
In[2]:= image = Import[url];
In[3]:= entity = ImageIdentify[image];
In[4]:= entity["Name"]
Out[4]:= Labrador retriever