SciPy

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SciPy est une extension qui rend Python particulièrement adapté à l’analyse et la simulation numérique. Appuyé sur NumPy qui définit les types matrice et vecteur pour ce langage, il devient un outil très facile à utiliser. En y ajoutant l’extension MatPlotLib, l’ensemble devient une alternative sérieuse (et à la mode) des solutions libres Scilab et Octave ou du logiciel propriétaire Matlab.

SciPy, auquel j’associe nécessairement NumPy et MatPlotLib, permet toutes les opérations de programmation mathématique numériques : analyse de données, simulation de modèles physiques, etc. Pour aller à l’essentiel, l’ensemble devient un clone des Matlab Scilab Octave. Un langage de haut niveau, compréhensible à la lecture et donc très efficace.

Toutes les fonctions mathématiques sont présentes dans le langage et écrire un code devient presque naturel. Tout est disponible : fonctions trigonométriques, nombre complexes, transformées de Fourier rapides FFT, calcul des valeurs propres, et beaucoup de représentations graphiques.

La documentation est très complète. On dispose de tutoriels, d’une aide sur chacune des fonctions, et une communauté en plein développement pourvoira au reste.

Les utilisateurs de Matlab Scilab Octave se retrouveront face à un langage très proche, presque jumeau, de celui qu’ils connaissent. MatPlotLib permet le tracé de graphiques/figures avec des commandes qui clonent celles de Matlab, et un rendu que je trouve personnellement plus beau ! Pour ne rien gâcher, on peut intégrer dans ces figures du code LaTeX, et elles sont exportables en EPS / SVG / PNG.

Il y a également les topical softwares, une collection de greffons ou de codes librement utilisables et classés par domaine scientifique, que je n’ai pas encore testés mais qui font partie intégrante du projet.

Cerise sur le gâteau : tout est présent dans les dépôts d’Ubuntu, de Fedora [1], de Debian, de Mandriva qui propose l’installation en deux clics, et l’installation sous Windows est d’une grande simplicité : il y a Python, NumPy, SciPy, matplotlib et iPython (ligne de commande interactive) à installer. Ça fait beaucoup de choses, mais ce n’est qu’un double clic à faire à chaque fois et tout marche (il faut juste penser à commencer l’installation par Python et tout roule). La procédure est, de toute façon, parfaitement décrite sur le site et dans les tutoriels.

L’utilisation/interprétation de codes créées sous Win pour être utilisés sous Linux ne pose aucun souci. Il n’y a pas d’éditeur dédié pour les codes source. J’utilise personnellement SciTE qui est lui aussi multiplateforme et qui est doté d’une bonne coloration syntaxique pour le langage python.

Utilisateur intensif de Matlab, malheureusement parfois (souvent) un peu (voire très) énervé par Scilab et ses graphiques très leeeeeeents, je suis passé à SciPy en une journée. Aucun problème d’adaptation ; des graphiques très beaux ; tout est fait pour faciliter la transition depuis les autres logiciels. Je ne peux pas encore dire si, au niveau des performances SciPy est meilleur ou moins bon que les autres, mais c’est un vrai plaisir de l’utiliser. Le seul grand écart à faire est de passer de vecteurs/matrices indexés à partir du rang "1" à des vecteurs/matrices indexés à partir de "0"... Ça promet des surprises :)

Enfin, l’environnement Python fait que la création d’applications autour du code scientifique reste ouverte, contrairement aux solutions tout-en-un comme Matlab Scilab ou Octave.

[1] #yum install scipy

Merci à Midel qui a rédigé la notice.

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Commentaires

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SciPy sage math , le 5 avril 2011 par roger (0 rép.)

Bonjour félicitation pour cette notice,juste une remarque mandriva aussi propose l’installation en deux clics, de plus elle propose aussi l’installation de sage, ce qui permet d’installer en 1 clic matplotlib, numpy scipy et beaucoup d’autres package... J’apprécie alors particulièrement l’utilisation de "notebook" on se retrouve avec une interface proche de celle de mathematica. voir notice.

Un autre avantage de matplotlib : la possibilité de faire des graphiques interactifs, ce qui permet par exemple d’ajuster le nombre et le niveau de contours pour les courbes de niveau,de faire facilement des zoom...

Pour les graphiques en 3D on peut se tourner vers mayavi

Je me permet de signaler ce site (je ne connais pas l’auteur) qui m’a bien aidé au début.

-----> http://www.framasoft.net/article495...

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