Python Scientifique

Cadre envisagé

  • Algorithmes numériques : tout programmeur peut avoir à toucher à des jeux de nombres.
  • Traitement de donnée : les outils scientifiques sont idéaux pour traiter toutes sortes de données, par exemple des logs de serveur web.
  • Visualization : pas de maniement de nombres sans faires des courbes, ou sinon on ne comprend rien à ce qu’on fait.
Pourquoi Python:
 
  • Etre efficace : rien ne sert de coder du code rapide, si on met beaucoup de temps.
  • Comprendre ce qu’on fait : les algorithmes scientifiques peuvent être difficiles à appréhender, il faut développer une compréhension, voir une intuition, du fonctionnement.
  • Communiquer : le code devrait se lire comme un livre.
Librairies à installer:
 
Ressources:
  • http://docs.scipy.org/

  • numpy.lookfor

  • Python: Les fondamentaux du langage -

    La programmation pour Les scientifiques, Matthieu BRUCHER, editions ENI.


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