Python Scientifique
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.. topic:: 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:

    * numpy: http://www.scipy.org/Download

    * ipython: http://ipython.scipy.org/

    * scipy: http://www.scipy.org/Download

    * matplotlib: http://matplotlib.sourceforge.net/

    * Pour tout installer d'un coup : 
        * Python(x,y): http://www.pythonxy.com
        * EPD: http://www.enthought.com/products/epd.php

: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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.. raw:: html
    
    <b>Déroulement du tutorial</b>


.. toctree::
    :maxdepth: 1

    ipython.rst
    numpy.rst
    matplotlib.rst
    scipy.rst

.. raw:: latex

   \twocolumn

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  Indices and tables
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  * :ref:`genindex`
  * :ref:`modindex`
  * :ref:`search`