blob: 22fe89f9c1b2b0f09ffcbe171b7aaa0f628d6fb4 (
plain)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
SciPy e' il progetto piu' importante per quanto riguarda il calcolo scientifico in Python.
SciPy fornisce molti vantaggi:
1) la possibilita' di riutilizzare codice scientifico esistente (in C, C++ e Fortran)
da Python, tramite degli opportuni wrapper (SWIG, weave, f2py, etc.);
2) un'ottima libreria per gli array N-dimensionali (Numpy);
3) la possibilita' di utilizzare la console interattiva di (I)Python;
4) ottime routine di visualizzazione (Matplotlib, Chaco, etc.);
5) l'apertura a tutto il mondo Python.
Il mio talk sara' decisamente introduttivo, discutera' le caratteristiche
piu' semplici di Numpy e mostrera' qualche esempio di uso di altre parti di SciPy,
in particolare le librerie per l'interpolazione non-lineare (non-linear least
squares fitting). En passant, parlero' anche di IPython e Matplotlib.
|
