Список вопросов
Как зайти в Даркнет?!
25th January, 01:11
8
0
Как в tkinter из поля ввода Entry получить значение в одну переменную и обновить строку кнопкой, затем получить ещё одно введённое значение и затем сложить их. Ниже пример кода
21st July, 19:00
898
0
Программа, которая создает фейковые сервера в поиске игровых серверов CS 1.6 Steam
21st March, 17:43
951
0
Очень долго работает Update запрос Oracle
27th January, 09:58
916
0
не могу запустить сервер на tomcat HTTP Status 404 – Not Found
21st January, 18:02
907
0
Где можно найти фрилансера для выполнения поступающих задач, на постоянной основе?
2nd December, 09:48
941
0
Разработка мобильной кроссплатформенной военной игры
16th July, 17:57
1726
0
период по дням
25th October, 10:44
3957
0
Пишу скрипты для BAS только на запросах
16th September, 02:42
3722
0
Некорректный скрипт для закрытия блока
14th April, 18:33
4614
0
прокидывать exception в блоках try-catch JAVA
11th March, 21:11
4382
0
Помогите пожалуйста решить задачи
24th November, 23:53
6087
0
Не понимаю почему не открывается детальное описание продукта
11th November, 11:51
4352
0
Нужно решить задачу по программированию на массивы
27th October, 18:01
4398
0
Метода Крамера С++
23rd October, 11:55
4309
0
помогите решить задачу на C++
22nd October, 17:31
4002
0
Помогите решить задачу на python с codeforces
22nd October, 11:11
4492
0
Python с нуля: полное руководство для начинающих
18th June, 13:58
2599
0
Python для научного программирования?
Просмотров: 322
 
Ответов: 6
Слышал про библиотеки NumPy, SciPy и Matplotlib, ну как слышал, на википедии прочитал :-) Кто ими пользовался, какие преимущества перед МатЛабом или МатКадом, можно ли обрабатывать большие объемы данных с помощью сложных мат преобразований, и красиво выводить результаты.
Преимуществе перед мат. пакетами — можно компилировать код, скажем, в тот же дотнет, и это не будет требовать от каждого пользователя покупать и ставить матлаб.
Можно программировать параллельно и для кластера.
Данные обрабатывать можно, но медленновать — я в итоге остановился на Scala, там все плюшки современных языков (скажем, я люблю кортежи), а скорость — практически сиплюсплюсовская.
Python будет раз эдак в 40 помедленнее. Собственно, как и матлаб, каким я его помню. Это заметно ограничивает круг удобно решаемых языком задач.
Для красивого вывода и кучи встроенных научных примитивов та же GnuScienceLibrary (включаяч gnuplot, как его компонент) прибиндены ко всем возможным языкам, насколько я в курсе…
В общем, я использую динамический язык (правда, Ruby, а не Python) для быстрой (без перекомпиляций) отладки алгоритма на малом массиве данных, а потом пишу итоговый вариант на Scala и компилирую в обычный .jar.
Если судить по моей специлизации (вычислительная механика), то к сожалению, python малопригоден в текущем виде к научным разработкам. У многих ученых есть функции расчета сеток, написанные и проверенные много лет назад. Эти функции написаны даже не на C, а на fortran-е. Как не удивительно, но на нем они считаются бысрее, чем на С. А дальше с помощью обертки на С и MPI задачи считаются на супер-компьютерах.
Переписывать их на другой язык программирования — это неблагодарная задача, так как очень много математики, формул, логики и прочего в этих функциях.
Можно использовать ctypes, но python тогда становится просто удобной управляющей конструкцией. Собственно, библиотеки так и реализуются. Например NumPy.
По поводу скорости, просто поищите бенчмарки:
stackoverflow.com/questions/7596612/benchmarking-python-vs-c-using-blas-and-numpy
Чтобы ответить на вопрос вам нужно войти в систему или зарегистрироваться