Favio Medrano
Full Stack Developer - Big Data Analyst.
Python para cómputo científico.
Favio Medrano
Tour guiado
¿Qué necesita el cientifico?
- Datos
- Herramientas
- Visualización
- Comunicar (Distribución)
python, lo bueno..
- Gran colección de bibliotecas
- Fácil de aprender
- Fácil de transmitir
- Código eficiente
- Lenguaje multipropósito
Tabla comparativa con otras soluciones
| Pros | Contras | |
|---|---|---|
| Lenguajes compilados | - Rápidos - Compiladores optimizados - Existen bibliotecas científicas |
- Difícil - No interactividad - Manejo manual de memoria |
| Matlab | - Rápido - Colección rica de bibliotecas - Soporte comercial |
- Para usuarios avanzados - Se necesita una licencia |
| Octave, R, IDL | - Herramientas avanzadas - Licencias más baratas que matlab |
- Menos características que matlab - Dedicados a un dominio |
| Python | - Colección de bibliotecas científicas - Lenguaje legible - Multipropósito - Desarrollo rápido |
- Ambiente de desarrollo no tan avanzado - Complicado de instalar - Muchas bibliotecas, pero no todas |
Ambiente para cómputo científico
- Python: lenguaje de programación 3.0
- IPython: consola avanzada
- Numpy: biblioteca para arreglos numéricos
- Scipy, Pandas: biblioteca para rutinas de alto nivel
- Matplotlib: biblioteca para visualización
- ¿Métodos para escalar ?
Python-científico
By Favio Medrano
Python-científico
Presentación de python para cómputo científico. Se abordan temas sobre bibliotecas del paquete scipy, matplotlib, pandas y python para cómputo paralelo.
