Python в научных расчетах

Особенности численного моделирования динамики экспериментальной тросовой системы с использованием программных средств на основе языка Python

На статью жаловались, что собрать вместе такой софт (MATLAB, Maple, MapleSim) очень дорого. Попробовал заменить коммерческий софт свободным. Пока — только MATLAB. Что из этого получилось — смотрите здесь, программный код здесь. Статья опубликована в сборнике "Системные технологии", №4, 2012.

Использование Python(x,y) для научных расчетов

Кроме собственно Python (в комплект поставки языка входят также отладчик и профилировщик) для работы понадобится: среда разработки (например, Spyder), библиотеки для научных расчетов Numpy (работа с массивами) и Scipy (решение дифференциальных уравнений), графическая библиотека Matplotlib, и консоль IPython. Все это есть в открытом доступе, как по отдельности, так и в виде готовых сборок. Хитростей в установке под Windows не требует.

Среди сборок понравился Python(x,y) — комплект из более чем 60 библиотек, который обновляется примерно раз в месяц. Библиотеки, кроме указанных выше: SymPy — символьные расчеты, PP — параллельные вычисления, Qt — создание графических пользовательских интерфейсов, OpenCV — обработка изображений и компьютерное зрение, и мн. др. Python(x,y) позиционируется как научный дистрибутив Python.

Еще о научных расчетах средствами Python

Сделал доклад "Особенности моделирования динамики экспериментальной тросовой системы средствами Python". Вот презентация к нему (6.04 Мб).

Базовые алгоритмы на Python

Добавляю сюда простейшие реализации некоторых основных алгоритмов:

• Наибольший общий делитель
• Бинарный поиск

Огромную коллекцию алгоритмов, реализованных на разных языках можно найти на Rosetta Code.

Прекрасная книга и как раз по теме: Magnus Lie Hetland. Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language. Первое издание вышло в 2010 г., второе -- в 2014 г. Есть на Library Genesis.