Python в научных вычислениях

Пффф. А потом отлавливать memory leak

Кто-нибудь в курсе, планируется ли полноценная многопоточность в Питоне?

Да собственно все уже есть и это всех устраивает.

Как ни странно, я посмотрю этот курс лекций обязательно.

Пробовал применять numpy matplotlib и прочее, но запутался в преобразованиях типов туда сюда. Очевидно я делал что-то явно не так.

А почему python? Просто много хороших, удобно оформленных библиотек, которые легко подключать. Главно куча готовых решений. Секрет прост. Пусть оно хоть в 10 раз медленнее...

Ты советуешь платный продукт, но не хочешь его оплатить тем кто считает его неоправданно дорогим для их конкретных задач? Что это как не реклама?

Может и MSO стоит своих денег, но мне подходит LibreOffice. Намек надеюсь понят.

Ну да. Постоянно опечатываюсь.

Где я его советую? Не нужно приплетать ко мне свои домыслы и фантазии.

Расслабься :) Я не наезжаю на тебя :)

Закрытый калькулятор-переросток не нужен. Он лишь чуть-чуть «правильнее» ексела.

я и не напрягался

К сожалению с рассказом вышла накладка. Предполагалось, что текст вполне себе разборчивый, но не получилось. Конкретные претензии к примерам принимаются с благодарностью.

Закрытый калькулятор-переросток не нужен

судя по тому, что на форумах задают вопросы, связанные с ним, можно сделать вывод, что это не так

На форумах задают вопросы и на тему Пони, но это не значит что офтопик следует подпускать к анализу данных хоть в каком-то виде. Это яркий пример плохого неавтоматизируемого интерфейса.

чего это 7-я лекция вдруг на английском ? сижу просматриваю и вдруг насторажило, что что-то тут не то :)

Python в целях ликвидации безграмотности среди студентов, аспирантов и прочих.

Ахах, троллинг 80-го левела))

Поясните, кто в теме - что такое Jupiter по сравнению с notebook из ipython и notebook из Sage Math?

Кстати, еще никто в теме не упоминал Sage Math (https://en.wikipedia.org/wiki/SageMath) - IMHO, это очень удобная штука, особенно хороша низким порогом вхождения.

Наверное сюда смотреть нужно: http://www.inp.nsk.su/~grozin/python/python7.htm

Материалы дорабатываются.

Если я правильно понимаю, то Jupyter — это официальное развитие ipython.

По-моему, навязывание питона в научных кругах (что де-факто сейчас и происходит) — верх маразма. Это только приучать к заведомо пагубной практике: отсутствие статической типизации, тупые ошибки, если нет нужных тест-кейсов (а кто из научных работников этой хренью будет заниматься?), большой болт на оптимизацию (GIL, 8ГБ для одного приложения — нормально), навязывание питона студентам (легаси говнокод руководителя кому-то поддерживать надо). Упоролись что ли вконец все?

По-моему, навязывание питона в научных кругах (что де-факто сейчас и происходит) — верх маразма

Ты бы предпочел Matlab? MathCAD?

Ты бы предпочел Matlab? MathCAD?

А Fortran уже отменили?

Ты матлаб видел? Начерта там статическая типизация? Так вот питон в научных кругах - прежде всего свободная замена матлаба. Для этих задач подходит идеально.

Ты бы предпочел Matlab? MathCAD?

А Fortran уже отменили?

Прототипировать алгоритмы на Fortrane? Серьезно?

Fortran может все, чувак...

Языком программирования, например. Вместо того, что бы использовать готовый язык, они напридумывали надстройку над матричным калькулятором.

Когда ты занимаешься непосредственно вычислениями - сахарок для матричных операций, да, неплох. Можно даже сказать, что делать тоже в numpy утомительнее. Но когда начинается алгоритмизация (и, скажем, ООП), то начинается boilerplate code ад:

• Привязка имён файлов к именам функций и классов
• Нет возможности мешать код и определение функций и классов в m-файле.
• Нет возможности написать call_a().call_b()
• Вынужденная работа с hObject и handles
• Постоянная точка с запятой и индексация с 1
• Неймспейсы в матлабе?
• Нет возможности делать файлы исходного кода в utf-8
• Работа с исключениями, и исключениями при работе в GUI
• Попробуйте сделать для строки метод startswith
• Переменные-объекты, которые на самом деле числа, которые как бы указатели на объекты. Но есть «новые» объекты (handle), которые больше похожи на то, что называют «объектами» в остальных языках.
• GUI-привязки к другим тулкитам?
• Вставки в файлах от самого матлаба вида «% Begin initialization code - DO NOT EDIT»
• Кросс-платформенность и переносимость кода мягко говоря, неофициальны

P.S. Возможно, какие-то из этих недостатков пофиксили в прошедшие пару лет. Не знаю, соскочил с этого раньше.

Ты маткад и матлаб не путай.

Fortran может все, чувак...

Чувак, машинные коды тоже могут всё.

Задача анализа данных как правило одноразовая и непонятная. То есть на входе нет законченного ТЗ как класса и вылизывать её особого смысла нет. Для быстрого изменения процедуры анализа показала себя хорошо связка C/C++/Fortran программ со сложным и абсолютно неинтутивным интерфейсом (в силу того, что хотелки меняются постоянно, а не от хорошей жизни), которая на входе получает множество разного рода параметров, а на выходе выдаёт результат, ага, тоже в неинтуитивном виде и скриптового языка, которым это всё это безобразие оборачивается и автоматизируется. На сегодня скриптовый язык — это Python. Альтернатив пока нет. Раньше был Perl, но он пока сошёл с дистанции, надеюсь только отдохнуть.

И да, Python не навязывают — он сам заводится. Мне известно как минимум пара случаев «самозорождения».

В каком моменте спутано? Я писал про матлаб.

А спрашивали про маткад, посмотри пост на который ты отвечал.

Знаете, когда число символов в программе на Fortran превышает миллион становится очень и очень грустно и без костылей в виде скриптов снаружи, готовящих входные данные и парсящие выходные, управлять этим чудом становится весьма тяжко. Экспериментальный факт.

tailgunner, curufinwe:

Предлагаете выбор из сортов г@#на? Известное оправдание «не мы такие, жизнь такая». Раз жизнь такая, то нужно питаться только этим?

Насчёт матлаба у меня аналогичное мнение. Но речь изначально шла про mathcad.

anatoly, curufinwe прошу прощения, ваша правда, изначальный пост был про маткад. Но маткад уж совсем слаб.

Зато с бубенчиками и висюльками. Многим, как нам тут пытаются втереть, нравится.

Причем тут жизнь? На данный момент для решения большого круга научных задач лучше всего подходит именно питон, как раз и хорошо, что из проприетарного Г благодаря нему больше выбирать не надо. Я не понимаю, чем тебе не нравится его использование. Есть у меня осциллограмма, надо спектр получить. Три-четыре строчки на питоне скрипт, две минуты работы, график в любом нужном формате готов. Какой статически типизированный язык тут лучше? На Cи даже с использованием GSL и gnuplot это намного больше возни.

Но маткад уж совсем слаб.

Для учёбы (например, для курса ЦОС) — самое то.

Простой как молоток. Сразу можно пользоваться.

Предложи альтернативу. Есть еще Julia, в которой и типизация, и конпеляция, и что угодно, но там настолько все сырое, тормозное и недоделанное, что пока что никакой альтернативой питону она не является.

Пользоваться головой надо, а для профессионального использования ПО, которое не автоматизируется, идёт в топку без вариантов.

Ты это серьезно пишешь? Вот прям не шутишь?

Задача анализа данных как правило одноразовая и непонятная.

Это так кажется, когда ученый занимается схожими проблемами в течение многих лет, так или иначе образуются куски кода, кочующие от задачи к задаче. Не переписывать же их под каждую новую задачу? Так и получается, что плохой код только множится. А потом его поддержка ложится на плечи аспирантов, студентов. По-моему, здесь большая проблема научного сообщества: деньги выделяются только на исследования, поэтому на разработку вменяемого научного тула их никогда нет. Сами работники науки не в состоянии этого сделать, ибо это тяжелый и затратный в плане денег и времени труд. С другой стороны, изучать языки на серьезном уровне дядя в очечках тоже не хотят — не барское это дело. Вот и жрут, что дают. И по-моему, в масштабах науки в целом эта задача неразрешимая. А вот в отношении конкретных людей и конкретных задач — вполне подъемная задача. И здесь нужно давать возможность выбора, а без него вы так и приедете в тупик.

И да, Python не навязывают — он сам заводится.

Не навязывают, но и альтернатив не дают, что почти одно и то же.

Предлагаете выбор из сортов г@#на?

Я не считаю Python говном. Так что ты выбираешь?

Да. И вместо изучения тем, непосредственно связанных с ЦОС, провести 90% времени за изучением python, numpy и scipy.

Я выступаю не против питона, а против отсутствия альтернатив. Есть задачи, где питон хорош — прототипирование, скриптота. Никто же не будет тут утверждать, что питон подходит для всего? Но в научной среде поголовно пиарится именно питон.

Расчеты делал на сишке и плюсах, никаких проблем. Прототипирование — тут что угодно подойдет, все равно го@#окод.

Расчеты делал на сишке и плюсах, никаких проблем.

Я не спрашивал, что лично ты использовал.

Прототипирование — тут что угодно подойдет, все равно го@#окод.

То есть ты не против Python, окей.

И вместо изучения тем, непосредственно связанных с ЦОС, провести 90% времени за изучением python, numpy и scipy.

Тебе уже советовали расслабиться?

в виде скриптов снаружи, готовящих входные данные и парсящие выходные

в случае других языков программирования входные-выходные данные в произвольном виде используются без поределённого представления? или о чём идёт речь?

число символов в программе на Fortran превышает миллион

Не слышал ничего про подобное ограничение, в любом случае я никогда не встречал сложный чужой код на FORTRAN, который не был бы разбит на несколько исходных файлов.

То есть преподавать цифровую обработку сигналов без таких слов как fft или понимания того, что «вектор отсчетов сигнала» на практике будет «массив чисел float»?

Если после ЦОС-а будет курс «а теперь тоже самое моделируем на машине в условиях, приближенных к реальным», то да. По моим ранним впечатлениям маткад не шибко развивает способность к использованию машины для моделирования, а просто позволяет «меньше париться с построением графиков и некоторыми вычислениями», но не моделированием.

Есть мнение, что питон в сравнении с матлабом для научных вычислений шибко тормозит.