El significado del título sale por siempre inspección: Computación Científica Con Python.
Existen una serie de módulos que hacen verdaderamente atractivo a Python como un lenguaje serio para tareas relacionadas con la computación científica. A lo largo de mi carrera (de grado y pos) he programado mas en Matlab que en lenguajes de propósito general. El argumento es válido, se necesita transmitir algún concepto al alumno y la forma más rápida sin perderse en prolegómenos del lenguaje es recurrir a estos entornos que permiten, leer datos, calcular, limpiar, procesar y finalmente visualizar con pocas sentencias y con un lenguaje amigable.
Aquí es donde entra en juego Python. Lo empecé a usar mas seriamente hace unos meses, justamente para realizar tareas de visualización, y me he sorprendido gratamente del desempeño y la escalabilidad del mismo. Por supuesto que siempre tenemos en cuenta que es un lenguaje interpretado, por lo que no pretendemos utilizarlo para realizar tareas de cálculo intensivo, al menos no de la forma clásica, ni esperando que tenga un rendimiento equivalente a C++.
El módulo fundamental para computación científica se denomina Numerical Python (en forma breve numpy) y contiene, entre otras cosas, las siguientes características (extraido de http://numpy.scipy.org/):
- a powerful N-dimensional array object
- tools for integrating C/C++ and Fortran code
- useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
Mayavi2 es una herramienta de propósito general independiente de la plataforma para visualización científica tri-dimensional. Algunas de sus características incluyen:
- Visualización de datos escalares, vecotiales y tensoriales en 2 y 3 dimensiones.
- Fácilmente programable desde Python.
- Puede trabajar en forma transparente con arreglos numpy.
- Fácilmente extensible.
- Guardar las visualizaciones en varios formatos de imagen.
- Funcionalidades convenientes para el ploteo científico a través del submódulo mlab.
La siguiente animación la hice con Numpy + Mayavi2 a partir de unos datos obtenidos de una simulación:
Por otro lado, me bajé de la nasa unas imágenes satelitales de Mendoza, y con ayuda de otros módulos (en otro post explicaré) + numpy + mayavi2 se puede explorar en forma interactiva (además de procesar para laburar obvio!), acá les dejo una captura :
Luego de un par de meses de internarme con Python y estos módulos que mencioné, logré resultados que serían muchísimo más complejos de obtener con un lenguaje como C++ o Fortran. Así y todo, aún se poco y nada sobre Python, pero ya con esto se pueden hacer grandes cosas y todo, como siempre, con Software Libre.
