Python-дайджест

Добрый день, дорогой читатель!

Сегодня, 26 января 2015, Яндекс и НИУ ВШЭ запустили курс "Машинное обучение". Задачи классификации и множественной регрессии сейчас актуальны как никогда: накоплено критическое количество свободного ПО и объёмов данных. А задачи прогнозов никто не снимал с повестки дня. Очень советую обратить внимание на этот курс.

А для постоянных читателей следующее сообщение: времени на учебник выкраивать не получается. Но это не значит, что не будет подарков и развития. Нет, всё будет, но в другом формате. Пока я вижу это как дайджест, серию небольших еженедельных выпусков от простого к более сложному, с основ синтаксиса языка и алгоритмизации. + задачи, ключевые понятия, функции и методы.
В какой именно форме - пока не очень понятно. Наверное, как в случае с учебником по научной графике, будет ipython notebooks. Его, кстати, надо причесать и побрить, но это уж как руки дойдут. Ну и Rubib тоже надо продвигать.

В общем планов куча, но карт-бланш пока дан лишь сборнику-учебнику. Причиной тому является желание масс учить python для работы в науке.

Keep calm and code python

Введение

Когда мне задают вопрос "Чем python лучше Matlab(c), да и лучше ли?", то я, признаюсь, прихожу в некоторое замешательство.
У меня с Matlab(c) не сложилось, весь мой личный опыт работы с ним окрашен в тёмные тона. Он жутко долго устанавливается, он нелегальный, он подвисает и тормозит, куча окошек, постоянные вектора-столбцы. Вдобавок он не мог прочитать крупный файл в netcdf  формате, и картографический пакет мне скачать с torrents также не удалось.
А с python у меня сложилось так, что я бросил программировать на фортране, удалил grads, легко перехожу с Linux на Windows, читаю, анализирую и визуализирую netcdf файлы в одной среде и чувствую себя великолепно!
Поэтому мне трудно дать объективный обзор, сравнить беспристрастно "слона" с "китом". Но я попытаюсь и предлагаю следующую схему: свойство и краткое его освещение в обеих системах. Поехали.

Подарок к 1 сентября

Дорогие читатели!

Скоро 1 сентября, страна будет праздновать День Знаний.

В этот замечательный день на моём канале GitHub будет опубликована бета-версия проекта, над которым я трудился с переменным успехом в течение последних 10 месяцев.

Итак, в разделе Scientific_graphics_in_python будет опубликован УЧЕБНИК "Научная графика в python" на русском языке! Возможно, он будет появляться постепенно, по частям, но я обещаю, что в течение этой недели (31.08 - 06.09) я выложу все главы.

Учебник реализован в виде серии ipython notebooks. Примеры python-кода из учебника можно будет скачать. Для ознакомления или поиска справочной информации, материалы можно будет просмотреть из этого поста через ссылки в оглавлении (см. ниже), которые отображают notebook-просмоторщик nbviewer.

Оглавление

Часть I Основы matplotlib

Глава 1 Библиотека matplotlib. Pyplot

Глава 2 Основные графические команды

Глава 3 Работа с текстом и шрифтами

Глава 4 Цвет и цветовая палитра

Часть II Структура рисунка в matplotlib

Глава 5 Рисунок Figure

Глава 6 Область рисования Axes

Глава 7 Мультиоконные рисунки

Глава 8 Координатные оси Axis

Глава 9 Деления координатных осей Ticks

Часть III Специальные элементы рисунка в matplotlib

Глава 10 Особенности координатных осей

Глава 11 Графики в полярной системе координат

Глава 12 Легенда

Глава 13 Цветовая шкала

Скоро день знаний

Дорогие читатели! Скоро-скоро будет целая серия постов про то, как программировать большие и разные задачи на python быстрее и понятнее. Будет инструкция по работе с архивом ре-анализов ecmwf. Будут обзоры программ для работы с библиографией! В новый учебный год с новыми знаниями и инструкциями! Ура! =)