Ipython update linux. Обновляем ipython под linux

Подсмотрено на Coursera.

Вышла новая версия IDE Geany 1.24!

Вчера, 13 апреля 2014 года, вышла новая версия замечательного IDE Geany - 1.24. Вот обзор на Linux.org.ru, а от себя хочу добавить, что я работал на нём и под windows, и под ubuntu, и чувствовал себя если не великолепно, то замечательно. Спокойные цвета, простые настройки, крупные кнопки - все преимущества "телефона для бабушки" здесь уместны для вдумчивой работы над дипломом, проектом или статьёй.
Всячески рекомендую: официальный сайт Geany.

Python for Windows 3. Питон для виндоуз 3. Anaconda python

Продолжаем обзор пакетов для научных работ с Python, представленных на python.org. 
Мы рассмотрели уже Winpython и Python(x,y). В целом они очень похожи - предустановленные spyder, ipython notebook и scipy/numpy/matplotlib. Но есть один недостаток - пакеты в них сложно обновить. Точнее, я даже не знаю возможно ли это. То есть приходится работать с тем, что есть.
Вот в апреле 2014 вышел IPython версии 2.0, а в последней сборке, что  Winpython, что Python(x,y) - всего лишь 1.2.0-4.
В этом посте я советовал использовать WinPython. А в этом советовал Python(x,y). Для более продвинутых пользователей сегодня я советую использовать Anaconda python.

Python for Windows 2. Питон для виндоуз 2. Python(x,y)

Многие в науке работают под Windows. Это нормально. Работать под Linux, на мой взгляд, удел либо молодых, которым не лень осваивать новое и неизведанное, либо для пожилых, которые имеют закалку ещё под Unix. В любом случае, работа с *nix-подобными системами требует определенного уровня работы с ОС, это не "уверенный пользователь ПК". Ну и требуется знание английского, конечно.
Для не объемных и не вычислительных задач MS Excel успешно заменяет все языки программирования. Много-много диссертаций было написано и успешно защищено с помощью MS Word и MS Excel. Но кому-то очень нужны ЯП! А отказываться от MS Word очень не хочется. Да и неудобно это, что говорить, если де-факто формат *.doc стал в нашей стране официальным форматом любой отчётности. Поэтому раз гора не идёт к Магомеду, то пусть ЯП в виде python придёт на Windows.

Reading MS Excel file data using python. Чтению данных из файлов формата xls или xlsx с помощью python

Лучше меньше, да лучше! Больше небольших новых заметок!

На этот раз решаем задачу чтения данных из файлов MS Excel (*.xls, *.xlsx). Для этого используем модуль xlrd:

1. Смотрите здесь PY1: Reading MS Excel file data

2. Исходники качайте на моём канале Github

Почти чистый Python. Не массивы, а списки. Но это даже лучше - всё на самом деле просто!

Matplotlib custom colorbar. Пользовательская шкала matplotlib

Дорогие читатели!

"Новая волна" долго отсиживалась, зимовала, а теперь настал её час!

Новые заметки по matplotlib:
1. Смотрите здесь M2 Custom colorbars

2. Исходники качайте на моём канале Github

Пользуйтесь на здоровье! Скоро будут и другие!

P.S. Если есть замечания по данному ноутбуку, то можно кидать их сюда в комментарии. Так я буду на них быстрее реагировать.

Новая волна. New wave

Каждый проект рано или поздно сталкивается с проблемой модернизации. Наступает такой момент, когда изначальные цели проекта или выполнены и/или появляются новые. Чтобы их осуществить, требуется внутренняя перестройка проекта, которая должна облегчить решение новых задач.
Так вот, блог "geofortran" стоит перед именно таким моментом. Я, как автор, вижу такую цель данного блога: предоставить систематизированный материал, который помогал бы осваивать ЯП типа fortran (фортран) или питон (python) и внедрять их в научную работу. Я ориентируюсь на читателей с некоторым начальным уровнем по информатике и программированию.
Для достижения данной цели, на мой взгляд, необходимо более структурно и последовательно предлагать материал. Также мне нравится использовать ipython notebooks, но их непросто внедрять в блог. Эти проблемы будут решены в том или ином виде.
Сейчас я вижу блог, как доску объявлений и навигации, откуда пользователь сможет переходить на более специализированные ресурсы (github, ipython nbviewer и др.), которые будут разбиты на тематики. Основной темой блога становится python, так как мне он видится намного более гибким инструментом для решения научных задач, которые не обязательно являются расчетно-прожорливыми. Также в Python мне видится другая парадигма работы с данными. Но об этом я напишу позже. Пока планируется размещать материал по python в виде iptyhon notebooks на github в виде следующих разделов:
1) python - материалы по использованию базовых модулей
2) numpy/scipy - примеры возможностей модулей
3) pandas - ускоряем обработку временных рядов с помощью pandas
4) matplotlib - всё о графиках, subplot-ах и т.д.
5) basemap - создаём научные данные в виде карт в разных проекциях и стилях
6) complex - примеры комплексного использования различных модулей для решения научных задач
Ноутбуки будут доступны для скачивания. Они также будут размещены в на ipython nbviewer для наглядности.
Думаю, это решение действительно повысит уровень данного проекта и позволит быстрее находить нужный материал и эффективнее его внедрять в работу.