<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>NumPy on MagicDPD: Magic Driven Product Development!</title><link>https://magicdpd.com/tags/numpy/</link><description>MagicDPD: Magic Driven Product Development! (NumPy)</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 01 Apr 2019 17:00:22 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://magicdpd.com/tags/numpy/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>NUMPY за 5 минут</title><link>https://magicdpd.com/posts/2019-04-01-numpy-za-5-minut/</link><pubDate>Mon, 01 Apr 2019 17:00:22 +0000</pubDate><guid>https://magicdpd.com/posts/2019-04-01-numpy-za-5-minut/</guid><description>&lt;p&gt;NUMPY за 5 минут&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;5 минут на знакомство с одной из самых востребованных вычислительных библиотек Python.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;#NumPy #Python&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://wp.me/p9vWYY-2s1" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;https://wp.me/p9vWYY-2s1&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://wp.me/p9vWYY-2s1" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;https://wp.me/p9vWYY-2s1&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Немного аналитических выкладок в SciPy</title><link>https://magicdpd.com/posts/2016-12-24-nemnogo-analiticheskih-vykladok-v-scipy/</link><pubDate>Sat, 24 Dec 2016 17:01:27 +0000</pubDate><guid>https://magicdpd.com/posts/2016-12-24-nemnogo-analiticheskih-vykladok-v-scipy/</guid><description>&lt;p&gt;Немного аналитических выкладок в SciPy
&lt;a href="http://www.scipy-lectures.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://www.scipy-lectures.org/&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;У могучего и популярного языка программирования #Python уже давно существует фреймворк #SciPy позволяющий бесплатно делать очень многое для научных расчетов, для чего раньше использовали дорогие и громоздкие #Matlab, #Mathematica или #Maple.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Но как любой продукт того класса, SciPy надо изучать, а для этого нужно хорошее учебное пособие. Для изучения SciPy мне приглянулся сайт-учебныик &lt;a href="http://www.scipy-lectures.org" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://www.scipy-lectures.org&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;На сайте расскажут про такие модули/библиотека, как:&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;#NumPy&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;#Matplotlib&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;#CPython&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;#SymPy&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;#Mayavi&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;и многое другое.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;P.S. Весь сайт можно скачать в виде PDF, есть учебные пример, есть репозиторий на #GitHub&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://scipy-lectures.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;https://scipy-lectures.org/&lt;/a&gt;
&lt;a href="http://www.scipy-lectures.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://www.scipy-lectures.org/&lt;/a&gt;
&lt;a href="http://www.scipy-lectures.org" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://www.scipy-lectures.org&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>FiPy - библиотека-фреймворк для #Python, которая поможет вам решить ваши дифференциальные уравнения в частных производных.</title><link>https://magicdpd.com/posts/2015-12-11-fipy-biblioteka-freymvork-dlya-python/</link><pubDate>Fri, 11 Dec 2015 06:30:12 +0000</pubDate><guid>https://magicdpd.com/posts/2015-12-11-fipy-biblioteka-freymvork-dlya-python/</guid><description>&lt;p&gt;Поддерживается проект огромным количеством именитых организаций подразделений Национального института стандартов и технологий США (NIST). Обладает хорошей документацией и примерами, в имеет зависимости в виде NumPy, PySparse и sfePy.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Всем быстро писать свои решатели!&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="http://hpfem.org" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;hp-FEM Group&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>