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Concept
SciPy
Résumé
SciPy est un projet visant à unifier et fédérer un ensemble de bibliothèques Python à usage scientifique. Scipy utilise les tableaux et matrices du module NumPy.
Cette distribution de modules est destinée à être utilisée avec le langage interprété Python afin de créer un environnement de travail scientifique très similaire à celui offert par Scilab, GNU Octave, Matlab voire R.
Il contient par exemple des modules pour l'optimisation, l'algèbre linéaire, les statistiques, le traitement du signal ou encore le .
Il offre également des possibilités avancées de visualisation grâce au module matplotlib.
Afin d'obtenir d'excellentes performances d'exécution (point faible des langages interprétés), la plupart des algorithmes de SciPy et NumPy sont codés en C. Le module NumPy permet d'appliquer des opérations simultanément sur l'ensemble d'un tableau permettant d'écrire un code plus lisible, plus facile à maintenir et donc plus efficace.
Le projet suit la même philosophie que le langage Python à savoir clarté du code, facilité d'apprentissage et extensibilité.
Le projet est sous licence libre (BSD) et sponsorisé par , entreprise informatique qui développe également la distribution de Python Enthought Canopy, destinée au calcul scientifique.
Dans les années 1990, Python a été étendu afin d'inclure un type de tableau pour le calcul numérique appelé Numeric. Le data scientist Travis Oliphant a finalement remplacé cet ensemble de fonctions en concevant et écrivant la librairie NumPy en 2006. Cette bibliothèque est un mélange de Numeric et de Numarray qui avaient été lancés en 2001.
Dans les années 2000, le nombre d'extensions a augmenté. De même, un intérêt croissant pour la création d'environnement complet de calcul scientifique et technique s'est développé.
En 2001, Travis Oliphant, Eric Jones et Pearu Peterson ont fusionné le code qu'ils avaient écrit et l'ont appelé SciPy. Celui-ci fournit une collection standard d'opérations numériques courantes sur la structure de données du tableau Numeric.
Source officielle
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