vignette|Notebook du logiciel informatique IPython.|338x338px
En programmation informatique, un notebook, aussi fréquemment appelé calepin électronique, voire simplement calepin est une interface de permettant de combiner des sections en langage naturel et des sections en langage informatique. Les notebooks sont notamment utilisés en science des données pour explorer et analyser des données. Les notebooks peuvent ensuite être enregistrés sous forme de document. C'est un exemple de programmation lettrée.
L'usage des notebooks en science permet de faciliter le partage et la reproductibilité des résultats.
Historiquement, une des premières mises en œuvre d'un livre électronique dont les exemples de calculs et les graphiques sont recalculables à la volée, interactivement dit-on désormais, via les sources des programmes présents de façon sous-jacente, accessibles et modifiables, remonte à quand le sismologue , conscient de cet enjeu de reproductibilité des calculs numériques complexes, écrit et sort la première version de son ouvrage Fundamentals of Geophysical Data Processing, livre devenu un grand classique en géophysique et en traitement du signal.
Début des années 1990, le développement d'une architecture de type client-serveur, aussi inspirée du système de fenêtrage X-window apparue entre-temps sous Unix, pour organiser le logiciel Mathematica en un frontal de présentation des résultats et un noyau qui réalise les calculs, permet à la société Wolfram Research de proposer une approche du travail en calcul scientifique intégrée, du développement même de la formulation mathématique à la rédaction finale et présentation des résultats notamment sous forme graphique : la concrétisation sous forme de document à l'écran et de fichier de sauvegarde est les notebooks Mathematica. Ces fichiers sont ensuite consultables via une version du seul frontal comme lecteur, mis à disposition par « Wolfram Research ». L'idée et la concrétisation de ce développement, furent de .
En 2001, Fernando Pérez a repris le concept de notebook pour développer IPython.
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Ce cours est divisé en deux partie. La première partie présente le langage Python et les différences notables entre Python et C++ (utilisé dans le cours précédent ICC). La seconde partie est une intro
Continuum conservation laws (e.g. mass, momentum and energy) will be introduced. Mathematical tools, including basic algebra and calculus of vectors and Cartesian tensors will be taught. Stress and de
IPython est un terminal interactif, ou shell, pour le langage de programmation Python qui propose des fonctionnalités telles que l'introspection, une syntaxe additionnelle, la complétion et un historique riche. En 2014, la communauté de développement décide de scinder le projet en deux : la partie spécifique au langage Python reste dans le projet IPython ; la partie indépendante du langage passe dans un nouveau projet nommé Jupyter (pour Julia, Python, R). La version 3.0 est la dernière version « monolithique » d'IPython.
Spark (ou Apache Spark) est un framework open source de calcul distribué. Il s'agit d'un ensemble d'outils et de composants logiciels structurés selon une architecture définie. Développé à l'université de Californie à Berkeley par AMPLab, Spark est aujourd'hui un projet de la fondation Apache. Ce produit est un cadre applicatif de traitements des mégadonnées (big data) pour effectuer des analyses complexes à grande échelle. En 2009, Spark fut conçu par lors de son doctorat au sein de l'université de Californie à Berkeley.
Jupyter est une application web utilisée pour programmer dans plus de 40 langages de programmation, dont Python, Julia, Ruby, R, ou encore Scala. C'est un projet communautaire dont l'objectif est de développer des logiciels libres, des formats ouverts et des services pour l'informatique interactive. Jupyter est une évolution du projet IPython. Jupyter permet de réaliser des calepins ou notebooks, c'est-à-dire des programmes contenant à la fois du texte, simple ou enrichi typographiquement et sémantiquement grace au langage à balises simplifié Markdown, et du code, lignes sources et résultats d'exécution.
Volume electron microscopy is the method of choice for the in situ interrogation of cellular ultrastructure at the nanometer scale, and with the increase in large raw image datasets generated, improving computational strategies for image segmentation and s ...
Berlin2024
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This dataset complements the article "Frequency regulation with storage: On losses and profits" by Dirk Lauinger, François Vuille, and Daniel Kuhn, available at https://arxiv.org/abs/2306.02987. The dataset contains the following files: 1.
Zenodo2023
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Numerical data for scattering amplitudes of Goldstone bosons in d=4 obtained by solving various optimisation problems. The data is stored in .m files. Mathematica notebook is provided for loading and plotting the data. ...