O poder do Python na Computação Científica e Matemática

Sessão Temática apresentada na XII Semana de Matemática da UFRPE, realizada entre os dias 26 a 30 de Outubro de 2016.

Python é linguagem de programação alto nível, gratuita e open source que fornece ferramentas para resolver diversos problemas voltados para ciência, engenharia, estatística e computação. Python pode ser utilizado em ambiente de pesquisa, área científica ou até mesmo como ferramentas de ensino da matemática através da manipulação de vetores, matrizes, plotagem de gráficos e álgebra linear. O poder do Python na computação científica e matemática também podem ser evidenciados por seu potencial e alternativa viável ao Fortran e Matlab.

Transcript

1. O poder do Python na Computação Científica e Matemática Lidiane Monteiro IIX Semana de Matemática - UFRPE
2. Lidiane Monteiro IIX Semana de Matemática - UFRPE -  Graduanda Licenciatura em Computação DEINFO/UFRPE -  Estagiária de Desenvolvimento Web na Fundaj -  Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência / PE -  Co-Coordenadora de Mídias Sociais da Associação Python Brasil
3. O que é Python e por que utilizar? - Linguagem de programação alto nível - Criada em 1991 por Guido van Rossum - Multi paradigma (Imperativa, Orientada a Objetos, Funcional) - Linguagem de propósito geral
4. O que é Python e por que utilizar? - Vasta documentação e comunidade ativa - Biblioteca padrão poderosa - Sintaxe clara e concisa, prioriza legibilidade do código - Open source
5. Python Vs outras linguagens interpretadas
6. Python Vs R - Curva de aprendizado maior - Lento
7. Python Vs Matlab - Proprietário - Custo elevado - Compromete a reprodutibilidade dos experimentos - Lento - Restrito
8. Python Vs Python - Lento - Python 2 ou Python 3? - RPy
9. Python Vs linguagens compiladas
10. Python Vs C/C++ - Menos produtivo
11. Python Vs Fortran - Restrito à academia - Menos produtivo
12. Benchmark - Avaliação de desempenho Fonte: http://julialang.org/benchmarks/
13. O poder do Python: Ambiente Científico
14. O poder do Python: Introdução
15. O poder do Python: -  Shell interativo avançado que tem muitos recursos interessantes: -  Completação por tab -  Edição auxiliada por histórico de comando
16. O poder do Python: -  Criação de aliases (apelidos) para comandos -  Autoindentação -  Console gráfico permite plotagem de gráficos direto no Shell -  Computação paralela e muito mais.
17. O poder do Python: -  Aplicativo web interativo para escrever e executar código de forma interativa e documentos notebook no navegador. -  O que pode conter nos documentos? Código ao vivo, Widgets interativos, Texto narrativo, Equações, Imagens, Vídeo… Notebook
18. O poder do Python: -  Podem ser convertidos em vários formatos e compartilhados com outras pessoas usando o e-mail, Dropbox, Github ou nbviewer.ipython.org Notebook
20. O poder do Python: NumPy -  Um pacote básico do Python que suporta operações com arranjos, vetores e matrizes de N dimensões. -  Sintaxe semelhante ao software proprietário Matlab, mas com muito mais eficiência e expressividade da linguagem Python.
21. O poder do Python: NumPy -  Ferramentas para a integração de C/C ++ e Fortran no código Python
22. O poder do Python: NumPy Vetor de 10 elementos de 0 a 2 espaçados linearmente >>> x = np.linspace(0, 2, 10)! >>> x! array([ 0. , 0.22222222, 0.44444444, 0.66666667, 0.88888889,! 1.11111111, 1.33333333, 1.55555556, 1.77777778, 2. ])!
23. O poder do Python: NumPy Vetor com os elementos [1,2,3]: >>> import numpy as np! >>> x = np.array([1, 2, 3])! >>> x! array([1, 2, 3])! >>> x[0]! 1! >>> x[1]! 2! >>> x[2]! 3!
24. O poder do Python: NumPy Exemplo anterior bidimensional: >>>import numpy as np! >>> x = np.array([[1, 2, 3]])! >>> x! array([[1, 2, 3]])! >>> x[0,0]! 1! >>> x[0,1]! 2! >>> x[0,2]! 3!
25. O poder do Python: NumPy Exemplo anterior bidimensional: >>>import numpy as np! >>> x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)! >>> y = np.sin(x)! >>> plt.plot(x,y)! [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x10dc201d0>]! >>> plt.show()!
26. O poder do Python: NumPy
27. O poder do Python: NumPy
28. O poder do Python: -  Biblioteca fundamental para computação científica e tem seu ecossistema para a matemática, ciência e engenharia.
29. O poder do Python: -  Depende do NumPy -  Integração numérica, otimização e processamento de sinais, etc
30. Imagens podem ser representadas como arrays. Cada elemento corresponde à intensidade luminosa naquela posição.
31. O poder do Python: Matplotlib -  Pacote que fornece rotinas para a produção de gráficos 2D e 3D para visualização científica
32. http://www.scipy.org/getting-started.html
33. E mais…
34. Matemática Simbólica -  Biblioteca que inclui várias ferramentas, variam da aritmética básica, álgebra, cálculo diferencial e integral, manipulação de polinômios e equações diferenciais, matemática discreta, física e entre outras. SymPy
35. SymPy
36. O Poder do Python: - Biblioteca para análise e exploração de dados
37. Processamento de imagens
39. Processamento de imagens Descreve a quantidade de informação codificada de uma imagem
40. E muito mais…
41. Obrigada! contato.lidymonteiro@gmail.com
42. Referências -  http://ipython.org/notebook.html -  https://github.com/ipython/ipython/wiki/A-gallery-of- interesting-IPython-Notebooks -  http://nbviewer.ipython.org/github/jrjohansson/qutip- lectures/blob/master/Lecture-2B-Single-Atom- Lasing.ipynb
43. Referências -  https://pt.wikipedia.org/wiki/SymPy -  https://www.dataquest.io/blog/python-vs-r/ -  http://pandas.pydata.org/ -  http://scikit-learn.org/stable/
44. Referências -  http://nbviewer.ipython.org/github/ marcelcaraciolo/pandas-tutorial/blob/master/ 0%20-%20Introducao.ipynb -  http://www.scipy.org/