17 февраля 2011, 17:49

SpaceFuncs — Python-модуль для геометрических расчетов

График, сгенерированный SpaceFuncs
Иллюстрация с сайта Openopt.Org

Представлен первый релиз SpaceFuncs 0.15 — модуля языка Python из украинского пакета OpenOpt.

Модуль SpaceFuncs предназначен для геометрических (возможно, параметризованных) расчетов в 2-, 3-, n-мерных пространствах, решения систем геометрических уравнений и численной оптимизации с возможностью автоматического дифференцирования.

Модуль распространяется под свободной лицензией BSD. Подробности о SpaceFuncs доступны здесь, а документация (на английском языке) — приведена на этой странице. Пользоваться модулем SpaceFuncs, как и всеми другими из OpenOpt Suite, можно и без установки — с помощью Sage-сервера.

Новость прислал Дмитрий Крошко, разработчик OpenOpt Suite.

Постоянная ссылка к новости: http://www.nixp.ru/news/11050.html. Дмитрий Шурупов по материалам OpenOpt Forum.

OpenOpt, Python, математика, наука, разработка

Комментировать (9)

Читайте также в новостях:

Обновился набор Open Source-приложений OpenOpt Suite 12 17 сентября 2010 г.
OpenOpt Suite 0.33 — математический пакет обновился 24 1 22 марта 2011 г.
OpenOpt Suite 0.39: математический пакет частично портирован на PyPy 36 3 15 июня 2012 г.

ffldove 18:55, 17 февраля 2011

Python прям «И швец, и жнец, и на дуде игрец» и популярность языка с каждым годом все выше и выше в первую очередь и в связи с такими интересными проектами.

Ответить Цитировать

ZoRRo 17:49, 18 февраля 2011

Согласен, именно поэтому, чтобы не чувствовать себя ущемленным, с недавнего времени я «знаком» с python.

О проектах для геометрических расчетов раньше не слышал, молодцы украинцы.

Ответить Цитировать

Игорь 16:50, 19 февраля 2011

Хороший язык. По науке сильно помогает. Добавить только нормальную поддержку многопоточности

чтоб целиком использовать вычислительные мощности современных компьютеров и будет вообще класс!

Ответить Цитировать

yesint 10:15, 16 марта 2011

Ага, особенно «радует» необходимость писать все критические куски на С/С++ из-за тормознутости и прожорливости интерпретатора.

Ответить Цитировать

ffldove 10:34, 16 марта 2011

Ну уж если в проекте на Python пришлось где то писать код на C++ ИМХО тут не проблема Python а проблема изначального выбора архитектуры программы и языка для ее воплощения.

Ответить Цитировать

yesint 15:07, 16 марта 2011

Речь шла о научных приложениях — они все ресурсоемкие обычно. А обычная практика сейчас везде одинаковая — ядро на С/С++ и внешнее API на питоне, чтобы не особо подкованные юзеры могли ваять скрипты используя зашитый в ядре функционал.

А геморроя с такой архитектурой очень много…

Ответить Цитировать

Игорь 13:21, 22 марта 2011

Если что-то принципиально новое ваять, то да, но мне обычно хватает собственных библиотек python-a, scipy, numpy, mathplotlib, которые достаточно эффективны (в плане скорости выполнения). А учитывая еще и в разы превосходящую скорость разработки на python-е vs. C/C++, первый выигрывает. В итоге при такой модели в большинстве случаев python служит отличной альтернативой Mathlab, Mathematica и Mathcad. Снова оговорюсь, что это только для тех случаев где не требуется разрабатывать нестандартный и требовательный к вычислительным ресурсам алгоритм.

Ответить Цитировать

Eleidan 13:21, 16 марта 2011

Писать на С/С++ и терять гибкость :) Спасибо, не надо :) Я вот столкнулся с зависимостью от привязок к сишным модулям. Под виндой этих либ нормальной версии нима. Или ждать с моря погоды, или писать самому. Было бы на чистом Python, проблем бы не было. Всё зависит от постановки задачи. В простых приложениях этих «критических» мест не так уж и много :)