Super dépêche qui permet d'appréhender rapidement l'écosystème python pour le traitement de données. Je rajouterais volontiers en complément à Matplotlib le module mlab de mayavi qui permet de manipuler des donner 3D bien plus facilement qu'avec Matplotlib. Je trouve également qu'en complément de scikit-image simple-itk est un super outil qui permet en plus de faire du recalage d'images de manière très simple, ce que ne fait pas encore scikit-image. On peut aussi rappeler qu'il existe dans le module scipy, le module ndimage, qui permet de faire des opérations sur des données ND (fonctionne donc pour la 3D). Il existe aussi une très bonne interface à OpenCV en python, qui est extrêmement performante, il y a en général un gain notable par rapport à scikit-image.
Il n'y a pas que du traitement de données en sciences, il y a aussi l'obtention des données par exemple. Il y a pas mal d'outils pour faire cela sous python. De manière générale, le site pypi est souvent d'une grande aide, lorsque l'on a un nouveau capteur, il est souvent intéressant de faire un tour sur ce site avant de se lancer dans la création de son propre binding !
Pour ceux qui sont intéressés par l'acquisition et le pilotage de machines sous python, vous pouvez regarder du coté de crappy développé depuis plusieurs années dans notre labo. Si je me motive, j'en ferais une dépêche un de ces jours.
# Outils complémentaires
Posté par freejeff . En réponse à la dépêche Python pour les sciences, une présentation. Évalué à 9.
Super dépêche qui permet d'appréhender rapidement l'écosystème python pour le traitement de données. Je rajouterais volontiers en complément à Matplotlib le module mlab de mayavi qui permet de manipuler des donner 3D bien plus facilement qu'avec Matplotlib. Je trouve également qu'en complément de scikit-image simple-itk est un super outil qui permet en plus de faire du recalage d'images de manière très simple, ce que ne fait pas encore scikit-image. On peut aussi rappeler qu'il existe dans le module scipy, le module ndimage, qui permet de faire des opérations sur des données ND (fonctionne donc pour la 3D). Il existe aussi une très bonne interface à OpenCV en python, qui est extrêmement performante, il y a en général un gain notable par rapport à scikit-image.
Il n'y a pas que du traitement de données en sciences, il y a aussi l'obtention des données par exemple. Il y a pas mal d'outils pour faire cela sous python. De manière générale, le site pypi est souvent d'une grande aide, lorsque l'on a un nouveau capteur, il est souvent intéressant de faire un tour sur ce site avant de se lancer dans la création de son propre binding !
Pour ceux qui sont intéressés par l'acquisition et le pilotage de machines sous python, vous pouvez regarder du coté de crappy développé depuis plusieurs années dans notre labo. Si je me motive, j'en ferais une dépêche un de ces jours.