Remarque perso sur le couple python/matplotlib (que j'utilise quotidiennement, venant de IDL) :
Ca marche très bien, mieux qu'IDL même, mais c'est encore lourd, lent, et pas optimisé. Typiquement, afficher un tableau/image 2000x2000 prends plusieurs dizaines de Mo en RAM, et est sensiblement plus lent qu'en IDL.
Visiblement, après en avoir discuté un peu sur leur mailing-list, ils ont fait des choix pas très judicieux a une époque (pour associer une couleur a un nombre, ils utilisent 4 octets : RGB+alpha), et ils luttent pour optimiser ca (j'en veux pour preuve la plethore de routine de display, qui font toutes à peu près la même chose, mais plus ou moins vite, ou avec des options en moins).
Mais pas de meprise, hein, au final, ca reste super. Il faut juste faire attention a sa mémoire.
[^] # Re: Python et Matplotlib
Posté par nerbrume . En réponse à la dépêche Petite actu des outils d’analyse numérique. Évalué à 4.
Remarque perso sur le couple python/matplotlib (que j'utilise quotidiennement, venant de IDL) :
Ca marche très bien, mieux qu'IDL même, mais c'est encore lourd, lent, et pas optimisé. Typiquement, afficher un tableau/image 2000x2000 prends plusieurs dizaines de Mo en RAM, et est sensiblement plus lent qu'en IDL.
Visiblement, après en avoir discuté un peu sur leur mailing-list, ils ont fait des choix pas très judicieux a une époque (pour associer une couleur a un nombre, ils utilisent 4 octets : RGB+alpha), et ils luttent pour optimiser ca (j'en veux pour preuve la plethore de routine de display, qui font toutes à peu près la même chose, mais plus ou moins vite, ou avec des options en moins).
Mais pas de meprise, hein, au final, ca reste super. Il faut juste faire attention a sa mémoire.