L'Agenda du Libre

Python est utilisé par des ingénieurs et scientifiques de tous azimuts.

Dans cette présentation, je vous propose un pipeline d'apprentissage pour faciliter la création et la distribution de paquets python en tant qu'ingénieur de calcul ou chercheur scientifique.

La première partie est consacrée à la présentation des bibliothèques basiques de calcul scientifique en python:

• numpy pour le calcul matriciel. numpy est l’équivalent de matlab en python.
• Sympy pour la représentation symbolique et la résolution des problèmes avec des symboles, un peu comme résoudre un problème avec une feuille et un crayon sans faire d’application numérique.
• matplotlib pour la visualisation scientifique.
• Scipy pour la résolution des problèmes d'ingénierie (traitement de signal, algèbre linéaire,...).

Dans la deuxième partie, nous nous pencherons sur l'application des bibliothèques abordées ci-dessus au quotidien d'un ingénieur en calcul scientifique.
Nous verrons entre autre la résolution d'équation, l’optimisation et l’interpolation.

La troisième partie est consacrée à la résolution d'un problème de transfert thermique pour voir un cas concret.
Et si vous ne trouvez pas directement votre bonheur avec python pour des raisons de performance ?
Je vous propose de découvrir comment interfacer votre code super rapide en C/C++ ou Fortran avec python. Nous allons voir les bonnes pratiques de Swigg ou Boost pour interfacer son code compilé avec python.

Dans la quatrième partie, nous allons parler de la gestion d'environnement avec conda. Comment builder sa librairie python et la diffuser sur Anaconda.

Après cette présentation par Kara, un moment d’échange a lieu. Amenez ce que vous voulez partager à boire ou à manger et comportez vous en accord avec la charte de l'AFPy !