Computação Científica com SciPy - Brevíssimo Tutorial

SciPy é software open source voltado para
matemáticos, engenheiros e cientistas em geral
http://www.scipy.org/

Ideal para computação científica

Matemática avançada, processamento de sinais,
otimização, estatística, etc.

Extensão da linguagem Python

Utiliza também as extensões Numpy e MatplotLib

é uma linguagem interpretada, interativa,
funcional, orientada a objetos, dinamicamente
tipada e com gerenciamento automático de
memória

Similar, em certos aspectos, a Perl, Ruby, Scheme,
Smalltalk e Tcl

Numpy define vetores/matrizes numéricas e
operações sobre os mesmos

http://numpy.scipy.org/

Alta performance

Manipular arrays de Numpy é muito mais rápido que
listas nativas de Python

Exemplo: Python puro x Numpy
Intel i5-2400 3.10 GHz, 4 GB DDR3
Leva 15 segundos!

É instantâneo!

Scipy e NumPy não fornecem funções nativas
para plotagem

São pacotes essencialmente para processamento
numérico

Para plotar, usar o pacote Matplotlib
Gráficos em 2D
http://matplotlib.sourceforge.net/

Acesse
http://docs.scipy.org/doc/

Python for Scientific Computing Conference
http://conference.scipy.org/scipy2011/

Python é uma linguagem de script
Adote que o IDE que você preferir: vim, emacs, Wing, Eric,
Netbeans, Ninja, etc.

Scipy é usado normalmente com a shell interativa avançada
IPython

Normalmente o conjunto é chamado pylab

IPython

SciPy Matplotlib

NumPy

Python

Olhando Python um
pouco mais de perto!

Para obter o interpretador Python
acessar
http://www.python.org/download/
Versões
Python 2.7.2 foi liberada em 11 de junho
de 2011
Python 3.2.2* foi liberada em 04 de
setembro de 2011

Onde sua imaginação mandar!
Web e Internet
Database
GUIs
Científico e processamento numérico
Educação
Programação de rede
Construção e teste de software
Desenvolvimento de jogos
renderização 3D

Roda em
Unix: HP-UX, Solaris ...
Linux (freqüentemente pré-instalada)
Mac OSX (sempre pré-instalada)
Windows: 9x, ME, 2K, XP, Vista, Seven
Apple iPhone
Google Android

Extensa biblioteca padrão

Um módulo para o que você
precisar

sys, random, re, datetime,
calendar, csv, os, webbrowser,
string, urlib, Tkinter,
codecs, pickle, types, array,
mutex, queue, zlib, gzip, md5,
thread, socket, email,
xml.dom, locale, etc.

Python é case sensitive

Linhas são delimitadas por enter

Tipagem é forte e dinâmica

Não há declaração de variáveis como em C, Java,
Pascal, etc.

Você pode utilizar o interpretador em modo
interativo ou seu IDE/editor favoritos

Em Python, variáveis são referências a
objetos
não guardam os objetos em si
não têm tipo, mas os objetos aos quais elas se
referem têm tipo
São criadas dinamicamente

Uma variável não pode ser utilizada em uma
expressão sem ter sido inicializada
não existe “criação automática” de variáveis

Variáveis não são “caixas” com valores
Variáveis são “rótulos” colados em objetos

São criadas pela atribuição =

Atribuição não gera uma cópia do objeto
Uma referência (variável) pode ser liberada
Usando del
Não existindo mais referências a um objeto, ele é
removido da memória (garbage collector)

Normalmente para programas maiores você
irá codificar arquivos (scripts) em um IDE
extensão py

O script pode ser executado diretamente da
linha de comando
python oi.py

Ou carregado para o interpretador interativo
>>> import oi.py

Módulos são arquivos que contêm qualquer
estrutura python (classes, funções, variáveis,
etc.) e podem ser importados nos programas

Quando importado pela primeira vez o módulo é
compilado e um arquivo .pyc ou .pyo é gerado

Um módulo é um objeto singleton
Apenas uma instância é carregada em memória
torna-se disponível globalmente para o programa
que fez a importação

Funções importantes são disponibilizadas em
módulos da biblioteca padrão
Ex.: módulo math tem funções como sin, cos, exp e
outras
Um módulo pode conter não só funções, mas
também variáveis ou classes
Ex.: math define a constante pi

Os módulos são localizados pelo
interpretador pela lista de diretórios em
PYTHONPATH (sys.path), que inclui o diretório
atual

Para usar os elementos de um módulo,
comando import

import modulo
from modulo import nome1,...,nomen
from modulo import *

A importação ocorre apenas uma vez!

Para carregar um módulo novamente (que tenha sido
alterado) pode-se usar a função reload

Se um programa pode ser executado isolado
ou importado dentro de outro, como distinguir
as duas situações?

O módulo principal de um programa tem a variável
__name__ contendo “__main__”

Para executar um código apenas se o módulo for o
principal e não quando ele for importado

A estrutura dos blocos é definida pela
indentação
Não misturar tabulações com espaços

Quando o caractere # aparece, o interpretador
ignora o restante do código até o final da linha

Isso não vale dentro de strings

Para várias linhas use asplas triplas (docstring)
Será útil para documentar funções, classes, módulos, etc.

Tipos básicos
int = normalmente 32 bits
long = limitado ao tamanho da memória
Há promoção automática de int para long
Divisão de inteiros em python < 3 resulta sempre int

Tipos básicos
float = ponto flutuante de 32 bits
complex= para números complexos

Construtores ou funções de conversão
int (n)
float (n)
complex (n)
abs (n)

Básicos
+, -, *, /, **

Inteiros
%, //

Bit a Bit
&, |, ^, ~, >>, <<

Representa o valor nulo
Equivalente a False em operações booleanas

Aplicações típicas
Valor default em parâmetros de funções
Valor de retorno de funções que será descartado
Como void de C/C++

Constantes True e False
Ocorre conversão automática entre tipos

Conversão explícita pode ser feita com bool(x)

Relacionais
>, <, >=, <=, ==, !=, is, is not
Sempre retornam um bool

Lógicos
and, or, not

str – Sequência de bytes, com a
acentuação dependente do encoding
Delimitadas por aspas, apóstrofo ou três
aspas ou três apóstrofos

Constantes str ou unicode são interpretadas
segundo a codificação declarada num
comentário especial no início do arquivo .py

Nós (brasileiros) frequentemente lidamos
com textos não ASCII

Use caracteres de formatação, como na printf
de C

%s, %d, %f são os mais comuns

Tuplas são sequências imutáveis
não é possível modificar as referências contidas na
tupla
Tuplas constantes são representadas como
sequências de itens entre parênteses

CUIDADO: em certos contextos os parênteses em
redor das tuplas podem ser omitidos

Listas são coleções de itens heterogêneos
que podem ser acessados sequencialmente ou
indexados
São mutáveis
Constantes do tipo lista são delimitadas por
colchetes []

Facilmente você pode criar uma lista
numérica com
range([inicio,] fim[, passo])

Retorna uma sequência numérica conforme os
argumentos dados
Normalmente usada em laços for

Os tipos string, lista, tupla, buffer são
sequências
Coleção ordenada e iterável de itens

Operações
s[i] = acessa um item
s[-i] = acessa um item pelo final
s+z = concatena
s*n = produz n cópias de s concatenadas
e in s = elemento e está em s?
e not in s = elemento e não está em s?

Operações de slicing
s[a:b] cópia de a (inclusive) até b (exclusive)
s[a:] cópia a partir de a (inclusive)
s[:b] cópia até b (exclusive)
s[:] cópia total de s
s[a:b:n] cópia de n em n itens

Atribuição
s[2:5] = [6,3,2,0]
Aplicável somente em sequências mutáveis

Dicionários são estruturas de dados que
implementam mapeamentos

coleções de pares chave:valor que podem ser
recuperados pela chave
A chave pode ser qualquer imutável

Entrada com input

Saída com print

if
if (expressao):
bloco
[elif (expressao):
bloco]
[else:
bloco]

for
for variavel in sequencia:
bloco
[else:
bloco]
while
while (expressao):
bloco
[else:
bloco]

Modularizam o código
Comando def inicia a definição de uma função
Comando return marca o fim da execução da
função e define o resultado a ser devolvido
Pode ser None

Classe file representam arquivos
Use a função open (ou construtor file(), são
sinônimos)

abrir arquivo binário para leitura
arq = file(‘imagem.png','rb')

abrir arquivo texto para escrita
arq = open(‘log.txt','w')

abrir arquivo para acrescentar (append)
arq = file(‘imagem.png','a')

Teste interativo, aplicações pequenas

Aplicações “sérias”
Considere

Um array Numpy é uma coleção homegênea
de N-dimensões de itens do mesmo tipo

O tipo pode ser qualquer estrutura arbitrária

Criação e verificação de tipos

Dimensões

Bytes por elemento

Quantidade de elementos

Quantidade de bytes

Multiplicação por um escalar

Multiplicação por vetor e aplicação de função

Criação

Transposta

Inversa

Módulo stats

Cálculo de estatísticas básicas
numpy.mean,
numpy.std,
numpy.var
numpy.cov
stats.skew
stats.kurtosis
stats.moment
Etc.

Processamento de sinais e imagens
Filtragem (Filtering)
Convolução 2D (com condições de limite)
Convolução ND
Filtro B-spline
Filtro ND Order, filtro ND mediana
Filtros IIR/FIR e projeto de filtros
Sistemas LTI(Linear Time-Invariant)
Simulação de sistemas
Impulso e resposta
Expansão em frações parciais

A famosa imagem clássica lena está
empacotada para testes

A imagem lena é
um pequeno
recorte de uma
foto digitalizada
da Playboy
americana
(novembro,1973),
da modelo sueca
Lena Sjooblom

Filtro para remoção de ruído

Exemplo
Minimização da Função de Bessel (1784-1846)

Propagação de ondas
Difusão de calor
Processamento de sinais
etc.

!

Ex.: Minimizar
Função de Bessel, primeira ordem, entre 4 e 7

Mais de 200 funções!
Exemplo: Bessel

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