Discussion :

[SebGR]

Bonjour à tous,

Pour ceux qui trouvent que les capacité de calcul mathématique et statistique (optimisation, analyse prédictive, clustering, ODE, PDE, etc...) de SciPy sont insuffisantes - manque de robustesse, de précison etc... -, il existe désormais le module PyIMSL qui consiste en une collection de wrappers Python téléchargeables permettant d'appeler très facilement les routines de la librairie mathématique et statistique IMSL en C.

Particulièrement pratique pour le prototypage rapide ainsi que pour une éventuelle mise en production de l'application (recodage en C facilité grâce à des APIs quasi-identiques) !


Si ça peut aider...
SebGR

[fred1599]

Pour ceux qui trouvent que les capacité de calcul mathématique et statistique (optimisation, analyse prédictive, clustering, ODE, PDE, etc...) de SciPy sont insuffisantes

PyIMSL n'utilise pas Numpy?

et comme Scipy depend de Numpy

En ce moment j'étudie Numpy, je te redis ca, j'ai commandé le livre de Matthieu, mais il me semble que ceux que tu fais avec PyIMSL sera surement possible avec Numpy, non?

[SebGR]

Fred,

Je rappelle que PyIMSL sert d'intermédiaire (wrapper) entre Python et la librairie IMSL en C (bien que PyIMSL repose effectivement sur Numpy, essentiellement en ce qui concerne la manipulation des tableaux).
Donc, tu vas pouvoir appeler facilement n'importe quelle routine d'IMSL en C depuis Python. Et si tu regardes le catalogue de fonctions de cette librairie, tu vas remarquer que ce qui s'y trouve est sans commune mesure avec ce qui est proposé par Numpy et SciPy.
Cela dit, ça ne sert a rien d'avoir une Porsche quand une Clio vous suffit


SebGR

[fred1599]

Ok ok en effet j'ai un peu regardé et trouve ça très intéressant, je te remercie pour le lien

[Matthieu Brucher]

Fred,

Je rappelle que PyIMSL sert d'intermédiaire (wrapper) entre Python et la librairie IMSL en C (bien que PyIMSL repose effectivement sur Numpy, essentiellement en ce qui concerne la manipulation des tableaux).
Donc, tu vas pouvoir appeler facilement n'importe quelle routine d'IMSL en C depuis Python. Et si tu regardes le catalogue de fonctions de cette librairie, tu vas remarquer que ce qui s'y trouve est sans commune mesure avec ce qui est proposé par Numpy et SciPy.

Il y a tout de même énormément de choses dans Numpy et dans Scipy. De plus, Numpy passe dans le coeur de Python 3, donc j'espère que Numpy est supporté par PyIMSL, sans quoi son intérêt est... limité. Pourquoi ? Parce qu'on se retrouve dans le même état qu'en C ou en C++ : il y a n paquets permettant de faire des calculs, mais ils ne sont pas compatibles entre eux. Garder Numpy comme base permet de ne pas mettre en concurrence PyIMSL et Scipy (quoique tu en dises, un effort considérable est actuellement mis pour tester exhaustivement Numpy et Scipy, et de l'énergie financière est aussi injectée par différentes entreprises dans ces paquets), mais de les faire coopérer pour en tirer le meilleur.
C'est pour ce dernier point que je trouve dommage l'introduction que tu donnes de PyIMSL. D'ailleurs, je rappelle l'intérêt de Python est de permettre un prototypage rapide. Quand on veut développer une vraie application complexe, on porte les éléments critiques en C ou en C++ (et là, on peut songer à IMSL )

edit : pas vu la différence flagrante entre les capacités de Numpy/Scipy et de IMSL. En revanche, mettre les Réseaux de neurones dans les stats...

edit 2 : j'ai vu que PyISML nécessitait Numpy, mais j'imagine que ce qui est effectivement exposé est l'interface Numpy et non un tableau Numpy ?

[fred1599]

pas vu la différence flagrante entre les capacités de Numpy/Scipy

Et c'est ce que j'expliquais, quand on dépend d'un module, c'est qu'on l'utilise!

Ce qui veut dire que quelqu'un maitrisant la théorie mathématiques pourra se permettre de reproduire les meme choses avec numpy.

En revanche, mettre les Réseaux de neurones dans les stats...

Tout à fait d'accord

[Matthieu Brucher]

Et c'est ce que j'expliquais, quand on dépend d'un module, c'est qu'on l'utilise!

C'est aussi que la liste des capacités mathématiques des deux ont l'air très proches. Par exemple, la partie sur les nombres aléatoires fait doublon avec celle déjà très complète de Numpy.

En revanche, dans l'absolu, est-ce qu'on peut brancher des bibliothèques optimisées sur IMSL ? Genre BLAS, FFT, ... ?

Ce qui veut dire que quelqu'un maitrisant la théorie mathématiques pourra se permettre de reproduire les meme choses avec numpy.

Je pense En tout cas toutes les généralités sont bien représentées dans les deux modules. Pour tout ce qui est spécifique, on se rabat toujours sur des modules dédiés, plus pratique

[SebGR]

Bonjour,

Je fais remonter cette discussion pour y ajouter un lien vers un tutoriel (et le code qui va bien) illustrant l'intérêt de PyIMSL Studio, non seulement pour les développeurs Python, mais aussi pour ceux qui désirent prototyper et industrialiser facilement une application scientifique.

Vos commentaires et remarques sont forcément les bienvenus.

-SebGR