Este documento apresenta a linguagem de programação Python como uma alternativa para computação científica. Ele discute as vantagens de Python como software livre, legível e orientado a objetos, e apresenta exemplos de uso de Python para modelagem, simulações, processamento de imagens e gráficos. O documento também fornece detalhes de contato para obter mais informações.

1. Computação Cientíca com Python
Autor: JULIANA COUGO
IMEF - Mestrado em Física
Universidade Federal do Rio Grande
3 de outubro de 2013
Juliana Cougo (FURG)
Python
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Python
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Python
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4. Motivação
Qualidade: legibilidade, coerencia, reusabilidade,
mantenibilidade;
Produtividade: Ciclos de desenvolvimento, tamanho do codigo;
Portabilidade: Linux, Windows, Macs, NetBSD, OpenBSD,
celulares;
Bibliotecas: biblioteca padrao abrangente; extensoes em C,
Fortran, etc
Diversao: linguagem e para o programador.
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5. Motivação
Análise de diferentes aplicações embarcadas paralelas
Escolha do algoritmo RayTracer como estudo de caso.
Modicação da aplicação escolhida, sem alteração no grau de
paralelismo.
Inuenciado por C, Lisp, Modula-3, Perl, Smalltalk, Tcl, MatLab.
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6. Objetivos
Apresentar uma alternativa livre (baseada em Software Livre),
que combina a facilidade de aprendizado e rapidez de
desenvolvimento, características dos ambientes de
desenvolvimento comerciais apresentados, com toda a exibilidade
das linguagens de programação tradicionais.
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7. Apresentando o Python
O Python é uma linguagem de programação dinâmica e
orientada a objetos, que pode ser utilizada no desenvolvimento
de qualquer tipo de aplicação, cientíca ou não.
Multiplataforma
Portabilidade
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8. Apresentando o Python
Software Livre
Extensibilidade
Orientação a objeto
Tipagem automática
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9. Apresentando o Python
Tipagem forte
Código legível
Orientação a objeto
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10. Apresentando o Python
Operação com arquivos
Código legível
Uso interativo
Flexibilidade
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11. Fundamentos da Linguagem
Uso interativo e execução apartir de scripts.
Operações com números.
NOmes, Objetos e Espaços de Nomes.
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12. Fundamentos da Linguagem
exe1.py
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13. Matplotlib
Introdução à produção de guras de alta qualidade utilizando o
pacote matplotlib.
Introdução ao matplotlib.
O comando plot, subplot.
Adicionando Texto a Grácos.
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14. Matplotlib
exe2.py
exe3.py
exe4.py
exe5.py
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15. Trabalhando o Python
Exposição de ferramentas voltadas para o aumento da
produtividade em um ambiente de trabalho em computação
cientíca.
Ipython
Editores de Código
exe6.py , textos nos gracos
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16. Modelagem
Construindo Modelos Dinâmicos
Integração Numérica
exe8.py
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17. Simulações Estocásticas
Seleção de problemas relacionados com a simulação e análise de
processos estocásticos.
Números aleatórios.
Inferência Bayesiana.
Aplicando o Teorema de Bayes.
exe9.py
exe10.py
exe11.py
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18. Fotometrika.py
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19. Contato
julianacougo@gmail.com
http://julianacougo.blogspot.com/
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20. OBRIGADA
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