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¿Qué IDE para la computación científica y el trazado en Python? (4)

Comience con cualquier IDE que admita el resaltado de sintaxis, el sangrado inteligente, la ejecución de código directamente desde el editor de origen. Si no está seguro, consulte la pregunta SO ¿Qué IDE debe usar para Python?

A continuación, explore matplotlib para sus necesidades de trazado.
A continuación, cualquier IDE que elija, busque un complemento git. Si su IDE elegido no tiene uno, seleccione otro de la lista de IDE que tenga el complemento de git necesario.
Instale los paquetes necesarios como Numpy / Scipy / Sympy. Consulte el enlace Numérico y Científico.

Nota Eclipse con PyDev podría funcionar considerando que tiene soporte para git ( EGit ) y no tendría ningún problema con la integración de matplotlib. De hecho, hay otro subproceso SO dedicado para Interactive matplotlib a través de Eclipse PyDev

Finalmente, si desea sacrificarse por la facilidad de desarrollo en comparación con PyCharm o PyDev, Scientific Python puede ser una buena opción para usted.

Actualmente estoy usando R para todos mis cálculos científicos y gráficos, pero me gustaría explorar Python. He estado utilizando RStudio como IDE para R, que como IDE satisface el 100% de mi necesidad de computación científica, procesamiento de números, análisis de datos y visualizaciones. ¿Hay algo similar para Python? Básicamente el resaltado de sintaxis, finalización de código, sangría inteligente, ejecución de código directamente desde el editor de origen, trazado dentro del IDE y control de versiones (git).

Le sugiero que instale una distribución científica completa de Python como Anaconda o Enthought Python que contenga todos los paquetes que necesita para la ciencia (numpy, scipy, matplotlib, numba, pandas, etc.)

Para la computación científica, el estándar de facto es usar IPython en lugar de python. Es un intérprete de Python mejorado, con baterías incluidas (sangría, terminación, historial, HPC, etc.).

Para su IDE, similar a Matlab, tiene básicamente una opción: Spyder (que como soporte básico de git). Los otros IDE son más agradables pero carecen de las herramientas para inspeccionar conjuntos de datos. Spyder ejecuta directamente una sesión de IPython que puede editarse más adelante con otras herramientas.

Otro portátil IPython (ahora conocido como Jupyter ) que es una herramienta nueva y muy poderosa, especialmente si desea documentar su código con código Latex. Su sesión de IPython es integrada y directamente transferible a otros, fácilmente versionable.

También puede ejecutar una presentación interactiva directamente dentro del cuaderno, que es una buena manera de mostrar resultados. Piense en ello como el futuro de la investigación, donde sus resultados son interactivos. Cualquiera que pueda descargar el cuaderno ejecutará los mismos experimentos exactos.

Echa un vistazo a los múltiples ejemplos que ya existen:

Ejemplo de portátil IPython

Si no te gusta trabajar en el navegador, sugiero mi configuración, que es:

Anaconda (distribución de python con paquetes de ciencia)
Sublime Text 3 (editor de código ligero) con SublimeREPL , SublimeIPythonNotebook
Consola IPython Qt (trazado en línea, finalización, sesiones guardadas, conjuntos de datos guardados, etc.)

Recuerde que todas las partes frontales de IPython (consola de IPython, QtConsole de IPython, notebook de IPython, SublimeREPL, etc.) se pueden conectar a la misma instancia central de IPython.

Por lo tanto, puede combinar fácilmente diferentes herramientas al mismo tiempo, según sus necesidades (redacción de documentos, material científico, código, presentación).

Un núcleo de IPython para gobernarlos a todos :-)

Puede probar Spyder que es multiplataforma, fácil de usar, proporciona coloreado de sintaxis, depuración interactiva, etc. Aún dependerá de bibliotecas como matplotlib o NumPy , y el IDE en sí puede no ser lo suficientemente bueno si está tratando con grandes Conjuntos de números.

También hay otros proyectos similares, como Python(x,y) o WinPython (solo Windows) que intentan promover / facilitar el uso de Python para el desarrollo de software científico y de ingeniería.

Sospecho que esto es un duplicado (al menos parcialmente) de this o this pregunta. Hasta ahora me han recomendado IDLE, PyCharm, PHPStorm, Spyder, PyDev, Aptana, Wing, IPython y DreamPie. No los he probado todos, pero Spyder resistió bastante bien. En general, he encontrado que la Distribución de Python de Enthought es la mejor, ya que viene con Scipy, Numpy y otros paquetes de claves ya incluidos, así como con el IDE de Spyder. El paquete completo es comercial (gratis para académicos) pero también hay una distribución gratuita .