Nell’ottobre 2020, dopo aver parlato molto di Python in questo blog, ho ritenuto utile produrre un manualetto, allegato all’articolo “Python per principianti”, in cui sono descritte le basi del linguaggio ad uso di dilettanti che vogliano divertirsi a scrivere codice per propri usi personali.
Dando per scontata la conoscenza di queste basi avevo precedentemente, nel maggio 2018, in un allegato all’articolo “Grafica con Python”, illustrato il modulo Tkinter attraverso il quale possiamo vestire i nostri programmi Python con una interfaccia grafica.
Sempre dando per scontata la conoscenza di queste basi avevo precedentemente, nel settembre 2019, in un allegato all’articolo “Software libero per il calcolo simbolico”, descritto il modulo Sympy attraverso il quale possiamo utilizzare il linguaggio Python per il calcolo simbolico.
Per calcoli numerici molto impegnativi, tipo quelli ricollegabili alla Data Science ed all’analisi dei big data, per eseguire i quali la scrittura del codice va ben oltre le basi del linguaggio, nell’articolo “Orange: data science con Python senza scrivere codice” del dicembre 2020, ho illustrato uno strumento basato su Python che ci dà modo di sviluppare queste analisi senza conoscere il linguaggio.
Ora, a parte la grafica e il calcolo simbolico, mi accorgo che tra le basi del linguaggio e la data science c’è una zona, identificabile genericamente come calcolo scientifico, nella quale il dilettante può trovare modo di divertirsi utilizzando alcuni moduli aggiuntivi: Numpy, Scipy e Matplotlib.
Ad un utilizzo di base di questi moduli Python dedico l’allegato manualetto in formato PDF, liberamente scaricabile, stampabile e distribuibile.