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Mathador#

2022-12-08

Un petit problème de chiffre, le mathador consiste à trouver un montant à partir de 5 nombres et 4 opérations.

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Utilisation de cartopy sous Windows (sous WSL)#

2022-12-07

Installer cartopy est une vraie gageure. J’ai utilisé la version disponible sur Archived: Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages mais le site n’est plus maintenu et je veux bien comprendre que c’est un travail ingrat qui requiert une attention permenante (voir What to do when Gohlke’s python wheel service shuts down?). La seule option viable sous Windows est d’utiliser la distribution Anaconda sous Windows. L’autre option est d’installer une distribution Ubuntu sous Windows Subsystem for Linux? ou WSL en abrégé. Ca marche très bien. Il suffit de démarrer le serveur de notebook sous WSL avec une instruction comme celle-ci jupyter-notebook –NotebookApp.token= –NotebookApp.password= puis d’y accéder via son navigateur. Pour coder, il suffit d’utiliser Visual Studio Code <https://code.visualstudio.com/>_ avec l’extension Remote Development. La version python 3.10.6 est installée par défaut sur le noyau Ubuntu 22.04.1 <https://apps.microsoft.com/store/detail/ubuntu-22041-lts/9PN20MSR04DW>_.

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Quelques modules intéressants#

2021-04-23

Le module permet de tracer des graphes comme matplotlib bashplotlib mais en mode ascii, très pratique pour ceux qui travaillent en ligne de commande. Sinon, il y a toujours l’extension de Visual Studio VS Code Remote Development qui permet de coder en local avec une machine distante comme machine de calcul.

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Packages glanés au fil des lectures#

2020-10-05

  • DESlib : assembler différents modèles de machine learning

  • pyts : classification de séries temporelles

  • tslearn : dynamic time warping, classification, clustering, plus proches voisins, étude de sous-séquences

  • GraKeL : algorithmes sur les graphes, plus court chemin, marches aléatoires, méthodes à noyaux

  • scikit-network : de nombreux algorithmes comme PageRank, Louvain, …

  • pyDML : apprentissage de distances métriques

  • metric-learn : apprentissage de distances métriques

Deux articles intéressants pour optimiser les calculs :

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Parallélisation avec pathos#

2020-05-04

Le livre suivant a l’air pas mal du tout : Mastering Large Datasets with Python.

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Ludwig, machine learning et réchauffement climatique#

2019-02-20

Uber a sorti son module de machine learning ludwig (documentation) qui automatise plein de choses pour une catégorie de problèmes de machine learning classique et deep. Certains apprentissages peuvent être parallélisés avec mpi4py. J’ai fini sur le site de son auteur Ryan Abernathey qui étudie la circulation de l’eau autour du globe, ce qui m’a amené à Pangeo A community platform for Big Data geoscience et des jeux de données sur la Terre Pangeo Data Catalog ou encore le module xgcm qui pourrait être utile pour faire des simulations sur le réchauffement climatique.

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Découvrir de nouveaux modules#

2016-10-01

La planète Python évolue très vite et il est quasiment impossible d’essayer tous les modules qu’on découvre voire même de les découvrir tout court. Une source assez fiable consiste à regarder la liste des packages présents dans les distributions WinPython ou Anaconda. De plus, lorsqu’un module est ajouté, cela signifie qu’il est assez abouti pour être distribué.

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