scilab vs python, что выбрать? Опции

[shf_05]

добрый день, коллеги.

ранее долгое время применял матлаб для создания m файлов, простенького gui, работы с com портами, файлами.

теперь матлаб для меня закрыт, встал вопрос использовать "бесплатное" ПО, выбираю между scilab и python.
задачи по обработке сигналов, алгоритмы в основном свои, так что интересует в первую очередь удобство визуализации результатов, возможность создания всевозможных фильтров, создание gui b работа с железяками.
посмотрел примеры и того и другого вроде примерно на одном уровне, но может быть это только на первый взгляд?

подскажите, пожалуйста у которого из них больше удобств, функциональнее библиотеки, в общем надо определиться, на что переходить.

спасибо.

[_Pasha]

Питон объединяет великое множество и другого софта, в т.ч.
у scilab имеется питоно-морда
Однозначно питон.
-----------------------------------

[Xenia]

Питон объединяет великое множество и другого софта

Так это любой язык программирования ровно так же "объединяет множество софта", на нем написанного.

Однако есть огромная разница между тем, чтобы писать на языке, используя имеющиеся для него библиотеки, и работой в таких пакетах, как MATLAB, MATCAD, SCILAB и т.п.

Например, существуют богатые по возможностям библиотеки для C и/или FORTRAN'а: MKL (Intel Math Kernel Library), IPP (Intel Integrated Performance Primitives), ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software), NAG (Numerical Algorithms Group), IMSL (International Mathematics and Statistics Library) и т.п., однако приходится попотеть, чтобы с их помощью хотя бы вектор на матрицу умножить - слишком много в тех функциях параметров, а том числе и малопонятных. Тогда как в матпакетах такого рода опрерации делаются элементарно - записью, предельно близкой к алгебраической.

[_Pasha]

Так это любой язык программирования ровно так же "объединяет множество софта", на нем написанного.

Однако есть огромная разница между тем, чтобы писать на языке, используя имеющиеся для него библиотеки, и работой в таких пакетах, как MATLAB, MATCAD, SCILAB и т.п.

Например, существуют богатые по возможностям библиотеки для C и/или FORTRAN'а: MKL (Intel Math Kernel Library), IPP (Intel Integrated Performance Primitives), ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software), NAG (Numerical Algorithms Group), IMSL (International Mathematics and Statistics Library) и т.п., однако приходится попотеть, чтобы с их помощью хотя бы вектор на матрицу умножить - слишком много в тех функциях параметров, а том числе и малопонятных. Тогда как в матпакетах такого рода опрерации делаются элементарно - записью, предельно близкой к алгебраической.

Во-первых, numPy не что иное как обертки над MKL, ATLAS, LAPACK, BLAS
nagPy ... NAG
PyIMSL ... IMSL

во-вторых, питон это несколько бОльшая сущность в сравнении с "вездесущим" вижуал бейсик на венде.

[Xenia]

Во-первых, numPy не что иное как обертки над MKL, ATLAS, LAPACK, BLAS
nagPy ... NAG
PyIMSL ... IMSL

А бывают ли такие обертки для C++? Чтобы Питон не учить на C++ остаться, но так хитро определить классы (и операторы внутри них) матриц и векторов, чтобы алгебраические операции над ними можно было проиpводить в записи, приближенной к математической? Т.е. обычными 4-мя арифметическими действиями.

Вот только как быть с транспонированием, не знаю, т.к. апостроф С++ переопределить не даст.

P.S. Вопрос не только к Pasha, но и всякому, кто видел что-то подобное в уже реализованном виде. А лучше - еще и пользовался этим.

[halfdoom]

А бывают ли такие обертки для C++? Чтобы Питон не учить на C++ остаться, но так хитро определить классы (и операторы внутри них) матриц и векторов, чтобы алгебраические операции над ними можно было проиpводить в записи, приближенной к математической? Т.е. обычными 4-мя арифметическими действиями.

Приличных оберток не видел, но есть alglib от Сергея Бочканова, где есть попытки прикрутить операторы куда нужно. Поскольку там уже все в классах, то, наверное, можно попытаться расширить список операций под свои нужды.