Можно выделить ряд алгоритмов, которые являются базовыми и лежат в основе практически каждой строчки программ, написанных на языках высокого уровня. Хорошо иметь под руками классический многотомный труд Дональда Кнута "The Art of Computer Programming", там детально разобраны многие базовые алгоритмы. Но прочесть и усвоить все — задача, требующая много усилий и времени, которая должна как-то быть мотивирована.

Многие могут предположить, что нюансы необходимо было знать 50 лет назад, а сейчас можно пользоваться готовыми пакетами и функциями и не погружаться в детали. Однако, это далеко не так. Равно как никто не отменял важность понимания представления методов хранения данных в памяти и их обработки в процессоре.

Далее разберем нюансы на примере функций сортировки. Сортировка и поиск используются максимально часто во всех манипуляциях с данными. Экономия нескольких миллисекунд на операции может приводить к суммарному сокращению часов расчета на значительных данных.

Является продолжением серии предыдущих публикаций.

• как установить scipy.linalg и подготовить среду выполнения кода;
• как работать с векторами и матрицами с помощью NumPy;
• почему scipy.linalg лучше, чем numpy.linalg;
• как формализовать задачи с использованием систем линейных алгебраических уравнений;
• как решать СЛАУ с помощью scipy.linalg (на реальном примере).

Python как статически типизированный компилируемый язык

Вчера, при попытке найти интересующий меня пакет через pip я получил довольно объёмное сообщение об ошибке xmlrpc.client.Fault.