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SciPy is an open-source scientific computing library for the Python programming language. Since its initial release in 2001, SciPy has become a de facto standard for leveraging scientific algorithms in Python, with over 600 unique code contributors, thousands of dependent packages, over 100,000 dependent repositories and millions of downloads per year. In this work, we provide an overview of the capabilities and development practices of SciPy 1.0 and highlight some recent technical developments.
SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python / Virtanen, Pauli; Gommers, Ralf; Oliphant, Travis E; Haberland, Matt; Reddy, Tyler; Cournapeau, David; Burovski, Evgeni; Peterson, Pearu; Weckesser, Warren; Bright, Jonathan; van der Walt, Stéfan J; Brett, Matthew; Wilson, Joshua; Millman, K Jarrod; Mayorov, Nikolay; Nelson, Andrew R J; Jones, Eric; Kern, Robert; Larson, Eric; Carey, C J; Polat, İlhan; Feng, Yu; Moore, Eric W; Vanderplas, Jake; Laxalde, Denis; Perktold, Josef; Cimrman, Robert; Henriksen, Ian; Quintero, E A; Harris, Charles R; Archibald, Anne M; Ribeiro, Antônio H; Pedregosa, Fabian; van Mulbregt, Paul; Vijaykumar, Aditya; Bardelli, Alessandro Pietro; Rothberg, Alex; Hilboll, Andreas; Kloeckner, Andreas; Scopatz, Anthony; Lee, Antony; Rokem, Ariel; Woods, C. Nathan; Fulton, Chad; Masson, Charles; Häggström, Christian; Fitzgerald, Clark; Nicholson, David A.; Hagen, David R.; Pasechnik, Dmitrii V.; Olivetti, Emanuele; Martin, Eric; Wieser, Eric; Silva, Fabrice; Lenders, Felix; Wilhelm, Florian; Young, G.; Price, Gavin A.; Ingold, Gert-Ludwig; Allen, Gregory E.; Lee, Gregory R.; Audren, Hervé; Probst, Irvin; Dietrich, Jörg P.; Silterra, Jacob; Webber, James T.; Slavič, Janko; Nothman, Joel; Buchner, Johannes; Kulick, Johannes; Schönberger, Johannes L.; de Miranda Cardoso, José Vinícius; Reimer, Joscha; Harrington, Joseph; Rodríguez, Juan Luis Cano; Nunez-Iglesias, Juan; Kuczynski, Justin; Tritz, Kevin; Thoma, Martin; Newville, Matthew; Kümmerer, Matthias; Bolingbroke, Maximilian; Tartre, Michael; Pak, Mikhail; Smith, Nathaniel J.; Nowaczyk, Nikolai; Shebanov, Nikolay; Pavlyk, Oleksandr; Brodtkorb, Per A.; Lee, Perry; Mcgibbon, Robert T.; Feldbauer, Roman; Lewis, Sam; Tygier, Sam; Sievert, Scott; Vigna, Sebastiano; Peterson, Stefan; More, Surhud; Pudlik, Tadeusz; Oshima, Takuya; Pingel, Thomas J.; Robitaille, Thomas P.; Spura, Thomas; Jones, Thouis R.; Cera, Tim; Leslie, Tim; Zito, Tiziano; Krauss, Tom; Upadhyay, Utkarsh; Halchenko, Yaroslav O.; Vázquez-Baeza, Yoshiki. - In: NATURE METHODS. - ISSN 1548-7091. - ELETTRONICO. - 2020:(2020), pp. 261-272. [10.1038/s41592-019-0686-2]
SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python
Virtanen, Pauli;Gommers, Ralf;Oliphant, Travis E;Haberland, Matt;Reddy, Tyler;Cournapeau, David;Burovski, Evgeni;Peterson, Pearu;Weckesser, Warren;Bright, Jonathan;van der Walt, Stéfan J;Brett, Matthew;Wilson, Joshua;Millman, K Jarrod;Mayorov, Nikolay;Nelson, Andrew R J;Jones, Eric;Kern, Robert;Larson, Eric;Carey, C J;Polat, İlhan;Feng, Yu;Moore, Eric W;VanderPlas, Jake;Laxalde, Denis;Perktold, Josef;Cimrman, Robert;Henriksen, Ian;Quintero, E A;Harris, Charles R;Archibald, Anne M;Ribeiro, Antônio H;Pedregosa, Fabian;van Mulbregt, Paul;Vijaykumar, Aditya;Bardelli, Alessandro Pietro;Rothberg, Alex;Hilboll, Andreas;Kloeckner, Andreas;Scopatz, Anthony;Lee, Antony;Rokem, Ariel;Woods, C. Nathan;Fulton, Chad;Masson, Charles;Häggström, Christian;Fitzgerald, Clark;Nicholson, David A.;Hagen, David R.;Pasechnik, Dmitrii V.;Olivetti, Emanuele;Martin, Eric;Wieser, Eric;Silva, Fabrice;Lenders, Felix;Wilhelm, Florian;Young, G.;Price, Gavin A.;Ingold, Gert-Ludwig;Allen, Gregory E.;Lee, Gregory R.;Audren, Hervé;Probst, Irvin;Dietrich, Jörg P.;Silterra, Jacob;Webber, James T.;Slavič, Janko;Nothman, Joel;Buchner, Johannes;Kulick, Johannes;Schönberger, Johannes L.;de Miranda Cardoso, José Vinícius;Reimer, Joscha;Harrington, Joseph;Rodríguez, Juan Luis Cano;Nunez-Iglesias, Juan;Kuczynski, Justin;Tritz, Kevin;Thoma, Martin;Newville, Matthew;Kümmerer, Matthias;Bolingbroke, Maximilian;Tartre, Michael;Pak, Mikhail;Smith, Nathaniel J.;Nowaczyk, Nikolai;Shebanov, Nikolay;Pavlyk, Oleksandr;Brodtkorb, Per A.;Lee, Perry;McGibbon, Robert T.;Feldbauer, Roman;Lewis, Sam;Tygier, Sam;Sievert, Scott;Vigna, Sebastiano;Peterson, Stefan;More, Surhud;Pudlik, Tadeusz;Oshima, Takuya;Pingel, Thomas J.;Robitaille, Thomas P.;Spura, Thomas;Jones, Thouis R.;Cera, Tim;Leslie, Tim;Zito, Tiziano;Krauss, Tom;Upadhyay, Utkarsh;Halchenko, Yaroslav O.;Vázquez-Baeza, Yoshiki
2020-01-01
Abstract
SciPy is an open-source scientific computing library for the Python programming language. Since its initial release in 2001, SciPy has become a de facto standard for leveraging scientific algorithms in Python, with over 600 unique code contributors, thousands of dependent packages, over 100,000 dependent repositories and millions of downloads per year. In this work, we provide an overview of the capabilities and development practices of SciPy 1.0 and highlight some recent technical developments.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11572/265398
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.