PyLab
Autor: Stefan Nožinić
Sigurno ste često bili u prilici da radite sa ogromnom količinom podataka, da vršite neke statističke obrade, da nacrtate grafikone, kako biste lakše predstavili podatke i zapažanja i kako biste lakše došli do zaključka. Neki su, sa druge strane, želeli da urade neku simulaciju, da ispitaju slučajne događaje i da na osnovu toga donose zaključke. Neki su želeli da provere, kako se neka matematička funkcija, algoritam ili događaj ponašaju. Sve ovo vam sigurno zvuči poznato ali, verovali ili ne, nekad je jako teško obrađivati toliku količinu podataka. Kako količina podataka postaje sve veća, a gore navedene stvari sve češće imaju primenu, postavlja se pitanje, kako možemo iskoristiti računar da naše muke svedemo na minimum.
Sva sreća postoje mnogi programski paketi upravo za ovu namenu, a najpopularniji od njih je MATLAB. Ovde nailazimo na dva problema. Prvi problem jeste taj, što ovaj programski paket u stvari predstavlja programski jezik, pa je potrebno učenje njegove sintakse i načina korišćenja. Drugi problem jeste, što je MATLAB komercijalan i nije slobodan softver pa se postavlja pitanje cene, zatvorenosti, i dr. Ako pogledamo slobodne alternative, većina će pomisliti odmah na Octave, što je sasvim korektno. Mi se ovde nećemo baviti Octave-om, već ćemo se pozabaviti jednom drugom alternativom, a to je PyLab.
Za početak hajde da pogledamo, kako PyLab rešava ova dva problema koja imamo sa MATLAB-om. Drugi problem je očigledno rešen jer je PyLab slobodan i besplatan. Prvi problem je rešen delimično, a evo i zašto: za rad sa PyLab-om je potrebno poznavanje Python programskog jezika, ali svi znamo da se Python može iskoristiti i za još mnoge druge stvari i jako je primenljiv i svestran pa je njegovo učenje jako brzo, lako i korisno. Sigurno već i pretpostavljate: PyLab je u suštini samo biblioteka za Python koja mu omogućava lakši rad sa statističkim podacima. Koristi se kao i svaka druga Python biblioteka, a ima dosta korisnih funkcija koje možete da upotrebite. PyLab su sastoji iz više delova koje možete i zasebno instalirati. Ti delovi su NumPy, matplotlib, SciPy i IPython. Svaki od ovih delova ima svoju namenu i oni se svi dobro uklapaju i integrišu zajedno. Recimo, NumPy služi za razne numeričke obrade, pa vam on dobro dođe, ako treba izvesti neko množenje matrica ili neke druge numeričke obrade dok, na primer, matplotlib služi za crtanje grafika i raznih figura ili tačaka na ekran. Dobra osobina je što se grafikoni mogu sačuvati, pa se kasnije koristiti kad budete želeli da predstavite svoj rad, zapažanje, i dr.
Dobra strana PyLab-a jeste i ta što je samo biblioteka za Python programski jezik pa je moguće kombinovati i ostale biblioteke, ako želite da radite neku obradu slike, zvuka, obradu podataka sa raznih senzora i kasnije da predstavite rezultate grafikonom ili da odradite neke složenije kalkulacije. PyLab je na većini Linux distribucija moguće instalirati u paketu ili svaki deo zasebno.