PyLab

Аутор: Стефан Ножинић

Сигурно сте често били у прилици да радите са огромном количином података, да вршите неке статистичке обраде, да нацртате графиконе, како бисте лакше представили податке и запажања и како бисте лакше дошли до закључка. Неки су, са друге стране, желели да ураде неку симулацију, да испитају случајне догађаје и да на основу тога доносе закључке. Неки су желели да провере, како се нека математичка функција, алгоритам или догађај понашају. Све ово вам сигурно звучи познато али, веровали или не, некад је јако тешко обрађивати толику количину података. Како количина података постаје све већа, а горе наведене ствари све чешће имају примену, поставља се питање, како можемо искористити рачунар да наше муке сведемо на минимум.

Сва срећа постоје многи програмски пакети управо за ову намену, а најпопуларнији од њих је MATLAB. Овде наилазимо на два проблема. Први проблем јесте тај, што овај програмски пакет у ствари представља програмски језик, па је потребно учење његове синтаксе и начина коришћења. Други проблем јесте, што је MATLAB комерцијалан и није слободан софтвер па се поставља питање цене, затворености, и др. Ако погледамо слободне алтернативе, већина ће помислити одмах на Octave, што је сасвим коректно. Ми се овде нећемо бавити Octave-ом, већ ћемо се позабавити једном другом алтернативом, а то је PyLab.

За почетак хајде да погледамо, како PyLab решава ова два проблема која имамо са MATLAB-ом. Други проблем је очигледно решен јер је PyLab слободан и бесплатан. Први проблем је решен делимично, а ево и зашто: за рад са PyLab-ом је потребно познавање Python програмског језика, али сви знамо да се Python може искористити и за још многе друге ствари и јако је применљив и свестран па је његово учење јако брзо, лако и корисно. Сигурно већ и претпостављате: PyLab је у суштини само библиотека за Python која му омогућава лакши рад са статистичким подацима. Користи се као и свака друга Python библиотека, а има доста корисних функција које можете да употребите. PyLab су састоји из више делова које можете и засебно инсталирати. Ти делови су NumPy, matplotlib, SciPy и IPython. Сваки од ових делова има своју намену и они се сви добро уклапају и интегришу заједно. Рецимо, NumPy служи за разне нумеричке обраде, па вам он добро дође, ако треба извести неко множење матрица или неке друге нумеричке обраде док, на пример, matplotlib служи за цртање графика и разних фигура или тачака на екран. Добра особина је што се графикони могу сачувати, па се касније користити кад будете желели да представите свој рад, запажање, и др.

Добра страна PyLab-а јесте и та што је само библиотека за Python програмски језик па је могуће комбиновати и остале библиотеке, ако желите да радите неку обраду слике, звука, обраду података са разних сензора и касније да представите резултате графиконом или да одрадите неке сложеније калкулације. PyLab је на већини Linux дистрибуција могуће инсталирати у пакету или сваки део засебно.