Accéder directement au contenu Accéder directement à la navigation
Article dans une revue

SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python

P. Virtanen 1 R. Gommers 2 T.E. Oliphant 2 M. Haberland 3 T. Reddy 4 D. Cournapeau 5 E. Burovski 6 P. Peterson 7 W. Weckesser 8 J. Bright 5 S.J. Walt 8 M. Brett 9 J. Wilson 5 K.J. Millman 8 N. Mayorov 10 A.R.J. Nelson 11 E. Jones 12 R. Kern 13 E. Larson 14 C.J. Carey 15 I. Polat 5 Y. Feng 8 E.W. Moore 16 J. Vanderplas 14 D. Laxalde 17, 18 J. Perktold 5 R. Cimrman 19 I. Henriksen 20 E.A. Quintero 5 C.R. Harris 5 A.M. Archibald 21 A.H. Ribeiro 22 F. Pedregosa 23 P. Mulbregt 23 A. Vijaykumar A.P. Bardelli A. Rothberg A. Hilboll 24 A. Kloeckner A. Scopatz A. Lee A. Rokem C.N. Woods C. Fulton C. Masson C. Häggström C. Fitzgerald D.A. Nicholson D.R. Hagen D.V. Pasechnik E. Olivetti 25 E. Martin 26 E. Wieser F. Lenders Fabrice Silva 27, 28 F. Wilhelm 29 G. Young G.A. Price G.-L. Ingold G.E. Allen G.R. Lee H. Audren Irvin Probst 30 J.P. Dietrich J. Silterra J.T. Webber J. Slavič J. Nothman J. Buchner 31 J. Kulick J.L. Schönberger J.V. Miranda Cardoso J. Reimer J. Harrington J.L.C. Rodríguez J. Nunez-Iglesias J. Kuczynski K. Tritz M. Thoma M. Newville 32 M. Kümmerer M. Bolingbroke M. Tartre M. Pak N.J. Smith N. Nowaczyk N. Shebanov O. Pavlyk P.A. Brodtkorb P. Lee 33 R.T. Mcgibbon R. Feldbauer S. Lewis 34 S. Tygier S. Sievert S. Vigna S. Peterson S. More T. Pudlik T. Oshima 35 T.J. Pingel T.P. Robitaille T. Spura T.R. Jones T. Cera T. Leslie T. Zito T. Krauss U. Upadhyay Y.O. Halchenko Y. Vázquez-Baeza
28 Sons
LMA - Laboratoire de Mécanique et d'Acoustique [Marseille] : UPR7051
30 Lab-STICC_ENSTAB_CID_PRASYS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
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. 24 February 2020 : An amendment to this paper has been published and can be accessed via a link at the top of the paper.
Type de document :
Article dans une revue
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02520043
Contributeur : Marie Briec Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : lundi 24 janvier 2022 - 16:50:10
Dernière modification le : lundi 4 avril 2022 - 09:28:31

Fichier

s41592-019-0686-2.pdf
Publication financée par une institution

Licence


Distributed under a Creative Commons Paternité 4.0 International License

Identifiants

Citation

P. Virtanen, R. Gommers, T.E. Oliphant, M. Haberland, T. Reddy, et al.. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nature Methods, Nature Publishing Group, 2020, 17, pp.261-272. ⟨10.1038/s41592-019-0686-2⟩. ⟨hal-02520043⟩

Partager

Métriques

Consultations de la notice

231

Téléchargements de fichiers

39