Python-сообщество

Предлагаю отмечаться в этом треде, вместе с описанием своих задач.

Начинаю с себя. Использую NumPy/SciPy для разработки математического софта OpenOpt/FuncDesigner/DerApproximator, для деталей см http://openopt.org

мои задачи весьма скромны: делаю расчетки, курсовые и прочие вычислительные задачи с помощью Python/NumPy/SciPy/Matplotlib.

Было время, когда выполнял статистическое моделирование на случайных графах с Python/NumPy/SciPy. Как раз переходил тогда с виндов на линукс и искал замену MATLAB'у. По сравнению со Scilab, Python плюс эти библиотеки больше пришлись по вкусу :)

Я использую чаще всего Matplotlib + numpy, как инженер-нефтяник для разных прикладных расчетов и визуализации.
Также пытался использовать OpenOpt (есть дорогие (в среднем от 50 тыс $) коммерческие пакеты для адаптации истории на гидродинамических моделях, часть из них указана тут (EnABLE, MEPO), + Landmark DMS, в British Petroleum насколько наслышан сами пишут скрипты, не знаю на чем. Оптимизатор в таких пакетах - самая основа.

Составляю курсы для студентов по нейросетям на Monte, PyBrain, neurolab (спасибо comm!), делаю диссертационный проект по нечёткой кластеризации на SciPy.

Используем numpy, scipy в нескольких проектах.
1 Анализ и классификация состояний активной зоны ядерного реактора в реальном времени.
2 Архивирование(с компрессией) потока данных из измерительных систем АЭС.
3 Принятие проектных решений при конструировании АСУТП АЭС новых поколений.
4 Разработка специализированных разностных схем для решения уравнений математической физики (FEM в пространствах высокой размерности т.е. больше чем просто x,y,z в задаче найти f(x,y,z)). (Состояние - старт проекта)
5 Обучение студентов, аспирантов (тех кто не может сразу выучить c++ :) ).