Esse semestre estou cursando, como de praxe desde que graduei, mais uma disciplina da pós-graduação como aluno especial. Para ser mais exato, a matéria é Estabilidade em Sistemas de Potência. E, como sempre, nessas matérias há diversas simulações a serem feitas.
Na engenharia, não tem jeito, o matlab é o rei dos pacotes numéricos. E para isso há diversos bons motivos: é fácil de utilizar, a documentação é ótima, há toneladas de algoritmos prontos para usar, as diversas toolboxes específicas, etc. Mas, eu tenho dois bons motivos para não gostar dele: não é código aberto e é lerdo.
Então, neste semestre, estou tentando encarar os trabalhos utilizando o quarteto python+numpy+scipy+pylab. E, posso dizer, estou gostando muito.
Há muita documentação disponível, entretanto, não encontrei nada que sintetizasse as informações que eu estou precisando. Ou seja, a informação já existe, mas de maneira esparsa.
Logo, para evitar ficar procurando múltiplas vezes o mesmo assunto, decidi juntar os links mais importantes e interessantes numa lista e a batizei de Python Numeric Cook List.
Essa lista nada mais é do que as melhores informações que eu achei para resolver os meus problemas das simulações na referida disciplina que estou cursando.
Sei também que as informações que eu estou acumulando, também serão de serventia para outras pessoas que desejem utilizar o mencionado quarteto na resolução de problemas numéricos, por isso disponibilizei essas informações em um wiki.
Por fim, gostaria de agradecer ao amigo Pedro Garcia (@CKPYT), por ter contribuído com o Python Numeric Cook List.