Schița de curs

Introducere

  • SciPy vs NumPy
  • Prezentare generală a caracteristicilor și componentelor SciPy

Noțiuni introductive

  • Instalarea SciPy
  • Înțelegerea funcțiilor de bază

Implementarea calculului științific

  • Folosind constantele SciPy
  • Calcularea integralelor
  • Rezolvarea ecuațiilor liniare
  • Crearea de matrici cu grafice și grafice rare
  • Optimizarea sau minimizarea funcțiilor
  • Efectuarea de teste de semnificație
  • Lucrul cu diferite formate de fișiere (Matlab, IDL, Matrix Market etc.)

Vizualizarea și manipularea datelor

  • Implementarea grupării K-means
  • Utilizarea structurilor de date spațiale
  • Prelucrarea imaginilor multidimensionale
  • Calcularea transformărilor Fourier
  • Utilizarea interpolării pentru puncte de date fixe

Depanare

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Python experiență în programare

Audiență

  • Dezvoltatorii
 7 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses