Schița de curs

Introducere

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

Începerea lucrului

  • Instalarea SciPy
  • Înțelegerea funcțiilor de bază

Implementarea calculului științific

  • Utilizarea constantelor SciPy
  • Calculul integralelor
  • Rezolvarea ecuațiilor liniare
  • Crearea matricelor cu date rare și grafuri
  • Optimizarea sau minimizarea funcțiilor
  • Efectuarea testelor de semnificație
  • Lucrul cu diferite formate de fișiere (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)

Vizualizarea și manipularea datelor

  • Implementarea algoritmului K-means de grupare
  • Utilizarea structurilor de date spațiale
  • Procesarea imaginilor multidimensionale
  • Calculul transformatelor Fourier
  • Utilizarea interpolării pentru puncte de date fixe

Depanare

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Python experiență în programare

Audiență

  • Dezvoltatori
 7 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite