Plan du cours

Introduction

  • SciPy vs NumPy
  • Vue d'ensemble des fonctionnalités et des composants de SciPy

Pour commencer

  • Installation SciPy
  • Comprendre les fonctions de base

Mise en œuvre du calcul scientifique

  • Utilisation des constantes SciPy
  • Calculer des intégrales
  • Résoudre des équations linéaires
  • Créer des matrices avec des graphes épars
  • Optimiser ou minimiser des fonctions
  • Effectuer des tests de signification
  • Travailler avec différents formats de fichiers (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)

Visualisation et manipulation des données

  • Mise en œuvre du regroupement K-means
  • Utilisation de structures de données spatiales
  • Traitement d'images multidimensionnelles
  • Calcul des transformations de Fourier
  • Utilisation de l'interpolation pour des points de données fixes

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Python expérience en programmation

Audience

  • Développeurs
  7 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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