Plan du cours

Introduction

  • SciPy vs NumPy
  • Présentation des fonctionnalités et des composants de SciPy

Premiers pas

  • Installation de SciPy
  • Comprendre les fonctions de base

Implémentation du calcul scientifique

  • Utilisation des constantes de SciPy
  • Calcul d'intégrales
  • Résolution d'équations linéaires
  • Création de matrices avec des données éparses et des graphes
  • Optimisation ou minimisation de fonctions
  • Réalisation de tests de signification
  • Utilisation de différents formats de fichiers (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)

Visualisation et manipulation des données

  • Implémentation du clustering K-means
  • Utilisation de structures de données spatiales
  • Traitement d'images multidimensionnelles
  • Calcul de 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


Prix ​​par Participant

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