План на курса

Въведение

  • SciPy срещу NumPy
  • Преглед на характеристиките и компонентите на SciPy

Започване на работа

  • Инсталиране на SciPy
  • Разбиране на основните функции

Прилагане на научни изчисления

  • Използване на константи на SciPy
  • Изчисляване на интеграли
  • Решаване на линейни уравнения
  • Създаване на матрици с разредени данни и графики
  • Оптимизиране или минимизиране на функции
  • Извършване на тестове за значимост
  • Работа с различни файлови формати (Matlab, IDL, Matrix Market и др.)

Визуализиране и манипулиране на данни

  • Прилагане на K-means клъстеризация
  • Използване на пространствени структури от данни
  • Обработка на многоизмерни изображения
  • Изчисляване на Fourier трансформации
  • Използване на интерполация за фиксирани точки от данни

Отстраняване на проблеми

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Python програмен опит

Публика

  • Разработчици
 7 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории