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Schulungsübersicht
Einführung
- SciPy vs NumPy
- Überblick über die Funktionen und Komponenten von SciPy
Loslegen
- Installation von SciPy
- Grundlegende Funktionen verstehen
Implementierung wissenschaftlicher Berechnungen
- Verwendung von SciPy-Konstanten
- Berechnung von Integralen
- Lösen linearer Gleichungen
- Erstellen von Matrizen mit Sparse- und Graphen
- Optimierung oder Minimierung von Funktionen
- Durchführung von Signifikanztests
- Arbeiten mit verschiedenen Dateiformaten (Matlab, IDL, Matrix Market usw.)
Visualisierung und Manipulation von Daten
- Implementierung von K-Means-Clustering
- Verwendung räumlicher Datenstrukturen
- Verarbeitung mehrdimensionaler Bilder
- Berechnung von Fourier-Transformationen
- Verwendung von Interpolation für feste Datenpunkte
Fehlerbehebung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Entwickler
7 Stunden