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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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