Schulungsübersicht

Einführung

  • SciPy gegen NumPy
  • Überblick über die Funktionen und Komponenten von SciPy

Erste Schritte

  • Installieren SciPy
  • Verstehen der Grundfunktionen

Implementierung des wissenschaftlichen Rechnens

  • Verwendung von SciPy-Konstanten
  • Berechnen von Integralen
  • Lösen linearer Gleichungen
  • Erstellen von Matrizen mit Sparse und Graphen
  • Optimieren oder Minimieren von Funktionen
  • Durchführen von Signifikanztests
  • Arbeiten mit verschiedenen Dateiformaten (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)

Visualisierung und Manipulation von Daten

  • Implementierung der K-means-Clusterung
  • Verwendung räumlicher Datenstrukturen
  • Verarbeitung mehrdimensionaler Bilder
  • Berechnung von Fourier-Transformationen
  • Verwendung von Interpolation für feste Datenpunkte

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Python Programmiererfahrung

Publikum

  • Entwickler
  7 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (4)

Kombinierte Kurse

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