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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