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Struttura del corso
Introduzione
- SciPy vs NumPy
- Panoramica delle funzionalità e dei componenti di SciPy
Primi passi
- Installazione di SciPy
- Comprensione delle funzioni di base
Implementazione del calcolo scientifico
- Utilizzo delle costanti di SciPy
- Calcolo di integrali
- Risoluzione di equazioni lineari
- Creazione di matrici con dati sparsi e grafi
- Ottimizzazione o minimizzazione di funzioni
- Esecuzione di test di significatività
- Lavorare con diversi formati di file (Matlab, IDL, Matrix Market, ecc.)
Visualizzazione e manipolazione dei dati
- Implementazione del clustering K-means
- Utilizzo di strutture dati spaziali
- Elaborazione di immagini multidimensionali
- Calcolo delle trasformate di Fourier
- Utilizzo dell'interpolazione per punti dati fissi
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- esperienza di programmazione Python
Pubblico
- Sviluppatori
7 ore