Formation PYTHON Calculs scientifiques avec Python
Domaine : Développement et méthodes
DURÉE
3.0 jour(s)
OBJECTIFS
Manipuler, analyser et visualiser vos données avec les principales librairies de la SciPy Stack : NumPy, SciPy, Pandas et MatPlotLib.
Pré-requis
Disposer des connaissances de base du langage Python et des concepts de programmation orientée objet. De bonnes connaissances mathématiques seront fortement appréciées.
Participants
Développeurs et scientifiques.
coût
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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
PYTHON Calculs scientifiques avec Python
Introduction
Visualiser vos données avec MatPlotLib
Installer les librairies nécessaires
Installer les librairies nécessaires
Utilisation de MatPlotLib
Un outil de visualisation de données mathématiques
Produire un graphique en 2D
Produire un graphique en 3D
Afficher plusieurs figures simultanément
Sauvegarder un graphique MatPlotLib
Intégration MatPlotLib / Application Qt
Produire un graphique en 2D
Produire un graphique en 3D
Afficher plusieurs figures simultanément
Sauvegarder un graphique MatPlotLib
Intégration MatPlotLib / Application Qt
NumPy et les calculs algébriques et matriciels
Les tableaux et les matrices
Le shape des matrices et le reshape
NumPy et les fichiers
Indexing, subsetting et slicing
Opérations proposées sur vecteurs et matrices
Les fonctions trigonométriques
Algèbre linéaire avec NumPy
Les nombres complexes et l'algèbre complexe
Visualisation des résultats avec MatPlotLib
Le shape des matrices et le reshape
NumPy et les fichiers
Indexing, subsetting et slicing
Opérations proposées sur vecteurs et matrices
Les fonctions trigonométriques
Algèbre linéaire avec NumPy
Les nombres complexes et l'algèbre complexe
Visualisation des résultats avec MatPlotLib
SciPy et le calcul scientifique
L’écart-type et la variance
La régression linéaire
Intégration
Opérations d'algèbre linéaire avec SciPy
Interpolation avec le module scipy.interpolate
Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize
Transformée de Fourier avec le module scipy.fft
Traitement d'images avec SciPy
La régression linéaire
Intégration
Opérations d'algèbre linéaire avec SciPy
Interpolation avec le module scipy.interpolate
Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize
Transformée de Fourier avec le module scipy.fft
Traitement d'images avec SciPy
Utilisation de Pandas
Introduction
Les différentes sources de données supportées par Pandas
Series et DataFrame
Indexation et sélection des données
Manipulation des données
Les différentes sources de données supportées par Pandas
Series et DataFrame
Indexation et sélection des données
Manipulation des données
dates des formations a grenoble
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