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PYTHON Calculs scientifiques avec Python

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Formation PYTHON Calculs scientifiques avec Python

Domaine : Langages et Frameworks

DURÉE
3 jour(s)

OBJECTIFS

Expérimenter les outils de calcul scientifique Python. Utiliser la visualisation avec Matplotlib. Utiliser les calculs matriciels avec NumPy. Tester le calcul scientifique avec SciPy. Manipuler et analyser des données avec Pandas.

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

Formation en cours collectif

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LIEUx de formation

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PROGRAMME DE FORMATION
PYTHON Calculs scientifiques avec Python

Introduction

PrÃ©sentation des modules NumPy, Pandas et SciPy
Visualiser vos donnÃ©es avec MatPlotLib
Installer les librairies nÃ©cessaires

Utilisation de MatPlotLib

Un outil de visualisation de donnÃ©es mathÃ©matiques
Produire un graphique en 2D
Produire un graphique en 3D
Afficher plusieurs figures simultanÃ©ment
Sauvegarder un graphique MatPlotLib
IntÃ©gration MatPlotLib / Application Qt

NumPy et les calculs algÃ©briques et matriciels

Les tableaux et les matrices
Le shape des matrices et le reshape
NumPy et les fichiers
Indexing, subsetting et slicing
OpÃ©rations proposÃ©es sur vecteurs et matrices
Les fonctions trigonomÃ©triques
AlgÃ¨bre linÃ©aire avec NumPy
Les nombres complexes et l'algÃ¨bre complexe
Visualisation des rÃ©sultats avec MatPlotLib

SciPy et le calcul scientifique

L'Ã©cart-type et la variance
La rÃ©gression linÃ©aire
IntÃ©gration
OpÃ©rations d'algÃ¨bre linÃ©aire avec SciPy
Interpolation avec le module scipy.interpolate
Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize
TransformÃ©e de Fourier avec le module scipy.fft
Traitement d'images avec SciPy

Utilisation de Pandas

Introduction
Les diffÃ©rentes sources de donnÃ©es supportÃ©es par Pandas
Series et DataFrame
Indexation et sÃ©lection des donnÃ©es
Manipulation des donnÃ©es

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