Programa del Curso

Introducción

  • SciPy vs NumPy
  • Descripción general de SciPy características y componentes

Empezar

  • Instalación SciPy
  • Comprensión de las funciones básicas

Implementación de la Computación Científica

  • Uso de constantes SciPy
  • Cálculo de integrales
  • Resolución de ecuaciones lineales
  • Creación de matrices con dispersos y gráficos
  • Optimización o minimización de funciones
  • Realización de pruebas de significación
  • Trabajar con diferentes formatos de archivo (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)

Visualización y manipulación de datos

  • Implementación de la agrupación en clústeres K-means
  • Uso de estructuras de datos espaciales
  • Procesamiento de imágenes multidimensionales
  • Cálculo de transformaciones de Fourier
  • Uso de la interpolación para puntos de datos fijos

Solución de problemas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Python Experiencia en programación

Audiencia

  • Desarrolladores
 7 horas

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