Course Outline

Pendahuluan

  • SciPy vs NumPy
  • Ikhtisar fitur dan komponen SciPy

Memulai

  • Menginstal SciPy
  • Memahami fungsi dasar

Menerapkan Komputasi Ilmiah

  • Menggunakan konstanta SciPy
  • Menghitung integral
  • Memecahkan persamaan linier
  • Membuat matriks dengan sparse dan grafik
  • Mengoptimalkan atau meminimalkan fungsi
  • Melakukan uji signifikansi
  • Bekerja dengan format file yang berbeda (Matlab, IDL, Matrix Market, dll.)

Memvisualisasikan dan Memanipulasi Data

  • Menerapkan pengelompokan K-means
  • Menggunakan struktur data spasial
  • Memproses gambar multidimensi
  • Menghitung transformasi Fourier
  • Menggunakan interpolasi untuk titik data tetap

Pemecahan Masalah

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Python pengalaman pemrograman

Target Peserta

  • Pengembang
 7 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories