В этом ролике мы познакомимся с основами Python библиотеки для научных и математических вычислений SciPy

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2022-08-16 21:35

разработка по

А именно:

- Установим SciPy через pip или conda.

- Разберём структуру библиотеки SciPy.

- Узнаем какие функции входят в SciPy.

- Научимся решать системы уравнений, интегралы, обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ), производить интерполяцию функции.

- Познакомимся на практики с методами оптимизации (найдём минимум функции, воспользуемся алгоритмом имитации отжига, методом наименьших квадратов).

- Поработаем с матрицами и векторами (найдём определитель, собственные значения и векторы матрицы, научимся находить обратную матрицу и происходить SVD разложение).

- Разберём функции для обработки сигналов и изображений, коснёмся преобразование Фурье.

- Научимся использовать основные статистические функции, критерии (Стьюдента, Пирсона, Шапир-Уилк), посмотрим на свойства распределений.

- Познакомимся с алгоритмами кластерного анализа, графовыми и пространственными алгоритмами.

- Посмотрим как использовать SciPy в связке с библиотеками Matplotlib, NumPy и Pandas.

В заключении я поделюсь списком рекомендуемых ресурсов для изучения SciPy.

P.S. Внимание! В файле с исходным кодом встречаются очепятки.

Jupyter Notebook-файл (исходный код): https://github.com/pylounge/pylounge-scipy-basics

Хочешь поддержать канал: https://qiwi.com/n/PYLOUNGE (Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE)

Donation Alerts:

https://www.donationalerts.com/r/pylounge

Социальные сети:

Instagram: https://www.instagram.com/py_lounge

Telegram: https://t.me/pylounge

Группа ВКонтакте: https://vk.com/pylounge

Канал PyLounge:

https://www.youtube.com/channel/UCru5FZQN_Xa0tKfrBqUIcng

Twitter: https://twitter.com/pylounge

По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer@gmail.ru

Music: https://www.free-stock-music.com/

Материалы из видео:

Документация SciPy: https://docs.scipy.org/doc/scipy/

Канал @miracl6 https://www.youtube.com/c/miracl6

Основы NumPy Python: https://www.youtube.com/watch?v=Dh0cdMlcrbU

Основы Matplotlib: https://www.youtube.com/watch?v=RAXDcUrFD2o

Основы Pandas Python: https://www.youtube.com/watch?v=cEeY0opsVMw

Основы Jupyter Notebook (Python): https://www.youtube.com/watch?v=s0q2GpcYxo4

Основы Markdown: https://www.youtube.com/watch?v=NXNf9aYTCZ0

Основы Scikit-learn: https://www.youtube.com/watch?v=sNDW8d8eB1U

5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning: https://www.youtube.com/watch?v=QAYcd3_8GVE

Привет! Меня зовут Макс. Я один из авторов канала PyLounge. Уже долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования, которые я делаю в соавторстве с Егором (лучшим голосом России). Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали!

Таймкоды:

00:00 - Вступление

02:28 - Что такое SciPy

03:20 - Установка SciPy и вспомогательных модулей

04:40 - Импорты

05:13 - Структура библиотеки SciPy

07:08 - Функция help

08:13 - Функция source

08:27 - Специальные функции (scipy.special)

10:25 - Интегральные функции (scipy.integrate)

11:00 - Вычисление интегралов

13:02 - Решение дифференциальных уравнений (ОДУ)

18:13 - Интерполяция (scipy.interpolate)

21:30 - Оптимизация (scipy.optimize)

22:31 - Нахождение минимума функции

26:07 - Вычисление корней уравнения

27:32 - Функции преобразования Фурье (scipy.fft)

28:45 - Обработка сигналов (scipy.signal)

31:33 - Константы (scipy.constants)

33:01 - Линейная алгебра (scipy.linalg)

33:37 - Решение системы линейных уравнений

35:45 - Вычисление определителя матрицы

36:42 - Поиск собственных значений и собственных векторов матрицы

37:20 - Сингулярное разложение матрицы (SVD)

38:08 - Поиск обратной матрицы

38:53 - Разреженные структуры данных и пространственные алгоритмы (scipy.spatial)

40:31 - Функции многомерной обработки изображений (scipy.ndimage)

44:24 - Статистика (scipy.stats)

47:15 - Проверка гипотезы (критерий Шапиро-Уилка и Пирсона)

52:03 - Генерация равномерного распределения

52:23 - T-критерий Стьюдента

53:44 - Алгоритмы кластерного анализа (scipy.cluster)

55:17 - Графы (scipy.sparse.csgraph)

55:40 - Алгоритм Дейкстры

56:29 - Поиск в глубину

56:48 - Ввод и вывод (scipy.io)

59:03 - Полезные ресурсы и рекомендации

01:00:28 - Заключение

01:01:24 - Концовка


Источник: www.youtube.com

Комментарии: