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PYTHON scientifique

Durée : 2 jours
Tarif Inter : 1300 €
Tarif sur mesure : Nous consulter
Référence : 3PYS

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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

Cette formation Python pour les scientifiques se concentre sur Python, NumPy, SciPy, SymPy et d’autres domaines de compétences spécifiques dont les scientifiques, les ingénieurs, les statisticiens et les mathématiciens ont besoin pour travailler avec l’écrasement de données, la manipulation de tableaux, l’exécution de calculs statistiques et le tracé de résultats. Cette formation vous permettra d’apprendre à utiliser Python pour travailler avec l’écrasement de données, la manipulation de tableaux, l’exécution de calculs statistiques et le tracé de résultats. 

Objectifs

  • Manipuler des tableaux avec NumPy
  • Saisir la diversité des sous-ensembles qui composent SciPy
  • Utiliser iPython pour les calculs ad hoc, les tracés et les hypothèses
  • Manipuler des images avec PIL et résoudre des équations avec SymPy

Programme

  1. Introduction au python scientifique

    • Introduction au python scientifique (SciPy)
    • Distributions SciPy
    • Ressources SciPy
    • Aperçu d’iPython
    • Lancement d’iPython
    • Commandes communes d’iPython
    • Remplissage des onglets
    • Magie
    • %run et %edit Magics
    • %paste et %cpaste
    • %reset et %xdel. Débogage
    • Historique du commandement et des commandements externes
    • Notebook iPython
    • Créer un carnet de notes
    • Opérations sur les ordinateurs portables iPython
  2. NumPy

    • Les bases de NumPy
    • Travailler avec ndarray
    • Créer des tableaux
    • Mise en forme des réseaux
    • Les réseaux de référencement
    • Impression de tableaux
    • Copie de tableaux
    • Effectuer des opérations sur un réseau
    • Exemple – Opérations sur les matrices
    • Le module numpy.random
    • Fonctions d’agrégation sur les réseaux
    • Fonction universelle
    • Fonctions universelles – Quelques exemples
    • Diffusion en réseau
    • Travailler avec les réseaux booléens
    • Les réseaux de tranchage
    • Diffusion en tranches
    • Itération sur les réseaux
    • Empilage des tableaux
    • Fractionnement des réseaux
  3. Pandas

    • Introduction au module « Pandas”
    • Structures de données dans les pandas
    • Création d’une structure de données de série simple
    • Série avec étiquettes personnalisées
    • Objets de l’index
    • L’objet dateTimeIndex
    • Série « Tranchage
    • Autres opérations de la série
    • Cadres de données
    • Construction de cadres de données
    • Plus de constructeurs de DataFrame
    • Ajout de colonnes de DataFrame
    • Suppression et insertion de colonnes de DataFrame
    • Sélection à partir de cadres de données – Feuille de contrôle rapide
    • Addition et soustraction de cadres de données
    • Opérations booléennes
    • Transposition des cadres de données
    • Lecture des données des sources
  4. Les sous-modules de Scipy

    • Aperçu des sous-ensembles de SciPy
    • Obtenir plus d’informations
    • Polynômes
    • scipy.special
    • scipy.cluster
    • scipy.constants
    • Transformations de Fourier rapides
    • Intégration
    • Interpolation
    • IO
    • Algèbre linéaire
    • Le module ndimage
    • Optimiser
    • Signal
    • Sparse
    • Spatial
    • Spécial
    • Stats
    • Tisser
  5. Matplotlib

    • Aperçu de Matplotlib
    • Architecture Matplotlib
    • Concepts de base du Matplotlib
    • Création d’une parcelle simple
    • Plusieurs lignes sur une même parcelle
    • Propriétés des lignes
    • Parcelles multiples
    • Exercices pratiques en laboratoire
  6. La bibliothèque d’images

    • Aperçu de la bibliothèque d’images
    • Types de fichiers pris en charge
    • La classe d’image
    • Créer des images
    • Dessin du texte sur les images
    • Le système de coordonnées
    • Création de vignettes
    • Recadrage, collage et transposition des images
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