Cette formation vous permettra de manipuler, analyser et visualiser vos données avec les principales librairies de la SciPy Stack : NumPy, SciPy, Pandas et MatPlotLib.
Prérequis :
Les connaissances préalables du langage Python et des concepts de programmation orientée objet sont requis pour suivre cette formation.
De bonnes connaissances mathématiques seront fortement appréciées.
Public :
Développeurs et scientifiques.
Autres Informations :
Devis :
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Cursus :
Calculs scientifiques avec Python
Introduction
Présentation des modules NumPy, Pandas et SciPy
Visualiser vos données avec MatPlotLib
Installer les librairies nécessaires
Utilisation de MatPlotLib
Un outil de visualisation de données mathématiques
Produire un graphique en 2D
Produire un graphique en 3D
Afficher plusieurs figures simultanément
Sauvegarder un graphique MatPlotLib
Intégration MatPlotLib / Application Qt
NumPy et les calculs algébriques et matriciels
Les tableaux et les matrices
Le shape des matrices et le reshape
NumPy et les fichiers
Indexing, subsetting et slicing
Opérations proposées sur vecteurs et matrices
Les fonctions trigonométriques
Algèbre linéaire avec NumPy
Les nombres complexes et l'algèbre complexe
Visualisation des résultats avec MatPlotLib
SciPy et le calcul scientifique
L'écart-type et la variance
La régression linéaire
Intégration
Opérations d'algèbre linéaire avec SciPy
Interpolation avec le module scipy.interpolate
Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize
Transformée de Fourier avec le module scipy.fft
Traitement d'images avec SciPy
Utilisation de Pandas
Introduction
Les différentes sources de données supportées par Pandas
