Hướng dẫn scientific computing with python - máy tính khoa học với python
|
Tham dự khóa học 22-25.november.2022? Show Xem trang khóa học ở đây. Cho dù bạn là hoặc aren, tài liệu khóa học dưới đây. Python là một ngôn ngữ lập trình hiện đại, hướng đối tượng, đã trở nên phổ biến trong một số lĩnh vực phát triển phần mềm. Khóa học này thảo luận về cách Python có thể được sử dụng trong điện toán khoa học. Khóa học bắt đầu bằng cách giới thiệu gói Python chính cho điện toán số, Numpy và thảo luận sau đó là hộp công cụ Scipy cho các tác vụ điện toán khoa học khác nhau cũng như trực quan hóa với gói matplotlib. Ngoài ra, nó nói về cách sử dụng Python: các thư viện khoa học liên quan, khả năng tái tạo và hệ sinh thái khoa học rộng lớn hơn trong Python. Khóa học này (giống như bất kỳ khóa học nào) có thể dạy bạn Python, nó có thể chỉ ra một số ví dụ của bạn, cho bạn xem cách các chuyên gia làm mọi việc và chuẩn bị cho bạn học bản thân như bạn cần. Điều kiện tiên quyết
Đây không phải là điều kiện tiên quyết:
Gấu trúcTrực quan hóa dữ liệu với matplotlib
ScipyHệ sinh thái thư viện45 phút Lập trình song songQuản lý phụ thuộc
Khóa học được nhắm mục tiêu vào những người học này:A là một nhà nghiên cứu tiến sĩ đầu tiên đã sử dụng Python một chút, nhưng không chắc chắn những gì họ biết hoặc không biết. Họ muốn có thể thực hiện nghiên cứu của họ hiệu quả hơn và đảm bảo rằng họ đang sử dụng các công cụ phù hợp. Một người có thể biết rằng Numpy tồn tại, v.v. và về mặt lý thuyết có thể đọc một số về nó, nhưng aren chắc chắn nếu họ đi đúng hướng. Tại thời điểm này, tất cả các dự án mới nên sử dụng Python 3 và các dự án được phát triển tích cực hiện tại nên được nâng cấp để sử dụng nó.Tuy nhiên, bạn có thể tìm thấy một số công cụ cũ không được công bố chỉ tương thích với Python 2. Tín dụngKhóa học này ban đầu được thiết kế bởi Janne Blomqvist. Năm 2020, nó được thiết kế lại hoàn toàn bởi một nhóm sau:
Chúng tôi tuân theo Quy tắc ứng xử của Carpentries: https://docs.carpentries.org/topic_folder/policies/code-of-pormed.html Xem thêm
|
