Formation PYTHON Calculs scientifiques avec Python

INTRODUCTION

1. Présentation des modules NumPy, Pandas et SciPy

2. Visualiser vos données avec MatPlotLib

3. Installer les librairies nécessaires

UTILISATION DE MATPLOTLIB

1. Un outil de visualisation de données mathématiques

2. Produire un graphique en 2D

3. Produire un graphique en 3D

4. Afficher plusieurs figures simultanément

5. Sauvegarder un graphique MatPlotLib

6. Intégration MatPlotLib / Application Qt

NUMPY ET LES CALCULS ALGÉBRIQUES ET MATRICIELS

1. Les tableaux et les matrices

2. Le shape des matrices et le reshape

3. NumPy et les fichiers

4. Indexing, subsetting et slicing

5. Opérations proposées sur vecteurs et matrices

6. Les fonctions trigonométriques

7. Algèbre linéaire avec NumPy

8. Les nombres complexes et l'algèbre complexe

9. Visualisation des résultats avec MatPlotLib

SCIPY ET LE CALCUL SCIENTIFIQUE

1. L'écart-type et la variance

2. La régression linéaire

3. Intégration

4. Opérations d'algèbre linéaire avec SciPy

5. Interpolation avec le module scipy.interpolate

6. Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize

7. Transformée de Fourier avec le module scipy.fft

8. Traitement d'images avec SciPy

UTILISATION DE PANDAS

1. Introduction

2. Les différentes sources de données supportées par Pandas

3. Series et DataFrame

4. Indexation et sélection des données

5. Manipulation des données