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课程大纲
简介
- SciPy 与 NumPy 的比较
- SciPy 功能与组件概述
入门
- 安装 SciPy
- 理解基本功能
实现科学计算
- 使用 SciPy 常数
- 计算积分
- 求解线性方程
- 创建稀疏矩阵与图形
- 优化或最小化函数
- 执行显著性检验
- 处理不同档案格式(Matlab、IDL、Matrix Market 等)
视觉化与数据处理
- 实作 K-means 聚类
- 使用空间数据结构
- 处理多维影像
- 计算傅立叶转换
- 使用插值处理固定数据点
疑难排解
总结与下一步
要求
- Python 程式设计经验
观众
- 开发人员
7 小时