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

即将举行的公开课程

课程分类