В этом ролике мы познакомимся с основами Python библиотеки для научных и математических вычислений SciPy.
А именно:
- Установим SciPy через pip или conda.
- Разберём структуру библиотеки SciPy.
- Узнаем какие функции входят в SciPy.
- Научимся решать системы уравнений, интегралы, обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ), производить интерполяцию функции.
- Познакомимся на практики с методами оптимизации (найдём минимум функции, воспользуемся алгоритмом имитации отжига, методом наименьших квадратов).
- Поработаем с матрицами и векторами (найдём определитель, собственные значения и векторы матрицы, научимся находить обратную матрицу и происходить SVD разложение).
- Разберём функции для обработки сигналов и изображений, коснёмся преобразование Фурье.
- Научимся использовать основные статистические функции, критерии (Стьюдента, Пирсона, Шапир-Уилк), посмотрим на свойства распределений.
- Познакомимся с алгоритмами кластерного анализа, графовыми и пространственными алгоритмами.
- Посмотрим как использовать SciPy в связке с библиотеками Matplotlib, NumPy и Pandas.
В заключении я поделюсь списком рекомендуемых ресурсов для изучения SciPy.
P.S. Внимание! В файле с исходным кодом встречаются очепятки.
✅ Jupyter Notebook-файл (исходный код):
💸 Хочешь поддержать канал: (Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE)
💰 Donation Alerts:
🚀 Социальные сети:
✅ Instagram:
✅ Telegram:
✅ Группа ВКонтакте:
✅ Канал PyLounge:
✅ Twitter:
✅ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer@
✅ Music:
📒 Материалы из видео:
✅ Документация SciPy:
✅ Канал @miracl6
✅ Основы NumPy Python:
✅ Основы Matplotlib:
✅ Основы Pandas Python:
✅ Основы Jupyter Notebook (Python):
✅ Основы Markdown:
✅ Основы Scikit-learn:
✅ 5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning:
👨🏫 Привет! Меня зовут Макс. Я один из авторов канала PyLounge. Уже долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования, которые я делаю в соавторстве с Егором (лучшим голосом России). Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали!
🕰️ Таймкоды:
00:00 - Вступление
02:28 - Что такое SciPy
03:20 - Установка SciPy и вспомогательных модулей
04:40 - Импорты
05:13 - Структура библиотеки SciPy
07:08 - Функция help
08:13 - Функция source
08:27 - Специальные функции ()
10:25 - Интегральные функции ()
11:00 - Вычисление интегралов
13:02 - Решение дифференциальных уравнений (ОДУ)
18:13 - Интерполяция ()
21:30 - Оптимизация ()
22:31 - Нахождение минимума функции
26:07 - Вычисление корней уравнения
27:32 - Функции преобразования Фурье ()
28:45 - Обработка сигналов ()
31:33 - Константы ()
33:01 - Линейная алгебра ()
33:37 - Решение системы линейных уравнений
35:45 - Вычисление определителя матрицы
36:42 - Поиск собственных значений и собственных векторов матрицы
37:20 - Сингулярное разложение матрицы (SVD)
38:08 - Поиск обратной матрицы
38:53 - Разреженные структуры данных и пространственные алгоритмы ()
40:31 - Функции многомерной обработки изображений ()
44:24 - Статистика ()
47:15 - Проверка гипотезы (критерий Шапиро-Уилка и Пирсона)
52:03 - Генерация равномерного распределения
52:23 - T-критерий Стьюдента
53:44 - Алгоритмы кластерного анализа ()
55:17 - Графы ()
55:40 - Алгоритм Дейкстры
56:29 - Поиск в глубину
56:48 - Ввод и вывод ()
59:03 - Полезные ресурсы и рекомендации
01:00:28 - Заключение
01:01:24 - Концовка
#pylounge #scipy #python #ityoutubersru #itubeteam