Python (физики), весна 2016

Материал из SEWiki
Перейти к: навигация, поиск

План

Лекция 1

  • Хранение вещественных чисел (IEEE floating point)

Лекция 2

  • Библиотека NumPy
  • np.array()
  • применение операторов поэлементно (a + b, a == b)
  • .ndim
  • .shape
  • .dtype
  • np.arange()
  • np.linspace()
  • np.ones()
  • np.zeros()
  • np.eye()
  • np.diag()
  • np.random.rand()
  • np.random.random_sample()
  • np.random.random_integers()
  • np.tile()

Лекция 3

  • broadcasting
  • адресация в массиве: срезы, a[list], a[predicate]

Лекция 4

  • masked array
  • многочлены (poly1d), операции с ними

Лекция 5

Черновик с лекции

  • Библиотека matplotlib.pyplot
  • plt.figure(figsize=, dpi=)
  • plt.show()
  • plt.plot(x, y, color=, linewidth=, linestyle=, label=)
  • plt.xlim()
  • plt.xticks(ticks)
  • plt.xticks(ticks, label_in_latex)
  • plt.legend(loc=)
  • plt.scatter(x, y, size)
  • plt.annotate(text, xy=)

Лекция 6

Черновик с лекции

  • subplot, axes
  • bar, pie
  • colors, colormap
  • np.meshgrip
  • contour, contourf
  • imshow
  • mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D: plot_surface, plot_trisurf

Лекция 7

Черновик с лекции

  • Примитивы из линейной алгебры
  • Интегрирование функции от 1 и более аргумента

Лекция 8

Черновик с лекции

  • Интерполяция
  • Приближения набора точек кривой заданного вида
  • Оптимизация функции

Лекция 9

Черновик с лекции

  • Символьные вычисления
  • Рациональные числа, хранение, эффективный поиск НОД
  • Символьное задание функций
  • Раскрытие скобок, упрощение
  • Пределы, дифференцирование, интегрирование

Лекция 10

Черновик с лекции

  • Линейная алгебра в символьных вычислениях
  • Решение уравнений
  • Решение дифференциальный уравнений

Лекция 11

Черновик с лекции

  • Монотонное изображение как матрица, цветное как трехмерных массив
  • Чтение, запись
  • Преобразования
  • Цветовые гаммы