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SciPy : Calcul Scientifique en Python



Durée (recommandée) : 2 jours


Description

Python fait partie des langages modernes particulièrement bien adapté au calcul scientifique.

Il est gratuit et open-source, interactif, lisible, multi-plateformes et il possède de nombreux modules apportant aux développeurs des fonctionnalités similaires à celles de Matlab®.

Tout ceci fait de Python un outil performant dans de nombreuses applications de calcul scientifique et/ou statistique

Cette formation décrit les éléments permettant de mettre en œuvre les librairies scientifiques et en particulier les plus importantes pour les calculs scientifiques numériques (NumPy et SciPy) la représentation graphique (Matplotlib), les statitisques et la manipulations de données (pandas).


Public concerné

Ce cours s'adresse aux personnes souhaitant utiliser Python pour effectuer des opérations de calcul scientifique, que ce soit dans les domaines de l'informatique scientifique, de l'informatique financière ou des statistiques et traitement des données.


Contenu du cours

  • La pile SciPy
    • Présentation
    • Installation
    • Outils d’aide au développement
  • iPython
    • Commandes de base
    • Les "notebooks"
  • NumPy
    • Présentation
    • Les tableaux (ndarray)
    • Fonctions universelles
    • Les matrices
    • Algèbre linéaire
    • Transformation de fourrier
    • Tableaux et masques
    • Nombres aléatoires
  • pandas
    • Présentation
    • Les Series
    • Les Dataframes
    • Lecture/écriture des données
    • Interfaçage CSV, Excel, HDF5
    • Transformation des données
    • Manipulation des données par groupes
    • Fonctions statistiques
    • Affichage
  • SciPy
    • Présentation
    • Ajustement de courbes
    • Matrices creuses
    • Intégration et équations différentielles
    • Statistiques
    • Traitement des signaux
  • Matplotlib
    • Interface PyLab
    • API orientée objets de Matplotlib
    • Contrôle avancé des dessins
    • Le toolkit mplot3d

Niveau requis

Une bonne connaissance de la syntaxe du langage Python est nécessaire, ainsi que des connaissances sur le calcul numérique.

Une expérience de l'utilisation d'environnements de calculs tels que Matlab®, Octave, IDL® est un plus.


Déroulement du cours

Le cours est prévu pour comporter une partie travaux pratiques sur machine représentant envrion un tiers de la durée du cours.
Les participants reçoivent un support de cours qui leur servira par la suite d'ouvrage de référence.