Guest
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
