Основы SciPy | Научные И Математические Вычисления На Python

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): https://github.com/pylounge/pylounge-...

💸 Хочешь поддержать канал: https://qiwi.com/n/PYLOUNGE (Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE)
💰 Donation Alerts:
https://www.donationalerts.com/r/pylo...

🚀 Социальные сети:
✅ Instagram:   / py_lounge  
✅ Telegram: https://t.me/pylounge
✅ Группа ВКонтакте: https://vk.com/pylounge
✅ Канал PyLounge:
   / @pylounge  
✅ Twitter:   / pylounge  
✅ По вопросам сотрудничества и предложений: [email protected]
✅ Music: https://www.free-stock-music.com/

📒 Материалы из видео:
✅ Документация SciPy: https://docs.scipy.org/doc/scipy/
✅ Канал ‪@miracl6‬    / miracl6  
✅ Основы NumPy Python:    • Основы NumPy Python | Массивы, Матриц...  
✅ Основы Matplotlib:    • Основы Matplotlib | Построение График...  
✅ Основы Pandas Python:    • Основы Pandas Python | Series, DataFr...  
✅ Основы Jupyter Notebook (Python):    • Основы Jupyter Notebook (Python)  
✅ Основы Markdown:    • Как Оформить README-Файл На GitHub | ...  
✅ Основы Scikit-learn:    • Основы Scikit-learn | Машинное Обучен...  
✅ 5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning:    • 5 Лучших Книг По Data Science И Machi...  

👨‍🏫 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 (scipy.special)
10:25 - Интегральные функции (scipy.integrate)
11:00 - Вычисление интегралов
13:02 - Решение дифференциальных уравнений (ОДУ)
18:13 - Интерполяция (scipy.interpolate)
21:30 - Оптимизация (scipy.optimize)
22:31 - Нахождение минимума функции
26:07 - Вычисление корней уравнения
27:32 - Функции преобразования Фурье (scipy.fft)
28:45 - Обработка сигналов (scipy.signal)
31:33 - Константы (scipy.constants)
33:01 - Линейная алгебра (scipy.linalg)
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 (scipy.spatial)
40:31 - Функции многомерной обработки изображений (scipy.ndimage)
44:24 - Статистика (scipy.stats)
47:15 - Проверка гипотезы (критерий Шапиро-Уилка и Пирсона)
52:03 - Генерация равномерного распределения
52:23 - T-критерий Стьюдента
53:44 - Алгоритмы кластерного анализа (scipy.cluster)
55:17 - Графы (scipy.sparse.csgraph)
55:40 - Алгоритм Дейкстры
56:29 - Поиск в глубину
56:48 - Ввод и вывод (scipy.io)
59:03 - Полезные ресурсы и рекомендации
01:00:28 - Заключение
01:01:24 - Концовка

#pylounge #scipy #python #ityoutubersru #itubeteam