Основы SciPy | Научные И Математические Вычисления На Python

Sdílet
Vložit
  • čas přidán 2. 08. 2024
  • 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): github.com/pylounge/pylounge-...
    💸 Хочешь поддержать канал: qiwi.com/n/PYLOUNGE (Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE)
    💰 Donation Alerts:
    www.donationalerts.com/r/pylo...
    🚀 Социальные сети:
    ✅ Instagram: / py_lounge
    ✅ Telegram: t.me/pylounge
    ✅ Группа ВКонтакте: pylounge
    ✅ Канал PyLounge:
    / @pylounge
    ✅ Twitter: / pylounge
    ✅ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer@gmail.ru
    ✅ Music: www.free-stock-music.com/
    📒 Материалы из видео:
    ✅ Документация SciPy: docs.scipy.org/doc/scipy/
    ✅ Канал ‪@miracl6‬ / miracl6
    ✅ Основы NumPy Python: • Основы NumPy Python | ...
    ✅ Основы Matplotlib: • Основы Matplotlib | По...
    ✅ Основы Pandas Python: • Основы Pandas Python |...
    ✅ Основы Jupyter Notebook (Python): • Основы Jupyter Noteboo...
    ✅ Основы Markdown: • Как Оформить README-Фа...
    ✅ Основы Scikit-learn: • Основы Scikit-learn | ...
    ✅ 5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning: • 5 Лучших Книг По Data ...
    👨‍🏫 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

Komentáře • 12

  • @pylounge
    @pylounge  Před 2 lety +6

    Ролик по какой библиотеке вам ещё было бы интересно посмотреть?)

  • @magcoder8814
    @magcoder8814 Před 2 lety +9

    Хороший гайд по Scipy. Можно тогда ещё гайд по библиотеке символьной математики Sympy? Давно уже копаюсь с ней, было бы интересно узнать о ней больше

  • @saitaro
    @saitaro Před 2 lety +4

    Дружище, за этот обзор большое спасибо, теперь seaborn и plotly давай!

  • @user-km3cg8mp4o
    @user-km3cg8mp4o Před 2 lety +4

    интересное и информативное видео

  • @scream2133
    @scream2133 Před 2 lety +5

    Убедительно

  • @gangster-tz5xe
    @gangster-tz5xe Před 2 lety +7

    О, кайф
    В русскоязычном ютубе по сайпаю не так много видосов

  • @yakov.lopatin
    @yakov.lopatin Před 2 lety +2

    Спасибо!

  • @tutifrutti44
    @tutifrutti44 Před rokem +1

    Seaborn, please ❤️‍🔥❤️‍🔥❤️‍🔥

  • @russia365
    @russia365 Před rokem +2

    ПРивет, здарова пилауч!
    можешь пожалуйста сделать пример telegram bot на библиотеке telebot
    бота админа что то на подобие iris там где можно сделать типо так, ты отвечаешь пользователю на любое сообщение сообщением ударить то есть это выглядит так Пользователь 1 ударил(а) Пользователь 2
    Еще там где можно писать писать что на подобие фарма и каждые четыре часа можно писать фарма
    где еще можно устраивать браки типо когда пишешь мой брак там приходит брак с пользователем в чате
    вообщем что-то на подобие ириса, я знаю ты это можешь БИБЛИОТЕКА telebot!!!!1

  • @mykolashapkin
    @mykolashapkin Před 7 měsíci

    Конечно смешно ты поясняешь - взял стандартные примеры и quad, где не надо задавать параметры. Добавь методы Симпсона, Ромберга, трапеций и сравни их по точности

  • @freaking_Lamer
    @freaking_Lamer Před rokem +1

    Автор ролика ни в чём не разбирается и просто пересказывает документацию!.. и это очевидно!

    • @user-fl9cg8xf6e
      @user-fl9cg8xf6e Před 7 měsíci

      Тото я думаю неужели у нас вся молодежь такая ядреные математики 😂 у меня аж челюсть отвисла, сколько всяких узкоспециализированных терминов, я уж не говорю про наличие математической лексики у парня. А еще говорят, чтт математика не нудна в программмировании. Да тут не просто математика, так такая ядреная высшая математика, что за голову хватаешься. Сколько зарабатывают интересно люди с таким багажом знаний?