Слайд 1 Слайд 2 Слайд 3 Слайд 4 Слайд 5 Слайд 6 Слайд 7 Слайд 8 Слайд 9 Слайд 10 Слайд 11 Слайд 12 Слайд 13 Слайд 14 Слайд 15 Слайд 16 Слайд 17 Слайд 18 Слайд 19 Слайд 20 Слайд 21 Слайд 22 Слайд 23 Слайд 24 Слайд 25 Слайд 26 Слайд 27 Слайд 28 Слайд 29 Слайд 30 Слайд 31 Слайд 32 Слайд 33 Слайд 34 Слайд 35 Слайд 36 Слайд 37 Слайд 38 Слайд 39 Слайд 40 Слайд 41 Слайд 42 Слайд 43 Слайд 44 Слайд 45 Слайд 46 Слайд 47 Слайд 48 Слайд 49 Слайд 50 Слайд 51 Слайд 52 Слайд 53 Слайд 54 Слайд 55 Слайд 56 Слайд 57 Слайд 58
1: Основы Python Пакет NumPy
2: PIP: PIP Installs Packages sudo pip install packagename sudo pip uninstall packagename cd C:Python27Scripts pip install packagename pip uninstall packagename pip install numpy
3: Arrays – Numerical Python (Numpy) Списки
4: Numpy – N-dimensional Array manipulations
5: Numpy – Creating vectors From lists numpy. array – создание массива из списка значений
6: import numpy import numpy M numpy. array(1,2, 3, 4, 5,6, 7,8, dtypefloat) print M 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. print M. ndim 2 print M. shape (4, 2) print M. size 8 print len(M) 4 print numpy. sin(M) 0. 84147098 0. 90929743 0. 14112001 -0. 7568025 -0. 95892427 -0. 2794155 0. 6569866 0. 98935825
7: Numpy – Creating matrices
8: Numpy – Matrices use
9: Numpy – Creating arrays
10: Numpy – Creating arrays
11: Numpy – array creation and use
12: Numpy – array creation and use
13: Numpy – Creating arrays Чтение из файла
14: Numpy – Creating arrays Сохранение в файл
15: Numpy – Creating arrays
16: Numpy – array methods
17: Numpy – array methods - sorting
18: Numpy – array functions
19: Numpy – array operations
20: Numpy – arrays, matrices
21: Numpy – matrices
23: Plotting - matplotlib
24: Matplotlib. pyplot basic example
25: Matplotlib. pyplot basic example
27: Matplotlib. pyplot basic example
30: Matplotlib. pyplot example
31: Matplotlib. pyplot basic example
32: Matplotlib. pyplot basic example
33: import numpy as np import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt x np. arange(0. 0, 5. 0, 0. 1) plt. plot(x, x2, bo, labely x2) plt. plot(x, np. cos(2np. pix), r--, labely cos(2 pi x)) plt. legend(loc0,fancyboxTrue,shadowTrue,titleLegend) plt. xlabel(x) plt. ylabel(y) plt. title(title) plt. show()
34: Matplotlib. pyplot basic example
35: Matplotlib. pyplot basic example
36: Overwhelming annotation
37: Matplotlib. pyplot basic example
38: Matplotlib. pyplot basic example
41: Пакет SciPy
42: Генерация и визуализация случайных последовательностей Субмодуль numpy. random включает векторные версии нескольких различных генераторов случайных чисел.
43: Data Modeling and Fitting curvefit – метод, позволяющий аппроксимировать набор точек некоторой функциональной зависимостью, основанный на минимизации невязки
44: Data Modeling and Fitting curvefit – метод, позволяющий аппроксимировать набор точек некоторой функциональной зависимомтью, основанный на минимизации невязки
45: функция fsolve – решение уравнений функция fsolve – решение уравнений
46: Interpolation
47: Интегрирование
48: Интегрирование
49: Решение дифференциальных уравнений Функция odeint
50: Решение дифференциальных уравнений Функция integrate. odeint
51: Решение дифференциальных уравнений Функция integrate. odeint
52: Решение дифференциальных уравнений Функция integrate. odeint
53: На языке программирования Python для спектра звезды, полученного при наблюдениях в оптическом диапазоне (specstar. txt), определить температуру звезды, используя аппроксимацию спектра законом излучения черного тела. Построить исходный спектр и спектр АЧТ для полученных температуры и интенсивности. На языке программирования Python для спектра звезды, полученного при наблюдениях в оптическом диапазоне (specstar. txt), определить температуру звезды, используя аппроксимацию спектра законом излучения черного тела. Построить исходный спектр и спектр АЧТ для полученных температуры и интенсивности. В файле specstar. txt первая колонка соответствует длине волны A, вторая – интенсивности на данной длине волны.
54: GAIA DR2 http://gea. esac. esa. int/archive/
56: GAIA DR2
57: GAIA DR2
58: Numpy, matplotlib