Séances de cours associées à Matplotlib: Vue d'ensemble

Groupes d'automorphisme : Arbres et graphiques

Explore les groupes d'automorphisme dans les arbres et les graphiques, en se concentrant sur les extrémités et les types d'automorphismes.

Graphiques : Propriétés et représentations

Couvre les propriétés du graphique, les représentations et les algorithmes de traversée à l'aide de BFS et de DFS.

Groupes d'arbres et graphiques d'automorphisme II

Explore l'unicité des arbres, des groupes d'automorphisme, des graphiques Cayley-Abels et la construction de sous-groupes vertex-transitifs avec des actions locales prescrites.

Analyse annuelle des flux d'inondation: méthode Gumbel

Couvre l'analyse des flux annuels d'inondation en utilisant la méthode Gumbel et des applications pratiques en génie hydraulique.

Conditions et boucles: les bases de la programmation

Couvre les bases de la programmation, y compris les types, les variables, les méthodes, les fonctions, les conditions, les boucles et la logique booléenne.

Introduction à la programmation avec Python

Introduit des bases de programmation Python, couvrant les types de données, les opérateurs, les variables, les fonctions et le traçage de code.

Fonctions réelles: Graphiques et propriétés

Explore les fonctions réelles, leurs graphiques, leurs propriétés et leurs transformations, y compris la symétrie et la surjection.

Groupes automorphistes d'arbres et de graphiques

Explore les automorphismes des graphiques, en se concentrant sur les groupes d'automorphisme, les graphiques Cayley-Abels et la quasi-isométrie.

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Matplotlib: Types de graphiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore différents types de graphiques réalisables avec Matplotlib, montrant une variété de techniques de visualisation.

NumPy Arrays et représentations graphiques : Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.

Méthodes numériques : critères d'arrêt, SciPy et Matplotlib Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.

Introduction à NumPy et Matplotlib pour l'informatique scientifique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présentation de NumPy et Matplotlib, outils essentiels pour le calcul scientifique et la visualisation de données en Python.

Analyse des données sur la pollution atmosphérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

Les bases de la programmation LabVIEW Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les éléments essentiels de LabVIEW, résout les problèmes courants, gère le cache et les techniques de visualisation des données.

Programmation Matlab: Script et Fonction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la programmation Matlab avec des scripts et des fonctions, vectorisation et graphiques 2D.

Introduction à NumPy: Bases de l'informatique scientifique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit NumPy, en se concentrant sur la création de tableaux, la manipulation et ses avantages pour l'informatique scientifique.

LabVIEW: Affichage et DAQ Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la programmation LabVIEW pour l'acquisition et l'affichage de données, y compris le son et la visualisation LabVIEW.

L'essentiel de la science des données: Pandas, Numpy, Matplotlib Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente Pandas, Numpy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données dans Python.

Méthodes numériques : Bisection et tableaux multidimensionnels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de la méthode de bisection pour résoudre les équations non linéaires et son implémentation en utilisant Python avec NumPy et Matplotlib.