Python ile Bilimsel Hesaplama

Python ile Bilimsel Hesaplama ders notlarının müfredatı: Python temelleri, NumPy dizileri ve lineer cebir, Matplotlib ile grafik, SymPy ile sembolik hesap, SciPy ile kök bulma, integral, interpolasyon ve diferansiyel denklemler, Monte Carlo yöntemleri ve pandas ile veri analizi.

Python ile Bilimsel Hesaplama, Python’ı matematik yapmak için bir araç olarak öğretir. Her bölüm aracı, okurun zaten tanıdığı bir matematik problemi üzerinden tanıtır: asal sayılar ve en büyük ortak bölen ile dilin temelleri, matrisler ve özdeğerlerle NumPy, kök bulma, integral ve diferansiyel denklemlerle SciPy, simülasyonlarla olasılık. Notlardaki her kod çalıştırılmış ve çıktısıyla birlikte verilmiştir; okur kodu kendi bilgisayarında ya da tarayıcıda çalışan bir Jupyter ortamında aynen deneyebilir.

Kodların arkasındaki matematik için Nümerik Analiz, Lineer Cebir, Diferansiyel Denklemler ve Olasılık Teorisi notlarına bakılabilir.

Ders İçeriği

1. Python Temelleri

• Python ile ilk adımlar: sayılar, değişkenler ve ifadeler
• Kontrol yapıları ve fonksiyonlar
• Veri yapıları ve comprehension
• Sınıflar, hata yakalama ve dosyalar

2. NumPy

• NumPy dizileri
• Vektörizasyon ve broadcasting
• NumPy ile lineer cebir

3. Görselleştirme

• Matplotlib ile grafik çizimi

4. Sembolik ve Sayısal Hesap

• SymPy ile sembolik hesap
• Kök bulma ve optimizasyon
• Sayısal türev ve integral
• Polinomlar, interpolasyon ve eğri uydurma
• Diferansiyel denklemlerin sayısal çözümü

5. Olasılık, Simülasyon ve Veri

• Rastgele sayılar ve Monte Carlo yöntemleri
• Pandas ile veri analizi

Notları indirin

• Python ile Bilimsel HesaplamaPDF6,5 MB EPUB1,2 MB