Technology

Introdução Ao Scipy No Python Parte I

By Vitor Amadeu Souza

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length1h 26m

About this audiobook

Nesta obra, exploraremos a biblioteca SciPy, uma ferramenta poderosa para a realização de operações avançadas em matemática, ciência e engenharia, especialmente em conjunto com o Numpy. A SciPy oferece uma ampla gama de funcionalidades para manipulação de arrays e matrizes, além de métodos sofisticados para resolver problemas complexos, que são essenciais no desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais (RNA) e outras áreas de aprendizado de máquina. Ao longo dos capítulos, diversos exemplos práticos são apresentados, como a resolução de sistemas lineares e decomposição LU, essenciais para a análise de grandes conjuntos de dados. Técnicas de integração numérica, como a quadratura de Gauss e a integração Monte Carlo, são discutidas, demonstrando como elas podem ser aplicadas para resolver problemas de otimização e estimativas em dados contínuos dentre outros, conforme listado no sumário.

Artificial Intelligence Robot Fiction

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 26 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateAug 11, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Sumário

4Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

5neste caso o prompt. Observe abaixo:

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6Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

7constantes. Acompanhe um exemplo.

8operadores relacionais:

9>>> t1="brasil"

10uma string.

11teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

12comando.

13seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

14print(x)

15Função count()

16diferença, união, interseção e diferença simétrica.

17deste script para o Python, digitando:

18seguintes funções:

19>>> cos(pi)

20A seguir exemplos com números complexos.

21conforme ilustra o próximo exemplo.

22exemplo:

23O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

241 x

25Capítulo IV

26x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()

27O código cria uma interpolação cúbica para um conjunto de dados usando