Vorlesung Datenanalyse mit Python
Datenenanalyse mit Python
Idee des Kurses ‘Datenanalyse mit Python’
Vorlesungsskript
1. Python
1.1. Sprache
1.1.1. Arbeiten mit Python
1.1.2. JupyterLab
1.1.3. Syntax
1.2. Grundlagen
1.2.1. Zahlen
1.2.2. Operationen
1.2.3. Variablen
1.2.4. Funktionen
1.2.5. Zeichenketten
1.2.6. Listen
1.2.7. Sammeltypen
1.3. Flusskontrolle
1.3.1. Schleifen
1.3.2. Abzweigungen
1.3.3. Funktionen
1.4. Weitere Themen
1.4.1. Module
1.4.2. Formatierte Zeichenketten
1.4.3. Dateien
2. Datenanalyse
2.1. Visualisierung
2.1.1. matplotlib-Modul
2.1.2. Eindimensionale Daten
2.1.3. Beschriftung
2.1.4. Farben
2.1.5. Skalierung
2.2. Verarbeitung
2.2.1. numpy-Modul
2.2.2. numpy-Arrays
2.2.3. Referenzen
2.2.4. Dateien
2.2.5. Mehrdimensionale Daten
2.2.6. Bilddaten
2.3. Modellierung
2.3.1. Polynominterpolation
2.3.2. Fitting
2.3.3. Splines
Aufgabensammlung
1. Python
1.1. Markdown
1.2. Operationen
1.3. Variablen
1.4. Listen
1.5. Anwendung von Schleifen
1.6. Abzweigungen
1.7. Funktion für π-Näherungsformel
1.8. Sortieralgorithmus
1.9. Formattierte Strings
1.10. Einwohnerzahl Europa
1.11. Temperaturdaten
1.12. Zusatzaufgaben
Grundlagen
Flusskontrolle
2. Datenanalyse
2.1. Plotten von Funktionen
2.2. Daten aus Datei plotten
2.3. Numpy Arrays
2.4. Temperaturdaten II
2.5. Fitting und Interpolation
2.6. Ballonfahrt
2.7. Zusatzaufgaben
Visualisierung
Verarbeitung
Modellierung
Bildverarbeitung
repository
open issue
Index
