Riassunto di Introduction to Python programming

Syllabus del corso

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Esporta

Obiettivi

conoscere la sintassi di base del linguaggio Python (v 3) e dei pacchetti Numpy, Matplotlib e Pandas, e la struttura delle loro classi di uso più comune
leggere e scrivere tabelle di dati con Numpy e Pandas
produrre grafici pubblicabili con Matplotlib
saper implementare semplici algoritmi per il calcolo numerico sfruttando le classi di Numpy

Contenuti sintetici

Installazione di un ambiente Python e gestione dei pacchetti
Struttura sintattica, tipi di dati, classi native, stringhe e metodi di base
Il pacchetto Numpy
Il pacchetto Matplotlib
Il pacchetto Pandas
Lettura e scrittura di tabelle, manipolazione e visualizzazione di dati
Produzione di un grafico complesso con Matplotlib
Model fitting e stima degli errori

Programma esteso

Prerequisiti

È necessario avere accesso a un computer e saper aprire un terminale e un editor di testo. Sono richieste conoscenze matematico-statistiche di base, e una minima esperienza di programmazione.

Modalità didattica

1 CFU, 10 ore. Lezioni frontali ed esercitazioni, divise in incontri di 2 ore.

Materiale didattico

Materiale fornito dal docente.

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Lunedì 22 Febbraio h. 10:00-12:00
Mercoledì 24 Febbraio h. 10:00-12:00
Venerdì 26 Febbraio h. 10:00-12:00
Lunedì 01 Marzo h. 10:00-12:00
Mercoledì 03 Marzo h. 10:00-12:00

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Presentazione sull'argomento di tesi (o altro argomento a scelta) del candidato, in cui si evidenzia l'applicazione di Python

Orario di ricevimento

Ricevimento su appuntamento, contattare il docente.

Esporta

Aims

get to know the basic syntax of the Python (v 3) language and of the Numpy, Matplotlib and Pandas packages, and the structure of their most commonly used classes
learn how to read and write data tables with Numpy and Pandas
learn how to produce publication-quality plots with Matplotlib
get acquainted with the implementation of simple numerical methods exploiting Numpy classes
model fitting basics in Python

Installation of a Python environment and package management
Syntax, data types, native classes, strings and base methods
the Numpy package
the Matplotlib package
the Pandas package
Data table input/output, data manipulation and visualization
Creation of a complex plot with Matplotlib
Model fitting and error estimation

Detailed program

Prerequisites

Access to a computer and the ability to open a terminal window and a text editor are required. Basic mathematical-statistical knowledge and minimal programming experience are expected.