Introduction to Python for Doctoral Students
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | 7404-ITP | Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
| Nazwa przedmiotu: | Introduction to Python for Doctoral Students | ||
| Jednostka: | Szkoła Doktorska Nauk Ścisłych i Przyrodniczych | ||
| Grupy: | |||
| Punkty ECTS i inne: |
(brak)
 |
||
| Język prowadzenia: | angielski | ||
| Wymagania wstępne: | (tylko po angielsku) None |
||
| Rodzaj przedmiotu: | przedmiot fakultatywny |
||
| Całkowity nakład pracy studenta: | (tylko po angielsku) 30 h laboratory 30 h own work |
||
| Efekty uczenia się - wiedza: | (tylko po angielsku) Knowledge about python language and packages numpy, scipy,matplotlib and others |
||
| Efekty uczenia się - umiejętności: | (tylko po angielsku) Ability to write test and debug python programs |
||
| Efekty uczenia się - kompetencje społeczne: | (tylko po angielsku) None |
||
| Metody dydaktyczne: | (tylko po angielsku) None |
||
| Skrócony opis: |
(tylko po angielsku) 1. Working in console mode, script mode, and with cells. 2. Most important build-in types 3. Conditional statements 4. Functions 5. Loops, iterators, generator functions, itertools 6. List comprehensions and generator expressions 7. Functional programming 8. String formating 9. Modules and imports 10. Itertools 11. Math functions and pseudorandom numbers 12. Standard input, command-line arguments 13. Handling exceptions 14. Working with files 15. Performance measurements 16. Serialization 17. Interfacing system commands 18. Handling www-data 19. Classes and instances 20. Special methods: constructor, operators 21. Inheritance and shadowing 22. Raising exceptions 23. Iterators as class instances 24. Context managers as class instances 25. Function attributes, decorators 26. Managing class attributes 27. Numpy arrays, vectorisation 28. Plotting with matplotlib.pyplot 29. Solving differential equations with scipy.integrate 30. Optimisation with scipy.optimize |
||
| Pełny opis: |
(tylko po angielsku) 1. Working in console mode, script mode, and with cells. 2. Most important build-in types 3. Conditional statements, 4. Functions 5. Loops, iterators, generator functions, itertools 6. List comprehensions and generator expressions 7. Functional programming 8. String formating 9. Modules and imports 10. Itertools 11. Math functions and pseudorandom numbers 12. Standard input, command-line arguments 13. Handling exceptions 14. Working with files 15. Performance comparisons, running time measurements 16. Serialization 17. Interfacing system commands 18. Handling www-data 19. Classes and instances 20. Special methods: constructor, operators 21. Inheritance and shadowing 22. Raising exceptions 23. Iterators as class instances 24. Context managers as class instances 25. Function attributes, function and class decorators 26. Managing class attributes, properties, descriptors, __slots__, static methods, class methods 27. Numpy arrays, vectorisation 28. Plotting with matplotlib.pyplot 29. Solving differential equations with scipy.integrate 30. Optimisation with scipy.optimize |
||
| Literatura: |
(tylko po angielsku) Mark Lutz Python https://docs.python.org/3/ |
||
| Metody i kryteria oceniania: |
(tylko po angielsku) Final colloquium |
||
| Praktyki zawodowe: |
(tylko po angielsku) None |
||
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (w trakcie)
| Okres: | 2022-02-21 - 2022-09-30 |
 
 zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin  więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Gniewomir Sarbicki | |
| Prowadzący grup: | Gniewomir Sarbicki | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie lub ocena
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.