Skip to content

msabramova/202-Advanced-Python-1

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

24 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

202-Advanced-Python-1

Всем привет! Ниже список того, что нам потребуется для успешной работы в течение этого года:

  1. Python в составе пакета Anaconda. Советую поставить Miniconda

  2. Если вы поставили Anaconda, то этот пункт пропускаем. Если Miniconda, то надо будет установить зависимости. В Windows открыть Anaconda Prompt, в Linux открыть консоль. Выполнить команду:
    conda install numpy scipy matplotlib jupyter
    Если хотите установить Spyder IDE, то надо дополнительно выполнить команду
    conda install spyder

  3. Завести аккаунт на GitHub

  4. Поставить git. Для удобства можно сразу поставить GitHub Desktop.

  5. Поставить Lyx

  6. Для написания документов на Markdown советую использовать онлайн-редактор StackEdit

  7. Для написания документов на TeX советую использовать онлайн-редактор OverLeaf

  8. Для выполнения заданий сделать форк репозитория 202-Advanced-Python-1

Задания по Python. Сентябрь - октябрь

Для прохождения промежуточной аттестации необходимо выполнить 5 заданий:

  1. Задание на базовый синтаксис, условие которого описано тут
  2. Задание на парсинг файла, условие которого описано тут
  3. Задание на основы numpy, условие которого описано тут
  4. Задание на основы Lyx/TeX. Необходимо набрать этот текст с формулами
  5. Задание на обработку результатов физического практикума, в котором используются все пройденные темы. В процессе задания необходимо взять результаты измерений на практикуме, загрузить их из файла и провести обработку с построениями графиков (возможно с МНК). Также описать базово что измеряется и используемую математическую модель для этих конкретных измерений. Отчёт — блокнот Jupyter с описанием того, что обрабатывается (на markdown, конечно), кодом обработки и графиками.

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 97.4%
  • Python 1.3%
  • TeX 1.3%