Corso di Programmazione Python - Collegio Ghislieri
Nel corso introdurremo i basilari concetti della programmazione Python e in seguito vi saranno una serire di lezioni tematiche dove si mostra come utilizzare il linguaggio di programmazione Python in applicazioni pertinenti alla Fisìca, Matematica, Biologia e alla Chimica.
Per qualsiasi dubbio non esitare a contattare Umberto Zerbinati (umberto.zerbinati02@universitadipavia.it) o Riccardo Invernizzi (riccardo.invernizzi03@universitadipavia.it).
Lezioni
Data | Riassunto | Notebook |
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12 Marzo 2020 | In questa lezione introduciamo la nozione di linguaggio di programmazione da un punto di vista della linguistica computazionale. Introduciamo inoltre tutte le basilari strutture dei dati. | Notebook .ipynb |
19 Marzo 2020 | In questa lezione introduciamo le strutture dati tra cui: liste,dizzionari, tuples, etc e le istruzioni if, else e elf per il controllo di flusso. | Notebook .ipynb |
24 Marzo 2020 | In questa lezione introduciamo la nozione di ciclo, utlizzando l'istruzione for e while. Approfondiamo inoltre le istruzione per lavoare con i file. | Notebook .ipynb |
26 Marzo 2020 | In questa lezione introduciamo la nozione di funzione e vediamo come trattarle in Python. | Notebook .ipynb |
31 Marzo 2020 | In questa lezione introduciamo i linguaggi orientati ad oggetti e introduciamo la nozione di classe. | Notebook .ipynb |
7 Aprile 2020 | Iniziamo con le lezioni tematica affrontando la questione di gestire strutture di dati complesse mediante la libreria Pandas. | Notebook .ipynb IMDB.csv Purchaes.csv |
9 Aprile 2020 | Diamo oggi una prima introduzione all'algebra lineare in Python utilizzando la libreria NumPy, maggiori informazioni sulla libreria si possono trovare qui. | Notebook .ipynb |
16 Aprile 2020 | Approfondiamo alcuni argomenti dell' algebra lineare, tramite degli esempi pratici | Notebook .ipynb Foto |
21 Aprile 2020 | Approfondiamo alcuni argomenti su come utilizzare la libreria Matplotlib e Seaborn per generare grafici. | Notebook .ipynb IMDB.csv |
23 Aprile 2020 | Approfondiamo alcuni argomenti riguardo l'interpolazione polinomiale in 1D e 2D, in particolare mostrermo l'utilizzo delle Spline, BSpline e triangoli di Bezier, mediante il pachetto SCIPY | Notebook .ipynb |
1 Maggio 2020 | Oggi studiamo alcuni strumenti basilari per l'analisi statistica dei dati, in particolare vedremo il problema di regressione e quello di classificazione. | Notebook .ipynb |
5 Maggio 2020 | Vediamo come lavoare con le immagini utilizzando le librerie PIL (Pillow) e SkImage | Notebook .ipynb Foto Fiore Foto Passeggiata |
7 Maggio 2020 | Approfondiamo oggi l' utilizzo di una libreria per Web Scraping | Notebook .ipynb |
12 Maggio 2020 | Oggi studiamo alcuni metodi per la risoluzione delle equazioni differenziali ordinarie. | Notebook .ipynb |
14 Maggio 2020 | Oggi accenniamo ai metodi ai volumi finiti per la risoluzione delle equazioni differenziali alle derivate parziali. | Notebook .ipynb |
Approfondimenti
Elementi Finiti Diffusione Reazione e Convezzione | Vediamo come utilizzare gli elementi finiti per risolvere l' equazione di diffusione reazione convezzione in 1D, daremo anche un accenno ai metodi di stabilizzazione non basati sul residuo. | Notebook .ipynb |
Elementi Finiti Problema Di Poisson (MATLAB) | Per chi fosse interessato a vedere coem funzionano gli elementi finiti in 2D, sono a disposizione acluni script (per ora sola in MATLAB) | Scripts |
Elementi Di Borodo e Problemi di Scattering Acustico | Per chi fosse interessato a vedere coem funzionano gli elementi di bordo per il problema di scattering acustisco, associati all'equazione di Helmholtz. Maggiori informazioni si trovano nelle dispense del corso di ADVPDE tenuto dal Professor Moiola. In particolare utilizziamo la libreria NGSOLVE che è un toolbox per le gli elementi finiti con un iterfaccia Python. | Notebook .ipynb |
Prerequisiti
Per il corso è necessario installare Anaconda un sistema per la gestione dei pachetti Python. E' possibile trovare qui la guida su come installare Conda.
Testi Consigliati
Segue elenco dei testi consigliati per approfondire i concetti trattati nel corso:
- Shaw, Z.A., 2013. Learn Python the hard way: A very simple introduction to the terrifyingly beautiful world of computers and code. Addison-Wesley.
- Guttag, J., 2016. Introduction to computation and programming using Python: With application to understanding data. MIT Press.