(Quelle: xkcd)
Python ist eine Skriptsprache, die in den letzten Jahren stark an Beliebtheit zugenommen hat dank ihrer klaren Syntax und der umfassenden Bibliothek an Modulen. Gerade für naturwissenschaftliche Fragestellungen steht davon eine Vielzahl (z.B Numpy, Scipy, ...) bereit, die es erlauben, numerische, statistische und physikalische Probleme mit vergleichsweise geringem Aufwand zu lösen.
Dieser Kurs richtet sich an Naturwissenschaftler, die grundlegende Kenntnisse im Programmieren lernen, und diese auf konkrete Problemstellungen anwenden möchten. Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht notwendig.
An jedem Kurstag wird es einen theoretischen Teil geben, in dem ein neues Thema vorgestellt wird. Anschließend können die Teilnehmer dann das neugelernte Wissen an Beispielen erproben.
Der folgende Verlaufsplan zeigt gerade in den späteren Wochen Module und Themen, die angeschnitten werden können, aber nicht müssen. Soll heißen, Vorschläge der Studenten werden gerne angenommen.
- Hello World
- Datentypen und Variablen
- Operatoren
- Schleifen
- Bedingungen
- Ein- und Ausgabe
- Listen
- Tupel und Sequenzen
- Mengen (Sets)
- Assoziative Arrays (Dictionaries)
- Funktionen
- Klassen, Objekte
- Importieren von Modulen
- Übersicht über die Standard Library
- Pip
- Virtualenv
- Selbsterstellte Module
- Arrays
- Array Arithmetik
- Indexing/Slicing
- Daten einlesen und schreiben
- Lineare Algebra
- Bildbearbeitung
- Integration
- Lineare Regression/Funktionen fitten
- Funktionen plotten
- Histogramme
- Wetterdaten von Halle analysieren
- Verlet Algorithmus
- Simulation eines idealen Gases
- Hartree Fock Methode
- Pypy
- Cython