Wissenschaftliches Rechnen mit Python und NumPy
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Python hat sich, nicht zuletzt wegen seiner Benutzerfreundlichkeit, zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Gleichzeitig begrenzen die Spracheigenschaften, die diese Benutzerfreundlichkeit ermöglichen, auch die Geschwindigkeit von Python bei rechenintensiven Aufgaben. Es gib allerdings auch für Python Werkzeuge, mit denen man effizient rechnen kann, sodass die Sprache sogar in den Bereich des Hochleistungsrechnens Einzug gehalten hat.
Eines dieser Werkzeuge ist das NumPy-Paket. NumPy liefert einen effizienten Array-Datentyp und zugehörige Rechenfunktionen für Python, die zusammen die Grundlage vieler aktueller wissenschaftlichen Bibliotheken bilden.
In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie NumPy verwenden, um Ihre eigenen Computing-Aufgaben in Python umzusetzen. Wir beginnen mit einem Überblick darüber, was Python im Vergleich zu anderen Sprachen langsam macht und wie NumPy-Arrays helfen, diese Probleme zu umgehen. Wir schauen uns das Speichermodell von NumPy an, stellen Ihnen die nützlichsten Funktionen des Pakets vor und zeigen, wie Sie NumPy für verschiedene Aufgaben einsetzen — angefangen bei elementweisen Arrayoperationen über die lineare Algebra bis hin zur Implementierung numerischer Methoden.
Um den direkten Austausch zwischen den Teilnehmer:innen und Instruktoren zu ermöglichen, bieten wir diesen Workshop nur in Präsenz und nicht als Hybridkurs an.
Die Kurssprache ist Englisch.
Voraussetzungen
Um an diesem Workshop teilzunehmen, sollten Sie mit den Grundlagen von Python vertraut sein.
Bringen Sie gern Ihren eigenen Laptop mit. Sie benötigen lediglich eine funktionierende Python-Installation mit Jupyter Lab oder Jupyter Notebook.
