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Explorando aspectos fundamentais da matemática com Python e Jupyter

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the-akira/Python-Matematica

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Matemática (μάθημα) com Python

Python

A matemática (dos termos gregos μάθημα, transliterado máthēma, 'ciência', 'conhecimento' ou 'aprendizagem'; e μαθηματικός, transliterado mathēmatikós, 'inclinado a aprender') é a ciência do raciocínio lógico e abstrato, que estuda quantidades, medidas, espaços, estruturas, variações e estatísticas. Um trabalho matemático consiste em procurar por padrões, formular conjecturas e, por meio de deduções rigorosas a partir de axiomas e definições, estabelecer novos resultados. A matemática desenvolveu-se principalmente na Mesopotâmia, no Egito, na Grécia, na Índia e no Oriente Médio. A partir da Renascença, o desenvolvimento da matemática intensificou-se na Europa, quando novas descobertas científicas levaram a um crescimento acelerado que dura até os dias de hoje... Leia mais

Projeto

A ideia do projeto é explorar aspectos fundamentais da matemática através de experimentos com importantes bibliotecas Python.

Recomendamos você obter o pacote científico completo de Python (incluindo o Jupyter-Notebook), acesse: anaconda e divirta-se experimentando.

Conteúdo

  1. Teorema Fundamental do Cálculo com SymPy
  2. Álgebra Linear com SymPy
  3. Estatística Descritiva com Pandas
  4. Explorando a Álgebra Linear com NumPy
  5. Gráficos com Pandas e Matplotlib
  6. Gráficos de Equações com SymPy
  7. Onda Senoidal
  8. Onda Cossenoidal
  9. Onda Quadrada
  10. Onda Dente de Serra
  11. Transformada de Fourier
  12. Transformada Inversa de Fourier
  13. Algoritmo Euclideano
  14. Equação de Euler com SymPy
  15. Números de Fibonacci
  16. Função Sigmoid
  17. Função Tangente Hiperbólica
  18. Função de Unidade Linear Retificada
  19. Função Exponencial
  20. Espiral de Arquimedes
  21. Triângulo de Sierpinski
  22. Conjunto de Mandelbrot
  23. Permutações e Combinações
  24. Equações Diferenciais Ordinárias
  25. Análise de Algoritmos
  26. Símbolos da Matemática Explicados com Python
  27. Compreendendo Logaritmos com Python
  28. Referências

Releases

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Packages

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