Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage......einfache Python-Scripts bzw. Programme im wissenschaftlichen Kontext zu erstellen....NumPy, SciPy und Matplotlib zu verwenden....das Prinzip der dynamischen Typisierung zu erklären.
- Eingebaute Typen- Verzweigungen, Schleifen und Exceptions- Funktionen- NumPy, SciPy und Matplotlib- Module und Klassen
Vortrag; Hausübungen, in denen ein Programm schrittweise entwickelt wird; Besprechung der Hausübungen.
Python ist eine sehr vielseitige Programmiersprache mit klarer, kompakter Syntax. Es verbindet die Möglichkeiten traditioneller Programmiersprachen (Fortran, C/C++, Java) mit jenen von higher level Tools wie Matlab und z.B. einfachem Zugriff auf Betriebssystemoperationen. Python gewinnt aus diesen Gründen an Bedeutung; im wissenschaftlichen Umfeld lässt sich das am SciPy-Projekt ablesen, das die Entwicklung von Tools für wissenschaftliche Anwendungen koordiniert, oder dass immer mehr in traditionellen Programmiersprachen geschriebene Software Python-Interfaces anbietet, welche deren Steuerung und die Weiterverarbeitung der Daten erleichtern.
Hausübungen, mündliche Prüfung.
Gültigkeit der Anmeldung erfordert Anwesenheit in der 1. Stunde.
Voraussetzung für die Anmeldung ist eine Fortmeldung zu einem der folgenden Studien:
Es werden Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache wie z.B. C vorausgesetzt. Vertrautheit mit den Grundprinzipien objektorientierter Programmierung sind von Vorteil aber nicht unbedingt nötig. Vorkenntnisse in Python sind nicht erforderlich.
