Ta repozitorij predstavlja arhiv in se več ne razvija. Aktiven repozitorij: https://github.com/jankoslavic/pynm

Programiranje in numerične metode v ekosistemu Pythona

Predavanja temeljijo na ekosistemu Python in bodo izvedena v obliki Jupyter notebook-ov. Tukaj predstavljena vsebina je osnova za dva predmeta, ki se poučujeta na Fakulteti za strojništvo (Univerza v Ljubljani):

• Numerične metode 2l. RR
• Programiranje in numerične metode 2l. PAP

Poženite to izvršljivo knjigo na spletu:
(lab)

Seznam predavanj

• Predavanje 1 - Uvod v Python
• Predavanje 2 - Print, delo z datotekami, funkcije, moduli
• Predavanje 3 - Moduli, numpy, matplotlib
• Predavanje 4 - Objektno programiranje, simbolno računanje
• Predavanje 5 - Uvod v numerične metode in sistemi linearnih enačb 1
• Predavanje 6 - Sistemi linearnih enačb 2
• Predavanje 7 - Interpolacija
• Predavanje 8 - Aproksimacija
• Predavanje 9 - Reševanje enačb
• Predavanje 10 - Numerično odvajanje
• Predavanje 11 - Numerično integriranje
• Predavanje 12 - Numerično reševanje diferencialnih enačb - začetni problem
• Predavanje 13 - Numerično reševanje diferencialnih enačb - robni problem
• Predavanje 14 - Testiranje pravilnosti kode, uporabniški vmesnik
• Predavanje 15 - Uvod v Mathematico*

* Fakultativno predavanje, študentje Fakultete za strojništvo UNI-LJ imate možnost pridobiti licenčno verzijo programa Mathematica na tej povezavi.

Dovoljenje za uporabo (License)

To delo je prosto za nekomercialno uporabo pri čemer morate navesti vir, avtorja in Fakulteto za strojništvo, Univerze v Ljubljani.

Navodilo za pripravo virtualnega okolja (Virtual Environment)

Opomba: gre za napredno uporabo; uporabljajte previdno.

Nameščen mora biti Python in pip, nato namestite Virtual Environment (nahajate se v osnovni mapi tega repozitorija in v lupini z administratorskimi pravicami):

pip install -r virtualenv

Sedaj ustvarite virtualno okolje (kreirala se bo nova podmapa venv):

virtualenv venv

Akrivirate virtualno okolje:

venv\Scripts\activate

Namestite vse potrebne pakete:

pip install -r requirements.txt

Pripravite novi Jupyter kernel (jedro):

ipython kernel install --user --name=pinm

Potem je treba namestiti še:

jupyter contrib nbextension install

Jupyter notebook jedro pinm dostopamo tako, da pokličemo "jupyter notebook" in potem v programu izberemo ustrezno jedro (kernel). Okolje venv aktiviramo tako, da se nahajamo v osnovni mapi repozitorija in sprožimo:

venv\Scripts\activate