Programma di Laboratorio Di Informatica:

Introduzione a Python: Come installare Python Linguaggi di programmazione: interpreti e compilatori Come scrivere un programma Variabili, espressioni, istruzioni Esecuzione condizionale Esecuzione alternativa Funzioni Iterazioni Stringhe File Elenchi Dizionari Tuple Fondamenti di NumPy: Array e vectorized computation Come utilizzare pandas Caricamento di dati, memorizzazione e formati dei file Come operare sui dati Rappresentazioni grafiche Introduzione all'analisi di dati in Matlab: I grafici. Grafici bidimensionali elementari. Modifica del tipo di linea. Grafici sovrapposti e sotto-grafici. Grafici con due assi Y. Altri grafici bidimensionali. Grafici logaritmici. Grafici polari. Grafici discreti. Grafici a barre e a torta. Grafici tridimensionali. Grafici lineari. Grafici di superfici. Altri grafici tridimensionali. Manipolazione e salvataggio di grafici. Regressione Adattamento di curve superfici ai dati attraverso il Curve Fitting Toolbox. Analisi esplorative, pre-elaborazione e post-elaborazione di dati, confronto fra modelli candidati e rimozione di valori anomali. La statistica. I momenti. L'istogramma. Modellizzazione di dati per mezzo della Distribution Fitter App. L'input e l'output. Input da linea di comando. Output da linea di comando. Importazione da file. Definire nuove funzioni. La documentazione di script e funzioni. Il calcolo simbolico. L'utilizzo di variabili simboliche. La risoluzione di espressioni simboliche. La grafica simbolica. Derivazione simbolica. Integrazione simbolica. Lavorare con le immagini. L'uso di Image Processing Toolbox: analisi, visualizzazione e algoritmi di miglioramento di immagini.