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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação

Escola de Engenharia de Lorena

Engenharia de Materiais

Disciplina: LOM3260 - Computação Científica em Python

Scientific Computing in Python

Créditos Aula:	4
Créditos Trabalho:	0
Carga Horária Total:	60 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	01/01/2023	Desativação:

Objetivos

Fornecer ao aluno uma introdução à computação científica moderna, usando a linguagem Python e suas bibliotecas numéricas e gráficas mais populares: numpy, scipy, matplotlib e pandas. Ao final do curso, o aluno estará capacitado a desenvolver programas complexos, de pequeno e médio porte para solucionar problemas de engenharia que envolvam processamento numérico de grandes conjuntos de dados e correlacionar variáveis usando métodos numéricos.

Provide the student with an introduction to modern scientific computing, using the Python language and its most popular numerical and graphical libraries: numpy, scipy, matplotlib, and pandas. At the end of the course, the student will be able to develop complex, small and medium-sized programs to solve engineering problems that involve numerical processing of large data sets and correlate variables using numerical methods.

Docente(s) Responsável(eis)

	7290967 - Emerson Gonçalves de Melo
	1176388 - Luiz Tadeu Fernandes Eleno

Programa Resumido

Introdução à programação em Python; palavras-chave em Python; rotinas e funções; classes; numpy e o conceito de slicing e indexing de arrays; revisão de métodos numéricos usando scipy; geração de gráficos e animações com a biblioteca matplotlib; criação de interfaces gráficas com o usuário usando matplotlib.widgets

Introduction to Python programming; keywords in Python; routines and functions; classes; numpy and the concept of slicing and indexing arrays; review of numerical methods using scipy; generating graphics and animations with the matplotlib library; creating graphical user interfaces using matplotlib.widgets

Programa

• Introdução à programação em Python • Instalação de uma distribuição Python em Windows e Linux • Formatação de arquivos em Python • Estruturas condicionais • Laços de repetição de comandos • Outras palavras-chaves e métodos • Rotinas e funções • Códigos multifonte e bibliotecas pessoais • Bibliotecas numéricas e gráficas: numpy, scipy e matplotlib • Programação orientada a objeto: classes • Conceito de objetos e instâncias • Classes e subclasses• “Arrays” em numpy • O conceito de array em numpy • “Slicing” e indexação • Trabalhando com arquivos (entrada e saída) • Gráficos em matplotlib • A biblioteca matplotlib.pyplot e gráficos em 2D e 3D • A biblioteca matplotlib.animation para criar gráficos animados. • Interfaces gráficas com o usuário (Graphical User Interface, GUI) • Interfaces simples com a biblioteca matplotlib.widgets.

• Introduction to Python programming • Installing a Python distribution on Windows and Linux • Python file formatting • Conditional structures • Command loops • Other keywords and methods • Routines and functions • Multi-source code and personal libraries • Numerical and graphical libraries: numpy, scipy and matplotlib • Object-oriented programming: classes • Concept of objects and instances • Classes and subclasses • “Arrays” in numpy • The concept of array in numpy • “Slicing” and indexing • Working with files ( input and output) • Graphs in matplotlib • The matplotlib.pyplot library and 2D and 3D graphs • The matplotlib.animation library for creating animated graphs. • Graphical User Interface (GUI) • Simple interfaces with the matplotlib.widgets library.

Avaliação

Método

Aulas expositivas e em laboratório computacional, trabalhos e exercícios comentados.

Critério

Média aritmética de exercícios e trabalhos propostos ao longo do curso e uma apresentação final de projeto.

Norma de Recuperação

Não haverá exame de recuperação.

Bibliografia

Lambert, K. A. Fundamentos de Python: estruturas de dados. Cengage, 2ed, 2022.
Nilo Ney Coutinho Menezes. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes, 3a ed, 2019.
Ramalho, L. Python Fluente. O’Reilly-Novatec, 2015
Downey, A. B. Pense em Python. O’Reilly-Novatec, 2016.
STEWART, J. M. Python for scientists. Cambridge University Press, 2014.
TELLES, M. Python Power, Boston: Thomson Course Technology PTR, 2008.
LUTZ, Mark. Programming Python, 3a ed, Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2006.
MCGREGGOR, D. M. Mastering matplotlib. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2015.

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