{
 "cells": [
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "# Computergestützte Datenauswertung\n",
    "**Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP)** <br>\n",
    "**Institut für Theorie der Kondensierten Materie (TKM)** <br>\n",
    "Prof. Dr. Torben Ferber (ETP) <br>\n",
    "Dr. Nils Faltermann (ETP), Dr. Andreas Poenicke (TKM), Alexander Heidelbach (ETP) <br>\n",
    "[Ilias Seite zum Kurs](https://ilias.studium.kit.edu/ilias.php?ref_id=2067677&cmd=frameset&cmdClass=ilrepositorygui&cmdNode=x0&baseClass=ilrepositorygui) <br>\n",
    "Sommersemester 2023 – Blatt 01 <br>\n",
    "Abgabe: Montag, 24.04.2023, 10:00 Uhr (online & freiwillig)\n",
    "\n",
    "---"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Das erste Übungsblatt dient dem Vertrautmachen mit *Jupyter* Notebooks und *Python*. \n",
    "Hier sollen Sie sich mit Ihrer Arbeitsumgebung auseinandersetzen und gegebenenfalls mit Ihrem Tutor Schwierigkeiten besprechen. \n",
    "Sollten Sie ein etwas ausführlicheres *Python* Tutorial zum Erlangen, Vertiefen oder Auffrischen Ihrer *Python*-Kenntnisse benötigen, finden Sie [hier](https://git.scc.kit.edu/yh5078/datenanalyse/-/blob/master/jupyter/PythonIntro.ipynb) ein *Jupyter* Notebook, welches Sie gerne auf freiwilliger Basis durcharbeiten können.\n",
    "\n",
    "Zunächst noch einige ergänzende Worte zu der Umgebung: <br>\n",
    "Die Umgebung, in der Sie hier arbeiten, wird als *Jupyter* Notebook bezeichnet. \n",
    "*Jupyter* Notebooks sind Dateien vom Typ *.ipynb*, die sowohl erklärenden Text als auch Anweisungen für den Computer enthalten. \n",
    "*Jupyter* bietet eine Browser-Schnittstelle mit einer (einfachen) Entwicklungsumgebung für Anweisungen in der Sprache *Python* und erklärende Texte im intuitiven *Markdown*-Format. \n",
    "Die Eingabe von Formeln im $\\LaTeX$-Format zur komfortablen und grafisch ansprechenden Gestaltung von Formeln wird ebenfalls unterstützt. \n",
    "\n",
    "Die *Jupyter*-Oberfläche lässt sich zwar komplett mit der Maus bedienen, viel effizienter ist es allerdings, nach einiger Eingewöhnung die Tastatur zu benutzen. \n",
    "Eine kleine Liste an Tastenkürzeln (genannt \"*Jupyter*-Shortcuts\") ist hier - als Tabelle im *Markdown*-Format:\n",
    "\n",
    " Modus            | Befehl            | Aktion                                      |\n",
    ":-----------------|:------------------|:--------------------------------------------|\n",
    "**A**llgemein     | `esc`             | verlässt Editiermodus                       |\n",
    "  A               | `enter`           | geht in Editiermodus                        |                       \n",
    "**E**ditiermodus  | `shift` + `enter` | führt Zelle aus und geht zur nächsten       |\n",
    "  E               | `ctrl` + `enter`  | führt Zelle aus                             |\n",
    "**K**ommandomodus | `d,d`             | löscht aktuelle Zelle                       |\n",
    "  K               | `z`               | macht Zellenlöschung rückgängig             |\n",
    "  K               | `a`               | fügt neue Zelle überhalb der aktuellen ein  |\n",
    "  K               | `b`               | fügt neue Zelle unterhalb der aktuellen ein |\n",
    "  K               | `m`               | ändert zu Markdown                          |\n",
    "  K               | `y`               | ändert zu Code                              |\n",
    "\n",
    "\n",
    "Durch Doppelklick in diese Zelle sehen Sie den eingegebenen Text, wenn Sie `shift` + `enter` eingeben, wird die Zelle formatiert und Sie sehen eine schön gesetzte Tabelle. \n",
    "\n",
    "Bitte ausprobieren! "
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Beispiel eines Jupyter-Notebooks\n",
    "\n",
    "Dies ist ein Text-Block (\"Markdown\"), hier kann man formatierten Text schreiben (z.B. $\\LaTeX$), welcher dann entsprechend dargestellt wird.\n",
    "\n",
    "Weiter unten befinden sich mehrere Code-Blöcke (\"Code\"), darin stehen die Python-Anweisungen, welche ausgeführt werden sollen.\n",
    "\n",
    "Führen Sie jede Zelle des Notebooks aus ($\\blacktriangleright$), wenn alles funktioniert hat, sehen Sie am Ende den Graph einer Ihnen bereits bekannten Funktion. \n",
    "Die Bedeutung der einzelnen Befehle lernen Sie noch in der Vorlesung."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Import weiterer Python-Module"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Definition einer Funktion"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)\n",
    "s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Plotten der Funktion"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "fig, ax = plt.subplots()\n",
    "ax.plot(t, s)\n",
    "ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)', title='example')\n",
    "ax.grid()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}