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0.0中级
13h
Python for Scientists and Engineers
如果你是一名科学家或工程师，对学习科学计算感兴趣，那么这里就是你的起点。 在本课程中，你将学习编写自己的实用代码，以执行有意义的科学计算。过程中，你将通过定期的测验和练习来检验自己的理解程度。 本课程涵盖的主题包括数组、绘图、线性方程、符号计算、科学算法以及随机变量。你还将接触流行的 Python 包，如 NumPy、Matplotlib、SciPy 等。在课程的最后一部分——应用环节，你将测试自己能否回忆并运用所学工具，解决新学到的科学概念问题。 完成本课程后，你将掌握日常科学计算所需的各项工具。
11 课时
Python for Scientists and Engineers
如果你是一名科学家或工程师，对学习科学计算感兴趣，那么这里就是你的起点。
在本课程中，你将学习编写自己的实用代码，以执行有意义的科学计算。过程中，你将通过定期的测验和练习来检验自己的理解程度。
本课程涵盖的主题包括数组、绘图、线性方程、符号计算、科学算法以及随机变量。你还将接触流行的 Python 包，如 NumPy、Matplotlib、SciPy 等。在课程的最后一部分——应用环节，你将测试自己能否回忆并运用所学工具，解决新学到的科学概念问题。
完成本课程后，你将掌握日常科学计算所需的各项工具。
如果你是一名科学家或工程师，对学习科学计算感兴趣，那么这里就是你的起点。
在本课程中，你将学习编写自己的实用代码，以执行有意义的科学计算。过程中，你将通过定期的测验和练习来检验自己的理解程度。
本课程涵盖的主题包括数组、绘图、线性方程、符号计算、科学算法以及随机变量。你还将接触流行的 Pytho...
你将学到什么
使用数据类型、运算符、条件语句、循环、函数和 lambdas 编写 Python 程序
使用索引、切片、重塑和向量化操作 NumPy 向量和多维数组
通过计算统计信息（均值、标准差、方差、最小值、最大值）并根据条件进行过滤来处理数组数据
使用子图、图例和坐标轴控制创建并保存适合发表的二维和三维 Matplotlib 图表
使用 NumPy/SciPy 求解线性系统和矩阵问题（求解、特征值、稀疏矩阵、范数）
在 SymPy 中执行符号代数和微积分（化简、求解、导数、积分、极限、级数、常微分方程）
使用 SciPy 算法进行积分、插值、曲线拟合、优化和傅里叶变换
使用数据类型、运算符、条件语句、循环、函数和 lambdas 编写 Python 程序
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