Workshop:用Python做科学计算

Python是程序史上最流行的开源语言之一。 仅在官方包索引PyPi上就已经发布了超过10万个开源软件包,而且还有更多的项目。 在SciPy的麾下,有一个成熟的python包生态系统,可以使用Python做深入的科学分析。 在workshop中,我们涵盖了大量的核心软件包,并为您指明进一步研究的方向。 Workshop附有几个互动的Jupyter Notebook示例,用来说明SciPy生态系统的不同方面。

Workshop Notebooks示例

  • 初学MNIST - 一个关于如何建立一个简单的神经网络用于MNIST数字分类的TensorFlow教程。

  • 练习 - 用SymPy推导二次公式 - 使用SymPy推导二次公式的教程。

  • 探索MNIST的多种形式 - 使用Scikit-Learn包通过应用PCA和K-Means方法来探索MNIST。同时也有其他交互组件。

  • Latex Essentials-向您展示使用LaTex进行排版和数学笔记的基础知识。

  • 线性回归 - 空间解决方案 - 交互式组件用于探索线性回归。同时展示如何用matplotlib进行3D绘图。

  • 线性回归 - 梯度下降 - 如何使用梯度下降来寻找最佳线性回归的教程。

  • 线性函数对比非线性函数 - 展示如何进行2D和基本的3D绘图。也给你一个线性函数和非线性函数之间差异的直观认识。

  • 作为函数&绘图向量的矩阵 - 展示如何使用Matplotlib绘制向量,并展示矩阵如何被视为线性变换。更多的使用了Matplotlib。

  • MNIST概率实验1 - 展示在MNIST上计算各种统计的不同实验。

  • 神经布尔连接1 - 展示一个非常简单的单隐层神经网络,以及它如何表示XOR函数。还展示它如何表示AND。

  • SymPy基础知识 - 向您展示SymPy的一些基本功能。

  • 泰勒序列 - 使用SymPy探索泰勒序列。同时也使用Matplotlib。

  • Poke Pandas - 使用Pandas分析pokemon游戏中有关小宠物的数据的notebook示例。

Workshop配置

  • 下载Workshop的.zip文件:http://bit.ly/2A6dTYp

  • 解压workshop.zip。 (查看文档)

  • 下载Anaconda Navigator(AN)PYTHON 3.6版本https://www.continuum.io/downloads

  • 从主页选项卡启动Jupyter Notebook服务。

  • 浏览器应该在启动Jupyter Notebook服务时打开。 在该浏览器中,找到解压后的workshop文件夹。

  • 点击setup.ipynb并按照说明操作

有喜欢Python的童鞋,想要教程的可以找我 756576218 

原文地址:https://www.cnblogs.com/nice107/p/8086761.html