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
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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。
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练习 - 用SymPy推导二次公式 - 使用SymPy推导二次公式的教程。
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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。
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Latex Essentials-向您展示使用LaTex进行排版和数学笔记的基础知识。
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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。
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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。
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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。
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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。
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MNIST概率实验1 - 展示在MNIST上计算各种统计的不同实验。
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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。
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SymPy基础知识 - 向您展示SymPy的一些基本功能。
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泰勒序列 - 使用SymPy探索泰勒序列。同时也使用Matplotlib。
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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
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下载Workshop的.zip文件:http://bit.ly/2A6dTYp
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解压workshop.zip。 (查看文档)
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下载Anaconda Navigator(AN)PYTHON 3.6版本https://www.continuum.io/downloads
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从主页选项卡启动Jupyter Notebook服务。
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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。
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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