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Python科学计算环境搭建与项目入门

共计 30 章节
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01
课程导入与科学计算全景
明确Python在科学计算中的定位 · 梳理从环境搭建到项目入门的完整学习路… · 了解典型科学计算工作流与工具生态
课程导入科学计算全景
02
Python科学计算环境选型
对比Anaconda · Miniconda · 原生Python与虚拟环境方案
Python科学计算环境选型
03
Miniconda安装与基础配置
完成Miniconda下载 · 安装 · 环境变量配置
Miniconda安装
04
虚拟环境创建与依赖管理
使用conda创建 · 激活 · 导出
虚拟环境创建依赖管理
05
包管理与科学计算核心库安装
使用conda与pip安装NumPy · SciPy · Matplotlib
包管理科学计算核心库安…
06
Jupyter Notebook与JupyterLab入门
启动JupyterLab · 掌握单元格编辑 · 内核管理
JupyterNotebook
07
开发工具链整合
配置VS Code与PyCharm的… · Jupyter内核 · 代码格式化与调试功能
开发工具链整合VS
08
NumPy数组基础与向量化运算
创建ndarray · 理解形状与数据类型 · 掌握索引
NumPy数组基础
09
NumPy统计与线性代数实战
使用NumPy完成描述性统计 · 随机数生成 · 矩阵运算与线性方程组求解
NumPy统计
10
Pandas数据读取与清洗
从CSV · Excel · JSON读取数据
Pandas数据读取
11
Pandas分组聚合与时间序列
使用groupby · pivot_table进行多维度汇总 · 掌握日期解析
Pandas分组聚合
12
Matplotlib基础绘图
绘制折线图 · 散点图 · 柱状图与直方图
Matplotlib基础绘图
13
Matplotlib高级可视化与子图布局
使用subplots · GridSpec组织多图布局 · 绘制误差棒
Matplotlib高级可视化
14
SciPy数值计算入门
使用SciPy进行插值 · 积分 · 优化与信号滤波
SciPy数值计算入门
15
SciPy统计与线性代数进阶
掌握SciPy统计检验 · 概率分布 · 稀疏矩阵与特征值求解
SciPy统计
16
数据文件与科学格式读写
读写CSV · Excel · JSON
数据文件科学格式读写
17
科学计算项目结构设计
规划项目目录 · 模块划分 · 配置文件与README
科学计算项目结构…规划项目目录
18
代码模块化与函数设计
将重复计算封装为函数 · 设计清晰参数与返回值 · 编写文档字符串
代码模块化函数设计
19
异常处理与日志记录
使用try-except捕获文件读取… · 配置logging记录运行信息 · 提升项目健壮性
异常处理日志记录
20
单元测试与数值验证
使用pytest编写测试函数 · 对数值计算结果进行断言与容差比较 · 确保代码修改不破坏正确性
单元测试数值验证
21
性能分析与优化入门
使用timeit · cProfile定位性能瓶颈 · 通过向量化
性能分析优化入门
22
版本控制与Git基础
初始化Git仓库 · 完成add · commit
Git版本控制
23
项目实战一
环境搭建与数据探索：从零创建虚拟环境 · 安装依赖 · 读取真实科学数据集
项目实战一环境搭建
24
项目实战二
数值计算与结果可视化 · 使用NumPy与SciPy求解 · 用Matplotlib呈现结果并解读
项目实战二数值计算
25
项目实战三
统计分析与报告生成 · 将图表与结论整理为Jupyter N…
项目实战三统计分析
26
项目实战四
模块化重构与测试 · 补充pytest测试 · 确保项目可复现
项目实战四模块化重构
27
项目实战五
性能优化与批处理 · 实施向量化与缓存优化 · 编写脚本批量处理多文件数据
项目实战五性能优化
28
项目实战六
环境导出与协作交付 · 编写README与运行说明 · 在干净环境中复现项目
项目实战六环境导出
29
项目实战七
Git版本管理与发布 · 创建分支开发新功能 · 合并冲突解决
项目实战七Git
30
课程总结与持续学习路径
回顾环境搭建 · 核心库使用与项目实战全流程 · 梳理常见问题排查方法
课程总结持续学习路径