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