Python科学计算基础教程 ([印] Hemant Kumar Mehta 著；陶俊杰, 陈小莉 译)

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我的读书笔记：

1. NumPy和SciPy： 介绍使用NumPy进行数组操作和SciPy进行科学计算的基础知识。
2. 数据可视化： 使用Matplotlib、Seaborn或其他库创建图表和可视化。
3. 数据处理和清洗： 使用Pandas进行数据操作、清洗和分析。
4. 机器学习和深度学习： 使用Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等库进行机器学习和深度学习任务。
5. 统计分析： 使用统计学方法对数据进行分析，可能涉及到SciPy和Statsmodels等库。
6. 科学计算案例： 通过实际案例演示如何应用Python进行科学计算，可能涵盖物理学、工程学、生物学等领域。
7. Jupyter Notebooks： 介绍如何使用Jupyter Notebooks进行交互性的数据分析和可视化。