用Python學數學相關教程、開源包推薦與下載

在 上篇文章裏，爲你們推薦了一些數學學習的軟件和微積分、線性代數、機率統計的學習視頻，今天再推薦一些精心挑選的經典教材，併爲你們提供電子書的下載連接，和視頻搭配起來一塊兒學習，效果會更好。同時咱們也會爲您介紹一些用Python學數學必備的一些軟件和庫。

美國大學最近幾年出版的數學教材，都會有結合數學軟件（MATLAB等CAS)來學習的指導說明，也就是說CAS以及編程已是大學數學學習的一部分了。不只如此，在這些數學教材裏，都會有大量數學與實際應用相結合的案例與習題，好比物理、化學、生物、經濟、計算機、互聯網等諸多領域，讓你能夠深切感覺到數學是天然科學的基石，而這些也是國內教材所匱乏的。

線性代數、微積分、機率統計教材推薦

下面這些教材通過千辛萬苦終於蒐集到了它們的電子版，想要學習的朋友能夠在文末查看索取方式
線性代數教材
線性代數特別推薦下面兩本教材，這兩本書都是華章出品的中文版教材：

• 《線性代數》，史蒂文 J.利昂 (Steven J.Leon)
• 《線性代數及其應用》，戴維 C.雷 (David C.Lay), 史蒂文 R.雷 (Steven R.Lay)

若是你英語比較OK，能夠結合的視頻教程《麻省理工公開課：線性代數》來看這個視頻所用的教材，不過視頻錄製時間比較早，所用教材也比較落後了，推薦看新版（第4版或第5版）：

• 《Introduction to Linear Algebra》William Gilbert Strang（威廉·吉爾伯特·斯特朗）

微積分教材
微積分教材，簡單入門能夠看普林斯頓微積分讀本以及倚天屠龍，能夠主要只看托馬斯微積分便可。

• 《普林斯頓微積分讀本》（The Calculus Lifesaver:All the Tools You Need to Excel at Calculus）阿德里安·班納 (Adrian Banner)
• 《托馬斯微積分》（Thomas` Calculus）高等教育出版社出版
• 《微積分之屠龍寶刀》和《微積分之倚天寶劍》，C·亞當斯(Colin Adamx) (做者), J·哈斯(Joel Hass) (做者), A·湯普森(Abigail Thompson) (做者)。這兩本書書名不忍直視，不要被表面名稱誤導哦

機率統計教材

• 《數理統計與數據分析》(Mathematical Statistics and Data Analysis)JohnA.Rice (做者)
• 《統計學》（Statistics for Engineers and the Sciences）門登霍爾(William Mendenhall), 辛塞奇(Terry Sincich)
• 《統計推斷》（Statistical inference） 卡塞拉 (George Casello) (做者), 貝耶 (Roger L.Berger) (做者)

以上教材都要求你使用MATLAB，不過這裏建議替換成Python，由於：

• 一是在數學數據的生產實踐方面（尤爲是國內找工做），Python比MATLAB的通用性更好；
• 二是Python安裝比較方便且免費，不像MATLAB安裝有17GB（大小不一，起碼10G左右），並且大多國內企業不會購買昂貴的版權（國內外高校例外）；
• 三是Python雖然在數學教材方面不及MATLAB，可是美國很多高校在教學時仍是比較推薦Python的，並且MATLAB在數學方面能夠作的事情，Python均可以作。

Python 必備軟件與庫

要用Python學習數學，須要藉助一些庫才能讓它成爲超越MATLAB、R、SAS等數學和統計學軟件的利器，同時咱們也會爲你們推薦一種國外比較流行的學習方法就是Cheat Sheet（小抄，索引表），咱們也會爲你們提供這方面的文檔信息。

編程時不須要死記硬背的，可是你必定要善於查詢文檔，以及能夠作到快速搜索、查詢並使用，而Cheat Sheet就跟單詞本同樣，有助於咱們快速學習。這種方法相似於思惟導圖，很是推薦每一個初學技術的朋友掌握。

Anaconda與Jupyter Notebook
Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等280多左右的科學包及其依賴項，是數據科學家、Python程序員、機器學習/深度學習必備的軟件。固然它也支持R。

• 咱們要使用的Numpy、Sympy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn以及Jupyter Notebook等都包含在裏面，無需額外下載。
• 自帶conda包管理器，能夠替代pip，安裝管理包；
• 能夠很是方便的爲不一樣項目創建不一樣的運行環境。

conda list #查看安裝了哪些包
conda install PKGNAME==3.1.4 #安裝版本爲3.1.4的包
conda create --name ENVNAME python=3.6
"PKG1>7.6" PKG2 #建立一個名稱爲ENVNAME,Python版本爲3.6，以及不一樣包版本的環境

Jupyter Notebook是作Python筆記以及學習的必備工具，已經被國外各大高校和Python程序員採用，它支持Python代碼的編寫、運行、展現等，同時也支持Markdown、LaTex語法。

Scipy
Scipy是Python生態的開源數學、科學、工程計算包集合，在Numpy庫的基礎上增長了衆多的數學、科學以及工程計算中經常使用的庫函數。例如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等等。

Numpy
NumPy是Numerical Python的簡寫，是Python數值計算的基石。它是一個提供多了維數組對象，多種派生對象（如：掩碼數組、矩陣）以及用於快速操做數組的函數及API，它包括數學、邏輯、數組形狀變換、排序、選擇、I/O 、離散傅立葉變換、基本線性代數、基本統計運算、隨機模擬等等。

Pandas
Pandas是一個開放源碼、BSD許可的庫，爲Python編程語言提供高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。

Matplotlib
matplotlib是最流行的用於製圖及其餘二維數據可視化的Python庫。

Sympy
SymPy是一個符號計算的Python庫。它的目標是成爲一個全功能的計算機代數系統，同時保持代碼簡 潔、易於理解和擴展。它徹底由Python寫成，不依賴於外部庫。SymPy支持符號計算、高精度計算、模式匹配、繪圖、解方程、微積分、組合數學、離散 數學、幾何學、機率與統計、物理學等方面的功能

statsmodels
statsmodels是一個統計分析包，提供對許多不一樣統計模型估計的類和函數，而且能夠進行統計測試和統計數據的探索。

正是由於有了以上這些Python開源包，才讓Python有底氣與巨無霸數學軟件MATLAB、巨無霸統計軟件SAS以及爲數據、統計而生的R語言叫板。

電子書資源以及Cheat Sheet下載連接，能夠加微信號：jishuzu360 索取。