Linear-Algebra-With-Python 项目教程

Linear-Algebra-With-Python 项目教程

【免费下载链接】Linear-Algebra-With-Python Lecture Notes for Linear Algebra Featuring Python. This series of lecture notes will walk you through all the must-know concepts that set the foundation of data science or advanced quantitative skillsets. Suitable for statistician/econometrician, quantitative analysts, data scientists and etc. to quickly refresh the linear algebra with the assistance of Python computation and visualization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Linear-Algebra-With-Python

1. 项目的目录结构及介绍

Linear-Algebra-With-Python/
├── README.md
├── requirements.txt
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── linear_algebra.py
│   ├── visualization.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   ├── 01_Introduction.ipynb
│   ├── 02_Matrix_Operations.ipynb
│   ├── 03_Eigenvalues_and_Eigenvectors.ipynb
│   └── 04_Applications.ipynb
├── data/
│   ├── sample_data.csv
│   └── test_data.csv
└── config/
    └── config.json

目录结构介绍

• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目所需的Python依赖包列表。
• src/: 包含项目的源代码文件。
  • init.py: 使src目录成为一个Python包。
  • linear_algebra.py: 包含线性代数相关的核心函数和类。
  • visualization.py: 包含数据可视化的函数和类。
  • utils.py: 包含一些通用的工具函数。
• notebooks/: 包含Jupyter Notebook文件，用于教学和演示。
  • 01_Introduction.ipynb: 介绍线性代数的基本概念。
  • 02_Matrix_Operations.ipynb: 讲解矩阵操作。
  • 03_Eigenvalues_and_Eigenvectors.ipynb: 讲解特征值和特征向量。
  • 04_Applications.ipynb: 展示线性代数在实际中的应用。
• data/: 包含项目使用的数据文件。
  • sample_data.csv: 示例数据文件。
  • test_data.csv: 测试数据文件。
• config/: 包含项目的配置文件。
  • config.json: 项目的配置文件，包含各种参数设置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是notebooks/目录下的Jupyter Notebook文件。每个Notebook文件对应一个特定的主题，用户可以通过运行这些Notebook来学习和实践线性代数的概念。

启动步骤

1. 安装项目所需的依赖包：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

3. 在Jupyter Notebook界面中，导航到notebooks/目录，选择一个Notebook文件（如01_Introduction.ipynb）并打开。

4. 按照Notebook中的指导逐步运行代码，学习线性代数的概念和应用。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于config/目录下，名为config.json。该文件包含了项目的各种参数设置，如数据路径、默认参数等。

配置文件示例

{
    "data_path": "data/sample_data.csv",
    "default_parameters": {
        "epsilon": 1e-6,
        "max_iterations": 1000
    }
}

配置文件说明

• data_path: 指定默认的数据文件路径。
• default_parameters: 包含一些默认的参数设置，如计算精度epsilon和最大迭代次数max_iterations。

用户可以根据需要修改config.json文件中的参数，以适应不同的使用场景。

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