一.环境配置

1.VSCode安装

在上述官网选择对应的安装包下载（Windows x64）

运行后，按照引导安装

安装成功后，在左侧“extensions”搜索Chinese语言包 点击install，按照提示重启VSCode

在左侧“扩展”搜索python，安装python扩展

2.Miniconda安装及使用

务必勾选“Add Miniconda3 to my PATH environment variable”

<code>conda create -n env_name python=（#你需要的版本，这里我用的是3.7）

conda activate env_name

3.jupyter 的使用

pip install jupyter notebook

#或者 conda install jupyter notebook

#启动时

jupyter notebook

4.numpy的使用

pip install numpy

#使用numpy

import numpy

NumPy是一个Python库，用于进行科学计算。它提供了一个多维数组对象和许多用于操作数组的函数。以下是一些NumPy的基础知识：

数组（Array）：NumPy中的数组是多维的，可以是一维、二维或更高维。数组中的元素具有相同的数据类型，例如整数、浮点数或布尔值。

创建数组：可以使用NumPy的函数来创建数组，例如：numpy.array()、numpy.zeros()、numpy.ones()、numpy.arange()等。

数组索引和切片：可以使用索引和切片来访问数组中的元素。索引从0开始，并可以是负数。可以使用冒号（:）来表示范围，例如：array[1:3]表示从索引1到索引2的元素。

数组操作：NumPy提供了许多用于操作数组的函数，例如：数组的运算（加法、减法、乘法、除法）、数组的转置、数组的合并等。

广播（Broadcasting）：NumPy可以对不同形状的数组进行操作，这个功能称为广播。在广播中，较小的数组会被“广播”到较大数组的大小，以便进行元素级的操作。

数学函数：NumPy提供了许多常见的数学函数，例如：平方根、指数、对数、三角函数等。

统计函数：NumPy提供了一些用于计算数组的统计值的函数，例如：平均值、方差、标准差、最大值、最小值等。

随机数：NumPy提供了生成随机数的函数，例如：均匀分布、正态分布、随机整数等。

线性代数：NumPy提供了一些线性代数运算的函数，例如：矩阵乘法、矩阵求逆、矩阵的特征值等。

二.python基础知识

Python3 教程 | 菜鸟教程

变量和数据类型：Python中的变量不需要提前声明类型，可以根据赋值自动推断。常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。

控制流语句：Python中的控制流语句包括if语句、for循环和while循环。通过这些语句可以实现条件判断和循环操作。

函数和模块：Python中可以定义函数来封装一段可重复使用的代码。同时，Python也支持将函数封装成模块，以便于组织和复用代码。

文件操作：Python可以通过内置的文件操作函数来读写文件，包括打开文件、读取文件内容、写入文件内容等。

异常处理：Python中可以使用try-except语句来捕获和处理异常。这样可以使程序在遇到异常时不会立即中断，而是执行相应的异常处理逻辑。

面向对象编程：Python支持面向对象编程，可以定义类和对象，并通过继承、封装和多态等特性实现面向对象的设计和编程。

标准库和第三方库：Python拥有丰富的标准库，包括数学、字符串、时间、日期、正则表达式等常用功能。此外，还有许多第三方库可以扩展Python的功能，如numpy、pandas、matplotlib等。