课程简介
Python,编程语言的新王者,目前正以不可阻挡的势头应用到各个领域。现在,已经很难找到一个没有应用Python的领域了。在科研领域,无论是实验科学还是计算科学,Python都有着广泛的应用。数据后处理,脚本编写,科研绘图,机器学习,这些都是Python使用的重要领域。针对这个普遍存在的问题,华算科技推出《Python数据分析》课程。课程针对编程零基础学员,并包含实验与计算中常见的科研数据处理案例。同学们学习完成后可直接将Python应用于自己的研究数据后处理之中,适合有数据分析需求的实验课题组/计算课题组同学。
课程内容
专题一:Python编写平台
介绍Python的功能与用途。了解Anaconda,学习Jupyter编译环境的基本使用,编写属于自己的第一个Python程序,学会查看Python错误,并根据错误提示修正代码。学会查看帮助文件。
了解Python的基本变量、运算符、语法,学会使用Python的条件判断语句、循环语句。完成计算Fibonacci数列程序的编写。了解Python中函数的概念,会编写Python函数,并尝试使用Python求可逆氢电极电势。
学习Python读写文件的基本方法。常规文件,特定各式文件的读写。学习文件读写的参数设置,利用文件读写技巧筛选读取所需数据,大量文件的同时读取。查看错误与异常相关信息。
专题四:Python库的使用
Python的强大源于它的第三方库,此部分将开始Python库的学习!在此部分,将学会Python库的安装、导入与使用方法。对于众多的Python库,我们着重学习NumPy库、SciPy库与pandas库,掌握它们的数据类型与使用方法。
学习使用Python进行数据可视化的方法。掌握散点图、线图、柱状图、台阶图、二维图、统计图的相关绘制。学习图像绘制过程各种常见参数设置,图像调整,子图绘制等。
结合Python库以及文件读写方法,目前的学习已经可以编写较为复杂的Python程序,用于进行实验数据或计算文件的后处理了。此部分将结合科研中常见的数据分析情形进行实战练习。涉及解微分方程、处理Raman光谱、计算Tafel斜率、谱数据平滑、峰位置确定、谱图多峰拟合等。
黄博士:华算科技全职技术专家,武汉大学本科,北京大学博士,新加坡国立大学访问学者。目前已发表SCI文章共20篇,其中第一作者文章5篇,单篇最高影响因子>40。 从事理论计算与实验化学研究工作十年,擅长使用机器学习进行化学理论的研究及实验数据的处理,曾获华中地区数学建模邀请赛三等奖,北京大学游戏AI对抗全国邀请赛第四名等相关奖项。