数学工具 · 使用说明
这是给你学数学(线代 / 概率 / 统计)用的 Python 环境。
1 怎么用
| 双击这个 | 会发生什么 |
|---|---|
| 启动 Jupyter.command | 浏览器自动打开,可以写代码、跑数学、画图。推荐用这个。 |
| 启动 Python 命令行.command | 打开一个黑窗口,快速验证一个公式用 |
第一次双击如果提示"无法打开,因为来自身份不明的开发者":
右键点文件 → 选「打开」→ 再点「打开」。以后就正常了。
2 里面有什么
已经装好的库(全部免费开源,Apple Silicon 原生版):
| 库 | 干什么 | 对应你的课 |
|---|---|---|
| numpy | 矩阵、向量、线性代数 | 高等代数 / 线性代数 |
| scipy | 概率分布、统计检验、优化 | 概率论 / 数理统计 |
| matplotlib | 画图 | 所有课 |
| pandas | 表格数据处理 | 统计 / 以后的数据分析 |
| jupyter | 交互式笔记本 | 通用 |
3 上手三步
- 双击 启动 Jupyter.command
- 打开 线代练习.ipynb
- 点第一个格子,按
Shift + Enter运行
4 常用代码速查
import numpy as np # 矩阵
import scipy.stats as st # 概率统计
import matplotlib.pyplot as plt # 画图
# 线代
A = np.array([[2, 1], [1, 3]])
A @ A.T # 矩阵乘转置
np.linalg.det(A) # 行列式
np.linalg.inv(A) # 逆
np.linalg.eig(A) # 特征值 + 特征向量
# 概率
st.norm.pdf(0) # 正态分布密度
st.norm.cdf(1.96) # 累积概率
st.ttest_ind(...) # t 检验(统计课用)
# 画图
x = np.linspace(-5, 5, 100)
plt.plot(x, np.exp(-x**2)) # 高斯曲线
plt.show()
5 环境信息
- Python 3.14.7(在
~/miniconda3,独立于系统 Python,不会搞坏电脑) - 芯片:Apple Silicon (arm64)
- 装新库:
~/miniconda3/bin/python -m pip install 库名