引言

本文是对线性代数核心知识的笔记整理与扩展,因为笔者最近正在学习Gilbert Strang教授的Linear Algebra and Learning from Data(中文译名:线性代数与数据学习)一书,该书的第一章着重介绍了对应用线性代数的相关知识,该章节中从多个不同矩阵分解的视角来引领读者看待线性代数的本质核心。

本系列将记录笔者在学习线代知识的同时利用Python这一工具将数学理论转化为代码实践。

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引言:

科学可视化本质上是数据到图形的映射工程。Matplotlib作为Python生态的核心可视化工具,其设计哲学融合了:

  • 分层抽象体系(Backend -> Figure -> Axes -> Artist)
  • 声明式与命令式混合编程范式
  • 基于对象的图形描述系统

本教程将从底层原理出发,逐步构建进阶的可视化能力。

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