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spContent=Visualization is the sight of Data! 对于很多科学和工程问题，三维可交互的表达将是分析和深入理解问题的重要步骤，也是数据最好的可视化方式。科学计算揭示真理，一起来让真理更加立体吧！ ——“弹指之间·享受创新”，通过10周学习，你将掌握使用Python语言通过三维效果表达科学和工程数据的能力。
—— 课程团队
课程概述

第16期课程开课啦！尽快加入我们吧！

Visualization is the sight of Data。对于很多科学和工程问题，三维可交互的表达将是分析和深入理解问题的重要步骤，也是数据最好的可视化方式，科学计算揭示真理，一起来让真理更加立体吧！

本课程面向科学和工程背景的编程学习者，讲解利用Python语言对科学计算数据进行表达和三维可视化展示的技术和方法，帮助学习者掌握利用三维效果表达科学和工程数据的能力。

本课程介绍Python计算生态中最优秀的科学计算分析和三维可视化技术，三维可视化 在理学、工程、医学等学科领域应用极其广泛，包括必修内容和选修内容两部分。

必修内容包括：

（1）Python第三方库TVTK， 讲解科学计算三维表达和可视化的基本概念；

（2） Python 第三方库Mayavi，讲解科学计算三维表达和可视化的使用方法；

（3）Python第三方库TraitUI，讲解交互式科学计算三维效果应用的开发方法。

选修内容介绍：

Python第三方库SciPy，初步介绍最强大的科学计算工具箱。

可视化案例展示：

渲染管线理解：

三维数据展示：

该课程希望传递"理解和运用计算生态， 培养集成创新思维"的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。

“人生苦短，不要刀耕火种”，黄老师教你直面问题和需求，用最好的工具解决它！

Python语言系列专题课，带给你不一样的学习体验！


>>Python 网络爬虫与信息提取（国家精品在线开放课程，国家级一流线上课程）

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>>Python 数据分析与展示

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授课目标

利用 Python 语言对科学计算数据进行表达和三维可视化展示的技术和方法，帮助学习者初步理解和掌握利用三维效果表达科学和工程数据的能力。

课程大纲
预备知识

  本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能，建议Python零基础学习者先修嵩天、黄天羽、礼欣老师主讲的 “Python语言程序设计 ”课程。具体地，学习者需要预先掌握Python的数字类型、字符串类型、分支、循环、函数、列表类型、字典类型、文件和第三方库使用等概念和编程方法。

  本课程涉及第三方库Numpy的初级应用，想深入学习该领域知识的同学可以选修嵩天老师的“Python数据分析与展示”专题课程。

参考资料

Python集成开发环境(IDE)

[2] IDLE: Python解释器默认工具

[3] PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/

参考教程

[1] Python零基础入门教程：《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天 礼欣 黄天羽著，高等教育出版社

[2] 本专题教程：无

参考网站

[1] Python Mayavi: https://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/

[2] Python TVTK: https://code.enthought.com/projects/mayavi/ 


[3] Python TraitsUI: https://code.enthought.com/projects/traits_ui/

[4] Python SciPy: https://www.scipy.org/

常见问题

Q1：除了Python，这个课程需要其他编程语言基础吗？

A1：

不需要，但需要学习者掌握NumPy库的基本使用，建议先修嵩老师的“Python数据分析与展示”专题课程，或者请学习专题内提供的自学资料。

 

Q2：Python 2.x和Python 3.x，这个课程采用哪个版本？

A2：

Python 3.x已经足够成熟，这是Python语言的现在和未来，嵩老师所有Python课程都采用Python 3.x系列版本。

 

Q3：在线开放课程看不到老师，有问题谁来解答？

A3：

为了更好服务同学们，本课程教师和助教会每天在线答疑，尽快解决与课程相关的各类问题。

 

Q4：课程里面除了视频有什么新的形式吗？

A4：

大学老师都是一本正经的，但你见过大学老师闲扯吗？课间，老师想说说不一样的话...



Q5：为什么不使用VTK8.1，而采用VTK7.1？

A5：

因为Python的其他图形库版本更迭速度没有这么快，安装最新的版本容易导致其他库不兼容的问题。