本书简单地介绍了Python的基本概念和Python科学计算中常用的扩展包：NumPy、SciPy、Matplotlib、SymPy。
本书针对线性代数部分，对线性代数的主要知识点给出了大量实例，利用NumPy、SciPy和SymPy给出了两种处理方法，并包含示例代码；针对空间解析几何部分，利用Matplotlib给出了常见的二维图形和三维图形，并附有示例代码。本书很后列举了几个线性代数应用案例，通过Python科学计算包求解，并给出了示例代码。
全书接近采用Jupyter Notebook编写，保证所有代码及输出的正确性。本书适合作为大学本科线性代数实验参考教材，且不需要读者具备Python语言基础。

章 Python简介
1.1什么是Python
1.2Python环境搭建
1.3Python的基本概念
第2章 科学计算包简介
2.1NumPy简介
2.2SciPy包简介
2.3Matplotlib包简介
2.4SymPy包简介
第3章 常见图形绘制
3.1二维图形绘制
3.2三维图形绘制
第4章 行列式、矩阵的基本运算与线性方程组求解
4.1矩阵的基本运算
4.2行列式及其几何应用
4.3线性方程组的求解
第5章 向量组的线性相关性和方程组的求解及其应用
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