第六周学习总结

本周的 Python 和工程数学学习持续推进，在不断探索新知识的过程中，我对这两门课程有了更深刻的理解和感悟。​
Python 学习本周深入学习了matplotlib库，它是 Python 中用于数据可视化的重要工具。通过matplotlib，可以将数据以各种图表的形式直观地展示出来，如折线图、柱状图、饼图等。在学习过程中，我掌握了如何设置图表的标题、坐标轴标签、图例等元素，以及如何调整图表的颜色、线条样式等外观属性，使图表更加美观和易于理解。例如，我通过matplotlib绘制了一个城市不同月份的气温变化折线图，清晰地展示了气温随时间的变化趋势。同时，还学习了子图的绘制方法，可以在一个图形窗口中同时显示多个不同类型的图表，方便对数据进行多维度的分析和比较。在实践中，我利用matplotlib对之前通过pandas处理过的数据进行可视化展示，进一步加深了对数据分析和可视化流程的理解。​
工程数学本周继续学习概率论的相关知识，重点学习了随机变量及其分布。随机变量是将随机试验的结果数量化的一种工具，它分为离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量的概率分布可以用概率分布律来表示，常见的离散型分布有两点分布、二项分布、泊松分布等；连续型随机变量的概率分布则用概率密度函数来描述，常见的连续型分布有均匀分布、正态分布等。我掌握了这些分布的特点和性质，以及如何根据实际问题选择合适的分布模型进行概率计算。例如，在分析一批产品的次品率问题时，可以使用二项分布来计算出现不同次品数量的概率。在学习过程中，对于随机变量函数的分布计算较为复杂，需要运用到积分等数学知识，理解和计算都有一定难度，我通过查阅资料和做大量的练习题来逐步掌握相关方法。​
在本周的学习中，我也遇到了一些困难。在 Python 的matplotlib使用中，对于一些复杂图表的布局和样式调整不够熟练，导致图表的展示效果不理想。在工程数学概率论中，对于多维随机变量的联合分布和边缘分布的概念理解不够清晰，在计算相关概率时容易出错。针对这些问题，我在课后观看了很多matplotlib的教程视频，学习优秀的图表制作案例，不断练习图表的布局和样式调整。对于工程数学的问题，我重新复习了相关知识点，结合具体的例子进行分析和计算，加深对概念的理解和应用能力。​
本周的学习让我在 Python 数据可视化和工程数学概率论方面取得了新的进展，也让我明白学习是一个不断克服困难、逐步提高的过程。在接下来的学习中，我将继续保持积极的学习态度，不断提升自己在这两个领域的知识和技能水平。