FateNameMaker

我有 3 张桌子 学生(id，姓名) 主题（id，name） 学生主题(学生标识，主题标识，标记) 我想选择通过所有科目的学生姓名（有分数的学生）。 我试过这个：

1.1 为什么是Python？ 1.1.1 科学家的需求 获得数据（模拟，实验控制） 操作及处理数据 可视化结果... 理解我们在做什么！ 沟通结果：生成报告或出版物的图片，写报告 1.1.2 要求 对于经典的数学方法及基本的方法，有丰富的现成工具：我们不希望重新编写程序去画出曲线、傅立叶变换或者拟合算法。不要重复发明轮子！ 易于学习：计算机科学不是我们的工作也不是我们的教育背景。我们想要在几分钟

Jupyter Notebooks 你可以按[shift] + [Enter]或按菜单中的“播放”按钮来运行单元格。 在function(后面按[shift] + [tab]，可以获得函数或对象的帮助。 你还可以通过执行function?获得帮助。 NumPy 数组 操作numpy数组是 Python 机器学习（或者，实际上是任何类型的科学计算）的重要部分。 对大多数人来说，这可能是一个简短的回顾

Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等， 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多

背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中，因为它易于编写和执行。 由于它的高性能，Python 中的科学计算经常使用扩展库，通常用更快的语言编写(比如 C 语言，或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy ， SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而，对 Python 科学计算

数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。