Если кратко, то:

1. Установка и настройка numpy, pandas и matplotlib под PyCharm;
2. Несколько задач для демонстрации возможностей;
3. 30 задач матричной алгебры;
4. Решение систем линейных алгебраических уравнений;
5. Демонстрационная программа решения СЛАУ методом Гаусса;
6. Персональное задание с набором из 5 СЛАУ, которые надо решить с использованием numpy.

Читать и скачать

Краткое руководство по numpy

numpy-ru

 
Скачать

Дополнительные материалы для самостоятельной работы

1. Что такое PIP? Руководство начинающего Python-иста
2. PyCharm — эффективная разработка на Python
3. Нескучный NumPy
4. NumPy: справочное руководство
5. Вкусные рецепты Pandas
6. Нескучный Pandas: объекты Series и DataFrame. Построение Index
7. Нескучный Pandas: выбор строк и столбцов одновременно в .iloc
8. Обработка данных с помощью Pandas
9. Практикум №3 — Numpy, Matplotlib и СЛАУ