Python科學計算(第2版)（附光盤） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張若愚 著

圖書標籤:

• Python
• 科學計算
• 數值分析
• 數據分析
• 算法
• 編程
• 計算機科學
• 高等教育
• 教材
• 光盤

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302426585

版次：2

商品編碼：11918059

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：716

字數：1083000

附件：光盤

産品特色

編輯推薦

　　1. 使用Python各種擴展庫完成數值計算、界麵製作、三維可視化、圖像處理、提高運算速度等任務
　　2. 光盤中提供作者本人整閤開發的便攜式運行環境WinPython，省去讀者一一收集Python各個擴展庫並安裝的麻煩，涵蓋NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TVTK、Mayavi、OpenCV、Cython等
　　3. 文前精美彩插演示書中示例所展現的Python各擴展庫的強大處理效果，裝幀和排版都十分考究

內容簡介

　　《Python 科學計算（第2版）》詳細介紹Python科學計算中常用的擴展庫NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及數值計算、界麵製作、三維可視化、圖像處理、提高運算效率等多方麵的內容。所附光盤中包含所有章節的Notebook以及便攜式運行環境WinPython，以方便讀者運行書中所有實例。

作者簡介

　　張若愚，畢業於華中理工大學(現華中科技大學)通信工程專業，2004年獲日本姬路工業大學(現兵庫縣立大學)碩士學位。畢業後於日本神戶製鋼綜閤研究所從事研究開發工作至今，研究方嚮為：嵌入式DSP信號處理係統開發，嵌入式MCU控製係統開發，工業控製軟件開發，信號處理、數據處理以及生産係統的計算機模擬。在工作中他積極采用Python作為主要編程語言，在數據處理、信號分析、工業控製、算法模擬等領域取得瞭較好的研究成果。已完成的研究課題有：嵌入式聲音分離係統、車載音響設備、超聲波探傷係統、壓縮機係統的數字模擬等。

目錄

第1章 Python科學計算環境的安裝與簡介 1
1.1 Python簡介 1
1.1.1 Python 2還是Python 3 1
1.1.2 開發環境 2
1.1.3 集成開發環境(IDE) 5
1.2 IPython Notebook入門 9
1.2.1 基本操作 10
1.2.2 魔法(Magic)命令 12
1.2.3 Notebook的顯示係統 20
1.2.4 定製IPython Notebook 24
1.3 擴展庫介紹 27
1.3.1 數值計算庫 27
1.3.2 符號計算庫 28
1.3.3 繪圖與可視化 28
1.3.4 數據處理和分析 29
1.3.5 界麵設計 30
1.3.6 圖像處理和計算機視覺 31
1.3.7 提高運算速度 31
第2章 NumPy-快速處理數據 33
2.1 ndarray對象 33
2.1.1 創建 34
2.1.2 元素類型 35
2.1.3 自動生成數組 37
2.1.4 存取元素 40
2.1.5 多維數組 43
2.1.6 結構數組 47
2.1.7 內存結構 50
2.2 ufunc函數 56
2.2.1 四則運算 58
2.2.2 比較運算和布爾運算 59
2.2.3 自定義ufunc函數 61
2.2.4 廣播 62
2.2.5 ufunc的方法 66
2.3 多維數組的下標存取 68
2.3.1 下標對象 68
2.3.2 整數數組作為下標 70
2.3.3 一個復雜的例子 72
2.3.4 布爾數組作為下標 73
2.4 龐大的函數庫 74
2.4.1 隨機數 74
2.4.2 求和、平均值、方差 77
2.4.3 大小與排序 81
2.4.4 統計函數 86
2.4.5 分段函數 89
2.4.6 操作多維數組 92
2.4.7 多項式函數 96
2.4.8 多項式函數類 98
2.4.9 各種乘積運算 103
2.4.10 廣義ufunc函數 106
2.5 實用技巧 110
2.5.1 動態數組 110
2.5.2 和其他對象共享內存 112
2.5.3 與結構數組共享內存 115
第3章 SciPy-數值計算庫 117
3.1 常數和特殊函數 117
3.2 擬閤與優化-optimize 119
3.2.1 非綫性方程組求解 120
3.2.2 最小二乘擬閤 121
3.2.3 計算函數局域最小值 125
3.2.4 計算全域最小值 127
3.3 綫性代數-linalg 128
3.3.1 解綫性方程組 129
3.3.2 最小二乘解 130
3.3.3 特徵值和特徵嚮量 132
3.3.4 奇異值分解-SVD 134
3.4 統計-stats 136
3.4.1 連續概率分布 136
3.4.2 離散概率分布 139
3.4.3 核密度估計 140
3.4.4 二項分布、泊鬆分布、伽瑪分布 142
3.4.5 學生t-分布與t檢驗 147
3.4.6 卡方分布和卡方檢驗 151
3.5 數值積分-integrate 154
3.5.1 球的體積 154
3.5.2 解常微分方程組 156
3.5.3 ode類 157
3.5.4 信號處理-signal 164
3.5.5 中值濾波 164
3.5.6 濾波器設計 165
3.5.7 連續時間綫性係統 167
3.6 插值-interpolate 172
3.6.1 一維插值 172
3.6.2 多維插值 177
3.7 稀疏矩陣-sparse 181
3.7.1 稀疏矩陣的存儲形式 182
3.7.2 最短路徑 183
3.8 圖像處理-ndimage 186
3.8.1 形態學圖像處理 187
3.8.2 圖像分割 192
3.9 空間算法庫-spatial 195
3.9.1 計算最近旁點 195
3.9.2 凸包 199
3.9.3 沃羅諾伊圖 201
3.9.4 德勞內三角化 204
第4章 matplotlib-繪製精美的圖錶 207
4.1 快速繪圖 207
4.1.1 使用pyplot模塊繪圖 207
4.1.2 麵嚮對象方式繪圖 210
4.1.3 配置屬性 211
4.1.4 繪製多子圖 212
4.1.5 配置文件 215
4.1.6 在圖錶中顯示中文 217
4.2 Artist對象 220
4.2.1 Artist的屬性 221
4.2.2 Figure容器 223
4.2.3 Axes容器 224
4.2.4 Axis容器 226
4.2.5 Artist對象的關係 230
4.3 坐標變換和注釋 231
4.3.1 4種坐標係 234
4.3.2 坐標變換的流水綫 236
4.3.3 製作陰影效果 240
4.3.4 添加注釋 241
4.4 塊、路徑和集閤 243
4.4.1 Path與Patch 243
4.4.2 集閤 245
4.5 繪圖函數簡介 255
4.5.1 對數坐標圖 255
4.5.2 極坐標圖 256
4.5.3 柱狀圖 257
4.5.4 散列圖 258
4.5.5 圖像 259
4.5.6 等值綫圖 261
4.5.7 四邊形網格 264
4.5.8 三角網格 267
4.5.9 箭頭圖 269
4.5.10 三維繪圖 273
4.6 matplotlib技巧集 274
4.6.1 使用agg後颱在圖像上繪圖 274
4.6.2 響應鼠標與鍵盤事件 277
4.6.3 動畫 285
4.6.4 添加GUI麵闆 288
第5章 Pandas-方便的數據分析庫 291
5.1 Pandas中的數據對象 291
5.1.1 Series對象 291
5.1.2 DataFrame對象 293
5.1.3 Index對象 297
5.1.4 MultiIndex對象 298
5.1.5 常用的函數參數 300
5.1.6 DataFrame的內部結構 301
5.2 下標存取 303
5.2.1 []操作符 304
5.2.2 .loc[]和.iloc[]存取器 304
5.2.3 獲取單個值 306
5.2.4 多級標簽的存取 306
5.2.5 query()方法 307
5.3 文件的輸入輸齣 307
5.3.1 CSV文件 308
5.3.2 HDF5文件 309
5.3.3 讀寫數據庫 313
5.3.4 使用Pickle序列化 314
5.4 數值運算函數 315
5.5 時間序列 323
5.5.1 時間點、時間段、時間間隔 323
5.5.2 時間序列 326
5.5.3 與NaN相關的函數 329
5.5.4 改變DataFrame的形狀 333
5.6 分組運算 338
5.6.1 groupby()方法 339
5.6.2 GroupBy對象 340
5.6.3 分組－運算－閤並 341
5.7 數據處理和可視化實例 347
5.7.1 分析Pandas項目的提交曆史 347
5.7.2 分析空氣質量數據 354
第6章 SymPy-符號運算好幫手 359
6.1 從例子開始 359
6.1.1 封麵上的經典公式 359
6.1.2 球體體積 361
6.1.3 數值微分 362
6.2 數學錶達式 365
6.2.1 符號 365
6.2.2 數值 367
6.2.3 運算符和函數 368
6.2.4 通配符 371
6.3 符號運算 373
6.3.1 錶達式變換和化簡 373
6.3.2 方程 376
6.3.3 微分 377
6.3.4 微分方程 378
6.3.5 積分 379
6.4 輸齣符號錶達式 380
6.4.1 lambdify 381
6.4.2 用autowrap()編譯錶達式 381
6.4.3 使用cse()分步輸齣錶達式 384
6.5 機械運動模擬 385
6.5.1 推導係統的微分方程 386
6.5.2 將符號錶達式轉換為程序 388
6.5.3 動畫演示 389
第7章 Traits & TraitsUI-輕鬆製作圖形界麵 393
7.1 Traits類型入門 393
7.1.1 什麼是Traits屬性 393
7.1.2 Trait屬性的功能 396
7.1.3 Trait類型對象 399
7.1.4 Trait的元數據 401
7.2 Trait類型 403
7.2.1 預定義的Trait類型 403
7.2.2 Property屬性 406
7.2.3 Trait屬性監聽 408
7.2.4 Event和Button屬性 411
7.2.5 動態添加Trait屬性 412
7.3 TraitsUI入門 413
7.3.1 默認界麵 414
7.3.2 用View定義界麵 415
7.4 用Handler控製界麵和模型 425
7.4.1 用Handler處理事件 426
7.4.2 Controller和UIInfo對象 429
7.4.3 響應Trait屬性的事件 431
7.5 屬性編輯器 432
7.5.1 編輯器演示程序 433
7.5.2 對象編輯器 436
7.5.3 自定義編輯器 440
7.6 函數麯綫繪製工具 444
第8章 TVTK與Mayavi-數據的三維可視化 451
8.1 VTK的流水綫(Pipeline) 452
8.1.1 顯示圓錐 452
8.1.2 用ivtk觀察流水綫 455
8.2 數據集 461
8.2.1 ImageData 461
8.2.2 RectilinearGrid 466
8.2.3 StructuredGrid 467
8.2.4 PolyData 470
8.3 TVTK的改進 473
8.3.1 TVTK的基本用法 474
8.3.2 Trait屬性 475
8.3.3 序列化 476
8.3.4 集閤迭代 476
8.3.5 數組操作 477
8.4 TVTK可視化實例 478
8.4.1 切麵 479
8.4.2 等值麵 484
8.4.3 流綫 487
8.4.4 計算圓柱的相貫綫 491
8.5 用mlab快速繪圖 496
8.5.1 點和綫 497
8.5.2 Mayavi的流水綫 498
8.5.3 二維圖像的可視化 501
8.5.4 網格麵mesh 505
8.5.5 修改和創建流水綫 508
8.5.6 標量場 511
8.5.7 矢量場 513
8.6 將TVTK和Mayavi嵌入界麵 515
8.6.1 TVTK場景的嵌入 516
8.6.2 Mayavi場景的嵌入 518
第9章 OpenCV-圖像處理和計算機視覺 523
9.1 圖像的輸入輸齣 523
9.1.1 讀入並顯示圖像 523
9.1.2 圖像類型 524
9.1.3 圖像輸齣 525
9.1.4 字節序列與圖像的相互轉換 526
9.1.5 視頻輸齣 527
9.1.6 視頻輸入 529
9.2 圖像處理 530
9.2.1 二維捲積 530
9.2.2 形態學運算 532
9.2.3 填充-floodFill 534
9.2.4 去瑕疵-inpaint 536
9.3 圖像變換 537
9.3.1 幾何變換 537
9.3.2 重映射-remap 540
9.3.3 直方圖 543
9.3.4 二維離散傅立葉變換 547
9.3.5 用雙目視覺圖像計算深度信息 550
9.4 圖像識彆 553
9.4.1 用霍夫變換檢測直綫和圓 553
9.4.2 圖像分割 558
9.4.3 SURF特徵匹配 561
9.5 形狀與結構分析 564
9.5.1 輪廓檢測 565
9.5.2 輪廓匹配 568
9.6 類型轉換 569
9.6.1 分析cv2的源程序 570
9.6.2 Mat對象 572
9.3.3 在cv和cv2之間轉換圖像對象 574
第10章 Cython-編譯Python程序 575
10.1 配置編譯器 575
10.2 Cython入門 577
10.2.1 計算矢量集的距離矩陣 577
10.2.2 將Cython程序編譯成擴展模塊 579
10.2.3 C語言中的Python對象類型 581
10.2.4 使用cdef關鍵字聲明變量類型 582
10.2.5 使用def定義函數 585
10.2.6 使用cdef定義C語言函數 586
10.3 高效處理數組 587
10.3.1 Cython的內存視圖 587
10.3.2 用降采樣提高繪圖速度 592
10.4 使用Python標準對象和API 596
10.4.1 操作list對象 596
10.4.2 創建tuple對象 597
10.4.3 用array.array作為動態數組 598
10.5 擴展類型 600
10.5.1 擴展類型的基本結構 600
10.5.2 一維浮點數嚮量類型 601
10.5.3 包裝ahocorasick庫 606
10.6 Cython技巧集 612
10.6.1 創建ufunc函數 613
10.6.2 快速調用DLL中的函數 617
10.6.3 調用BLAS函數 620
第11章 實例 627
11.1 使用泊鬆混閤閤成圖像 627
11.1.1 泊鬆混閤算法 627
11.1.2 編寫代碼 629
11.1.3 演示程序 632
11.2 經典力學模擬 632
11.2.1 懸鏈綫 633
11.2.2 最速降綫 638
11.2.3 單擺模擬 641
11.3 推薦算法 644
11.3.1 讀入數據 645
11.3.2 推薦性能評價標準 646
11.3.3 矩陣分解 647
11.3.4 使用最小二乘法實現矩陣分解 648
11.3.5 使用Cython迭代實現矩陣分解 651
11.4 頻域信號處理 654
11.4.1 FFT知識復習 654
11.4.2 閤成時域信號 657
11.4.3 觀察信號的頻譜 660
11.4.4 捲積運算 671
11.5 布爾可滿足性問題求解器 675
11.5.1 用Cython包裝PicoSAT 678
11.5.2 數獨遊戲 682
11.5.3 掃雷遊戲 686
11.6 分形 693
11.6.1 Mandelbrot集閤 693
11.6.2 迭代函數係統 699
11.6.3 L-System分形 706
11.6.4 分形山脈 710

精彩書摘

　　Python科學計算環境的安裝與簡介
　　1.1 Python簡介
　　Python是一種解釋型、麵嚮對象、動態的高級程序設計語言。自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理係統管理任務和開發Web係統。目前Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。
　　由於Python語言的簡潔、易讀以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經采用Python教授程序設計課程。眾多開源的科學計算軟件包都提供瞭Python的調用接口，例如計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、復雜網絡分析庫igraph等。而Python專用的科學計算擴展庫就更多瞭，例如三個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分彆為Python提供瞭快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適閤工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖錶，甚至開發科學計算應用程序。近年隨著數據分析擴展庫Pandas、機器學習擴展庫scikit-learn以及IPython Notebook交互環境的日益成熟，Python也逐漸成為數據分析領域的首選工具。
　　說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。然而除瞭MATLAB的一些專業性很強的工具箱目前還無法替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：
　　● 首先，MATLAB是一款商用軟件，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供瞭Python的調用接口。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。
　　● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫齣更易讀、更易維護的代碼。
　　● 最後，MATLAB主要專注於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界麵設計、網絡通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。
　　1.1.1 Python2還是Python3
　　自從2008年發布以來，Python3經曆瞭5個小版本的更迭，無論是語法還是標準庫都發展得十分成熟。許多重要的擴展庫也已經逐漸同時支持Python2和Python3。但是由於Python3不嚮下兼容，目前大多數開發者仍然在生産環境中使用Python 2.7。在PyCon2014大會上，Python之父宣布Python 2.7的官方支持延長至2020年。因此本書仍然使用Python 2.7作為開發環境。
　　在本書涉及的擴展庫中，IPython、NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、Cython、Spyder和OpenCV等都已經支持Python 3，而Traits、TraitsUI、TVTK、Mayavi等擴展庫則尚未著手Python 3的移植。雖然一些新興的三維可視化擴展庫正朝著替代Mayavi的方嚮努力，但目前Python環境中尚未有能替代VTK和Mayavi的專業級彆的三維可視化擴展庫，因此本書仍保留第1版中相關的章節。
　　1.1.2 開發環境
　　和MATLAB等商用軟件不同，Python的眾多擴展庫由許多社區分彆維護和發布，因此要一一將其收集齊全並安裝到計算機中是一件十分耗費時間和精力的事情。本節介紹兩個科學計算用的Python集成軟件包。讀者隻需要下載並執行一個安裝程序，就能安裝好本書涉及的所有擴展庫。
　　……

前言/序言

　　第1版序
　　Python理所當然地被視為一門通用的程序設計語言，非常適閤於網站開發、係統管理以及通用的業務應用程序。它為諸如YouTube這樣的網站係統、Red Hat操作係統中不可或缺的安裝工具以及從雲管理到投資銀行等大型企業的IT係統提供技術支持，從而贏得瞭如此高的聲譽。Python還在科學計算領域建立瞭牢固的基礎，覆蓋瞭從石油勘探的地震數據處理到量子物理等範圍廣泛的應用場景。Python這種廣泛的適用性在於，這些看似不同的應用領域通常在某些重要的方麵是重疊的。易於與數據庫連接、在網絡上發布信息並高效地進行復雜計算的應用程序對於許多行業是至關重要的，而Python最主要的長處就在於它能讓開發者迅速地創建這樣的工具。
　　實際上，Python與科學計算的關係源遠流長。吉多?範羅蘇姆創建這門語言，還是在他在荷蘭阿姆斯特丹的國傢數學和計算機科學研究學會(CWI)的時候。當時隻是作為“課餘”的開發，但是很快其他人也開始為之做齣貢獻。從1994年開始的頭幾次Python研討會，都是在大洋彼岸的科研機構舉行的。例如國傢標準技術研究所(NIST)、美國地質學會以及勞倫斯利福摩爾國傢實驗室(LLNL)，所有這些都是以科研為中心的機構。當時Python 1.0剛剛發布，與會者們就已經開始打造Python的數學計算工具。10多年過去瞭，我們欣喜地看到，我們在開發具有驚人能力的工具集以及建設多彩的社區方麵做齣瞭如此多的成績。很閤時宜的是，就我所知的第一本涵蓋瞭Python的主要科學計算工具的綜閤性著作，在另一個海洋之遙的中國編著並齣版瞭。展望今後的十幾年，我迫不及待地想看到我們能共同創建齣怎樣的未來。
　　吉多他本人並不是科學傢或工程師。他在CWI的計算機科學部門時，為瞭緩解為阿米巴(Amoeba)操作係統創建係統管理工具的痛苦，他創建瞭Python。當時那些係統管理工具都是用C語言編寫的。於是Python就成瞭填補shell腳本和C語言之間空白的工具。操作係統工具與計算逆矩陣或快速傅立葉變換是完全不同的領域，但是從Python誕生開始，世界各地的許多科學傢就成瞭它最早期的采用者。吉多成功地創建瞭一門能與他們的C和Fortran代碼完美結閤的、具有優雅錶現力的程序語言。並且，吉多是一位願意聽取建議並添加關鍵功能的語言設計師，例如支持復數就是專門針對科學領域的。隨著NumPy的前身——Numeric的誕生，Python獲得瞭一個高效且強大的數值運算工具，它鞏固瞭在未來幾十年中，Python作為領先的科學計算語言的地位。
　　對於一些人來說，“科學計算編程”會讓人聯想起Numerical Recipes in C中描述的那些復雜算法，或是研究生們在深夜中努力打造程序的場景。但是真實情況所涵蓋的範圍更廣泛——從底層的算法設計到具有高級繪圖功能的用戶界麵開發。而後者的重要性卻常常被忽視瞭。幸運的是在本書中，作者為我們介紹瞭科學計算編程所需的各個方麵。從NumPy庫和SciPy算法工具庫的基礎開始，介紹瞭任何科學計算應用程序所需的基本工具。然後，本書很恰當地介紹瞭二維繪圖以及三維可視化庫——matplotlib、Chaco、Mayavi。用Traits和TraitsUI進行應用程序和界麵開發，以及用Cython、Weave、ctypes和SWIG等與傳統的C語言庫相互結閤等內容在書中也有很好的介紹。除瞭這些核心的工具之外，本書還介紹瞭使用SymPy進行數學符號運算以及其他的各種有用的主題。
　　所有這些主題都被匯編到一本書中真是一件令人欣喜的事情。本書所提供的一站式服務，能夠指導讀者從最初的入門直到創建一個漂亮的、全功能的分析與模擬應用程序。
　　Eric Jones
　　2011年12月8日
　　關於序言作者
　　Eric Jones是Enthought公司的CEO，他在工程和軟件開發領域擁有廣泛的背景，指導Enthought公司的産品工程和軟件設計。在共同創建Enthought公司之前，他在杜剋大學電機工程學係從事數值電磁學以及遺傳優化算法方麵的研究，並獲得瞭該係的碩士和博士學位。他教授過許多用Python做科學計算的課程，並且是Python軟件基金會的成員。
　　關於Enthought公司
　　Enthought是一傢位於美國得剋薩斯州首府奧斯汀的軟件公司，主要使用Python從事科學計算工具的開發。本書中介紹的NumPy、SciPy、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK以及Mayavi均為該公司開發或維護的開源程序庫。
　　前　 言
　　Python世界的發展日新月異，在本書第1版齣版之後，Python在數據分析、科學計算領域又齣現瞭許多令人興奮的進展：
　　●IPython從增強的交互式解釋器發展到Jupyter Notebook項目，它已經成為Python科學計算界的標準配置。
　　●Pandas經過幾個版本的更新，目前已經成為數據清洗、處理和分析的不二選擇。
　　●OpenCV官方的擴展庫cv2已經正式發布，它的眾多圖像處理函數能直接對NumPy數組進行處理，編寫圖像處理、計算機視覺程序變得更方便、簡潔。
　　●matplotlib 2.0即將發布，它將使用更美觀的默認樣式。
　　●Cython內置支持NumPy數組，它已經逐漸成為編寫高效運算擴展庫的首選工具。
　　●NumPy、SciPy等也經曆瞭幾個版本的更新，許多計算變得更快捷，功能也更加豐富。
　　●WinPython、Anaconda等新興的Python集成環境無須安裝，使得開發與共享Python程序更方便快捷。
　　本書第2版緊隨各個擴展庫的發展，將最新、最實用的內容呈現給讀者。除瞭數值計算之外，本書還包含瞭界麵製作、三維可視化、圖像處理、提高運算效率等方麵的內容。最後一章綜閤使用本書介紹的各個擴展庫，完成幾個有趣的實例項目。
　　本書完全采用IPython Notebook編寫，保證瞭書中所有代碼及輸齣的正確性。附盤中附帶所有章節的Notebook以及便攜式運行環境WinPython，以方便讀者運行書中所有實例。
　　本書適閤於工科高年級本科生、研究生、工程技術人員以及計算機開發人員閱讀，也適閤閱讀過第1版的讀者瞭解各個擴展庫的最新進展，進一步深入學習。
　　閱讀本書的讀者需要掌握Python語言的一些基礎知識，Cython章節需要讀者能夠閱讀C語言代碼。
　　除封麵署名的作者外，參加本書編寫的人員還有張佑林、張東等人，在此一並錶示感謝。

《Python科學計算（第2版）》 一本引領您深入Python科學計算世界、掌握前沿工具與實戰技巧的權威指南 如果您渴望駕馭Python這一強大的編程語言，將其應用於數據分析、科學模擬、數值計算、機器學習等諸多領域，那麼《Python科學計算（第2版）》將是您不可或缺的夥伴。本書不僅是一本入門教程，更是一本深度探索的實踐手冊，旨在幫助讀者從零基礎到精通，全麵掌握Python在科學計算領域的應用能力。 本書亮點與價值： 1. 體係化知識構建，循序漸進：本書采用由淺入深的教學模式，首先從Python基礎知識講起，確保即使是編程新手也能快速上手。接著，逐步引入NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等核心科學計算庫，並詳細講解它們的功能、用法和最佳實踐。這種結構化的學習路徑，讓讀者能夠清晰地理解每個工具在整個科學計算生態中的位置和作用。 2. 核心庫深度解析，功能全麵： NumPy：作為Python數值計算的基石，本書將深入剖析NumPy的ndarray對象，講解嚮量化操作、廣播機製、多維數組的索引與切片、數組的運算與統計函數。您將學會如何高效地處理和操作大規模數值數據，這是進行任何科學計算的基礎。 Pandas：在數據處理和分析領域，Pandas占據著核心地位。本書將詳細介紹DataFrame和Series這兩個關鍵數據結構，帶領您掌握數據的讀取與寫入（CSV、Excel、SQL等）、數據清洗（缺失值處理、異常值檢測）、數據轉換（閤並、連接、重塑）、分組聚閤、時間序列分析等實用技巧。 Matplotlib：數據可視化是理解和溝通科學計算結果的關鍵。本書將詳盡講解Matplotlib的強大繪圖功能，從基礎的摺綫圖、散點圖、柱狀圖，到更復雜的子圖、三維圖形、統計圖錶，並介紹如何自定義圖形的樣式、標簽、圖例，使其專業且富有錶現力。 SciPy：作為NumPy的擴展，SciPy提供瞭更廣泛的科學計算工具。本書將覆蓋SciPy的多個子模塊，包括優化（優化算法、函數最小化）、積分（數值積分）、插值、信號處理（傅裏葉變換、濾波）、圖像處理、綫性代數（矩陣運算、特徵值分解）、統計（概率分布、假設檢驗）等。這些工具在解決復雜的科學問題時至關重要。 3. 實戰導嚮，理論與實踐並重：本書強調“學以緻用”，每講解一個概念或工具，都會緊隨其後提供大量的、貼近實際應用的編程示例。這些示例涵蓋瞭統計學、物理學、生物學、工程學、金融學等多個學科的典型問題，讓讀者在解決實際問題的過程中鞏固知識，提升技能。 4. 跨越時代的前沿主題：在掌握瞭基礎和核心工具後，本書還會引領讀者進入更廣泛和前沿的領域： 機器學習基礎：介紹Python在機器學習領域的常用庫，如Scikit-learn，並講解監督學習（迴歸、分類）和無監督學習（聚類、降維）的基本概念和常用算法。您將學會如何構建、訓練和評估機器學習模型。 數據可視化進階：在Matplotlib的基礎上，還會介紹更高級的可視化庫，如Seaborn，用於創建更具統計學意義和美觀的圖形。 高性能計算與並行化：探討如何利用Python實現更快的計算，包括使用NumPy的高性能底層實現，以及一些基本的並行計算概念。 5. 全麵詳盡的附帶資源：本書配有光盤，其中包含瞭書中所有的源代碼示例，以及一些額外的練習題和數據集，方便讀者對照學習、動手實踐，甚至可以基於這些代碼進行二次開發，極大地提升瞭學習效率和深度。 誰適閤閱讀本書？ 編程初學者：對Python有基本瞭解，但希望將其應用於科學計算領域的讀者。 在校學生：計算機科學、數學、物理、工程、生物、統計、金融等相關專業的學生，需要學習科學計算工具和方法。 科研人員與工程師：希望利用Python解決科研或工程問題，進行數據分析、模型構建、仿真計算的專業人士。 數據分析師與數據科學傢：希望深入理解Python在數據處理、分析和建模方麵更底層的原理和高級技巧的從業者。 對科學計算感興趣的任何人：渴望掌握一種強大而靈活的工具來探索和解決科學難題的愛好者。 閱讀本書，您將獲得： 紮實的Python科學計算基礎：從數據結構到高級算法，全麵掌握核心庫的使用。 解決實際問題的能力：通過豐富的案例，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 高效的數據處理與分析技能：掌握Pandas，成為數據處理的高手。 齣色的數據可視化能力：用Matplotlib和Seaborn將數據轉化為直觀的圖錶。 接觸前沿科學計算領域：瞭解機器學習、高性能計算等熱門方嚮的應用。 自信地進行科學探索與創新：擁有強大的工具，您將能夠更深入地理解世界，並創造新的可能。 《Python科學計算（第2版）》是一本集權威性、實用性、全麵性於一體的著作。它不僅僅是一本書，更是一段深入Python科學計算世界的精彩旅程。通過本書的學習，您將能夠自信地運用Python應對各種復雜的科學計算挑戰，打開通往更廣闊科學領域的大門。立即開始，讓Python成為您科學探索的強大引擎！

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手已經有一段時間瞭，但說實話，最近纔真正開始深入翻閱。我對Python科學計算一直都很感興趣，尤其是看到“第2版”這個字樣，就覺得它應該比初版有更多的更新和改進，能夠跟上技術發展的步伐。我關注的重點在於它是否能提供足夠多的實際案例，讓我能夠將學到的理論知識快速應用到解決科研或工程問題上。我特彆希望書中能夠涵蓋數據可視化、統計分析以及數值計算等核心領域，並且能展示如何利用NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等主流庫來完成這些任務。書中是否有關於如何優化代碼性能的章節？對於大型數據集的處理，這本書又會給齣怎樣的指導？這些都是我非常看重的方麵。另外，我還在思考，這本書的作者在編寫時，是否充分考慮到瞭初學者可能遇到的睏難，比如在安裝配置環境、理解復雜的數學概念時，是否提供瞭清晰易懂的解釋和示例。光盤的附加價值也是我期待的一部分，希望裏麵能有更多的代碼示例、數據集，甚至是一些額外的教程，能夠幫助我更全麵地掌握書中的內容，並且能夠在我遇到書中沒有涉及到的更高級主題時，找到進一步學習的入口。總而言之，我對這本書的期望是它能成為我進行Python科學計算學習道路上的一塊堅實的基石，讓我能夠自信地去探索和解決各種實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體結構給我留下瞭深刻的印象。我一直認為一本好的技術書籍，不僅要內容翔實，更要在邏輯組織上做到清晰有序，讓讀者能夠循序漸進地掌握知識。這本書在這一點上做得相當不錯，它沒有一股腦地將所有知識點傾倒給讀者，而是有條理地將復雜的科學計算概念分解開來，從基礎的Python語法迴顧，到NumPy的數組操作，再到Pandas的數據處理，以及Matplotlib的繪圖技巧，每一步都銜接得很自然。我尤其欣賞書中對於每一個知識點都配以大量的代碼示例，並且這些示例都經過瞭精心設計，能夠直觀地展現齣所講授概念的實際應用。這種“理論+實踐”的教學模式，對於像我這樣希望通過動手實踐來加深理解的讀者來說，簡直是福音。我還在嘗試書中關於數據預處理的部分，它所介紹的缺失值填充、異常值檢測等方法，都非常實用，讓我能更好地為後續的分析做好準備。並且，這本書的排版也很舒適，文字大小、行距都恰到好處，長時間閱讀也不會感到疲勞。光盤的內容我還沒來得及細看，但從目錄來看，裏麵包含瞭很多額外的資源，比如數據集和一些進階的案例，這無疑會大大提升這本書的價值。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對細節要求比較高的讀者，尤其是在技術書籍中。一本好的書，不僅要內容正確，還要邏輯嚴謹，錶述清晰，並且能夠準確地傳達作者的意圖。這本書在這些方麵都做得相當齣色。從我對書中關於數值優化的章節的初步瞭解來看，作者在解釋算法原理時，力求嚴謹，並且在代碼實現上，也考慮到瞭效率和可讀性。我特彆喜歡書中對一些常用算法的推導過程的講解，雖然有時會有些抽象，但作者通過圖示和通俗的語言，讓原本復雜的數學概念變得更容易理解。而且，書中對於API的介紹，也做到瞭詳略得當，既包含瞭核心功能，又指齣瞭其適用場景。我還在嘗試書中關於數據建模的部分，它對模型的選擇、參數調整以及結果評估的講解，都非常有指導意義。書中給齣的代碼示例，也都經過瞭充分的測試，很少遇到bug。光盤中的輔助材料，也讓我對書中內容有瞭更全麵的理解，比如關於某些算法的更詳細的推導或者是一些相關的參考文獻。總的來說，這本書是一本經得起推敲的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“實用性”。我不是那種純粹為瞭理論而學習的讀者，我更希望學到的知識能夠直接應用到實際工作中，解決我遇到的具體問題。這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。書中大量的案例都是來源於實際的科學研究和工程項目，比如關於物理模擬、生物信息學數據分析、金融建模等，這些都與我的工作領域有著密切的聯係。我嘗試書中關於數據可視化的章節，用Matplotlib和Seaborn繪製齣瞭幾張非常精美的圖錶，比我之前自己摸索齣來的效果要好得多。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些更高級的主題，比如並行計算和GPU加速，雖然我目前還沒有深入研究，但瞭解這些前沿技術的發展方嚮，對我規劃未來的學習路徑非常有益。光盤裏的代碼質量很高，可讀性強，而且可以直接運行，這為我節省瞭大量的調試時間。我還會經常迴頭翻閱這本書，每次都能從中找到新的靈感和解決方案。這本書確實是一本值得反復研讀的工具書。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是在一位經驗豐富的嚮導的帶領下，探索Python科學計算的廣闊天地。我最看重的是它在理論深度和實踐廣度之間的平衡。它沒有停留在對庫函數功能的簡單羅列，而是深入淺齣地講解瞭背後的數學原理和算法思想，比如在涉及到統計模型時，書中對假設檢驗、迴歸分析的原理講解就非常到位，這對於我理解模型的適用性和局限性非常有幫助。同時，它又非常注重實際操作，每一個概念的講解都伴隨著清晰的代碼實現，讓我可以邊學邊練。我特彆關注書中關於時間序列分析的部分，這對我目前的研究課題至關重要。書中關於ARIMA模型、GARCH模型等的介紹，以及如何用Python實現這些模型，都給瞭我很大的啓發。我還注意到書中對機器學習在科學計算中的應用也進行瞭初步的介紹，這讓我看到瞭將我的數據分析技能擴展到更廣泛領域的可能性。雖然某些地方的講解對我來說還有些挑戰，但書中提供的注釋和解釋，以及光盤中的代碼，都在很大程度上幫助我剋服瞭睏難。這本書的價值，遠不止於學習幾行代碼，它更在於培養一種解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

此書有一點很坑爹！！！巨坑，你看試讀裏麵的彩色的圖，可是買來一看，居然是黑白的！！！強烈要求強東把那個彩色的給我！！！

評分☆☆☆☆☆

好書，幫助學python快速入門

評分☆☆☆☆☆

不捨和我，看這本書之前，還要有c語言的基礎。哎。

評分☆☆☆☆☆

很好很好，不錯，

評分☆☆☆☆☆

Python 數據庫接口支持非常多的數據庫，你可以選擇適閤你項目的數據庫：

評分☆☆☆☆☆

發貨很快，真的很厚的一本書

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，實用，活動時期價格也優惠

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，速度很快，書籍不錯

評分☆☆☆☆☆

不推薦