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[美] Jesse，M.Kinder，Philip，Nelson 著，盖磊 译

图书标签:

• Python
• 物理建模
• 初学者
• 科学计算
• 仿真
• 建模
• 物理
• 编程
• 教育
• 入门

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115465412

版次：1

商品编码：12237693

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：192

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

Python是一种迅速得到科学界广泛认可的计算机编程语言。本书的目的在于为Python学习者提供帮助，使他们可以通过自学掌握足以开展物理建模工作的编程技能，包括设置开源Python的编程环境，以及使用Python完成一些常见的科学运算任务，例如数据的导入和导出、数据的可视化、数值分析和模拟等。本书无需读者具备任何的编程经验。
本书侧重于基础性内容，并介绍了一些广泛适用的技术，包括：
● Python编程基础与脚本；
● 数值数组；
● 二维和三维绘图；
● 蒙特卡洛模拟；
● 数值方法，包括常微分方程求解；
● 图像处理；
● 动画。
为了清晰地阐述新的知识点，本书提供了丰富的代码例子和练习，并给出了相应的解答。本书的示例代码和数据集，可以从www.epubit.com.cn下载。

内容简介

Python 是一种得到广泛应用的编程语言。《Python物理建模初学者指南》旨在帮助Python 学习者掌握足够的Python编程技能以进行物理建模。
《Python物理建模初学者指南》全书分为8 章和5 个附录，包括Python 基础知识、数据结构与程序控制、数据输入和输出、Python 高级知识和高级技术等，其中贯穿了三次不同方向和难度的物理建模上机实验。附录部分介绍了Python 的安装、错误消息、版本差异以及可供深入学习的话题。
《Python物理建模初学者指南》本书适合Python 初学者阅读，尤其适合想要用Python 进行科学计算和物理建模的读者学习参考。

作者简介

作者简介
Jesse M.Kinder拥有宾州大学的物理学和天文学博士学位，并在康奈尔大学完成了量子化学方向上的博士后工作，曾在凯斯西储大学教授物理课程，目前在新墨西哥州的里约兰町担任顾问。
Philip Nelson是宾州大学的物理学教授。他也是Biological Physics和Physical Models of Living Systems两本书的作者。
译者简介
盖磊，物理学硕士，计算机博士。当前是一名科研人员，具有丰富的Python科学建模实践经验，也是一位科技图书译者。

目录

第1 章 Python入门 1
1．1　算法与算法思想 1
1．1．1　算法思想 2
1．1．2　状态 3
1．1．3　“a=a+1”是什么意思 4
1．1．4　符号和数字的对比 5
1．2　启动Python 6
1．2．1　IPython 控制台 7
1．2．2　错误信息 13
1．2．3　如何获取帮助 13
1．2．4　好的做法：记录日志 15
1．3　Python 模块 15
1．3．1　import 15
1．3．2　from．．．import 16
1．3．3　NumPy和PyPlot模块 17
1．4　Python 表达式 18
1．4．1　数字 18
1．4．2　算术操作和预定义函数 19
1．4．3　好的做法：变量命名 21
1．4．4　更多的函数相关信息 22
第2 章 数据结构与程序控制 24
2．1　对象和方法 24
2．2　列表、元组和数组 27
2．2．1　创建列表和元组 28
2．2．2　NumPy数组 28
2．2．3　为数组填充值 30
2．2．4 数组的连接 32
2．2．5　访问数组元素 33
2．2．6　数组和赋值 34
2．2．7　数组切片 35
2．2．8　数组展平 37
2．2．9　更改数组形状 38
2．2．10　以列表和数组为索引 38
2．3　字符串 39
2．3．1　使用format 方法格式化字符串 41
2．3．2　使用“%”格式化字符串 43
2．4　循环 43
2．4．1　for 循环 44
2．4．2　while 循环 46
2．4．3　循环长时间运行 46
2．4．4　死循环 47
2．5 数组操作 47
2．5．1　矢量化数学 48
2．5．2 数组化简 50
2．6　脚本 51
2．6．1　Editor 窗格 52
2．6．2　其他编辑器 53
2．6．3　调试的第一步 54
2．6．4　好的做法：做注释 57
2．6．5　好的做法：使用命名参数 61
2．6．6　好的做法：注意单位问题 62
2．7　或有行为：分支 63
2．7．1　if 语句 64
2．7．2　真值的处理 65
2．8　嵌套 65
第3 章 数据输入、结果输出 67
3．1　导入数据 68
3．1．1　获取数据 68
3．1．2　将数据导入Python 70
3．2　导出数据 73
3．2．1　脚本 73
3．2．2　数据文件 74
3．3　数据可视化 77
3．3．1　plot 及相关命令 77
3．3．2　绘图的调整与装饰 81
3．3．3 误差条 83
3．3．4　3D图形 84
3．3．5　多重绘图 85
3．3．6　子绘图 87
3．3．7　保存图形 87
3．3．8　在其他应用中使用图形 88
第4 章 首次上机实验 90
4．1　艾滋病病毒载量模型 90
4．1．1　探究模型 91
4．1．2　匹配实验数据 92
4．2　细菌实验 93
4．2．1　探究模型 93
4．2．2　匹配实验数据 94
第5 章 Python进阶 96
5．1　自定义函数 97
5．1．1　定义Python函数 97
5．1．2　更新函数 100
5．1．3　参数、关键字和缺省值 101
5．1．4　返回值 102
5．1．5　函数式编程 103
5．2　随机数和模拟 105
5．2．1　模拟抛硬币 105
5．2．2　生成轨迹线 106
5．3　直方图和条形图 107
5．4　等势线绘图和曲面 109
5．4．1　生成绘图点网格 109
5．4．2　等势线绘图 110
5．4．3　曲面绘图 111
5．5　非线性方程的数学求解 111
5．5．1　一般实函数 112
5．5．2　多项式的复数根 113
5．6　求解线性等式 114
5．7　数值积分 115
5．7．1　对预定义函数积分 116
5．7．2　对自定义函数积分 117
5．7．3　对震荡函数积分 117
5．7．4　参数依赖性 118
5．8　微分方程的数值解 118
5．8．1 问题重构 119
5．8．2　ODE求解 120
5．8．3　参数依赖 122
5．9　向量场和流线图 123
5．9．1　向量场 123
5．9．2　流型 124
第6 章 第二次上机实验 126
6．1　生成和绘制轨迹 126
6．2　绘制位移分布 127
6．3　少见事件 129
6．3．1　泊松分布 129
6．3．2　等待时间 131
第7 章 更多的技术 133
7．1　图像处理 133
7．1．1　图像和数字数组 134
7．1．2　操作图像 135
7．2　动画 135
7．2．1　创建动画 136
7．2．2　保存动画 137
7．3　分析计算 141
7．3．1　SymPy软件包 141
7．3．2　Wolfram Alpha 142
第8 章 第三次上机实验 145
8．1　卷积 146
8．1．1　Python 的图像处理工具 146
8．1．2　图像平均 148
8．1．3　使用高斯滤波器做平滑 149
8．2　图像去噪 149
8．3　特征强调 150
继续努力 152
附录A　安装Python 154
A．1　安装Python 和Spyder 154
A．1．1　图形界面安装 155
A．1．2　命令行安装 156
A．2　设置Spyder 159
A．2．1　工作目录 159
A．2．2　交互图形 159
A．2．3　脚本模块 159
A．2．4　重启 160
A．3　加速 160
A．4　保持版本最新 161
A．5　安装FFmpeg 161
附录B　错误和错误消息 164
B．1　Python错误概述 165
B．2　一些常见的错误 166

附录C　比较Python 2与Python 3 170
C．1　除法 171
C．2　用户输入 171
C．3　打印命令 172
C．4　更多帮助 173
附录D　深入学习 174
D．1　赋值语句 174
D．2　内存管理 177
D．3　函数 177
D．4　作用域 178
D．4．1　命名冲突 180
D．4．2 作为参数传递变量 181
D．5　总结 182
附录E　练习的解答 183
致谢 189
参考文献 190

Python物理建模初学者指南 简介 您是否曾对宏观世界的万千变化感到好奇？从苹果落地到行星运转，从波涛汹涌到细腻的粒子碰撞，这些看似截然不同的现象，背后都隐藏着一套精妙的物理定律。而当我们试图理解、预测甚至操控这些物理过程时，就需要一个强大的工具来将抽象的数学语言转化为可视化的模拟。Python，凭借其易学易用的特性和丰富的科学计算库，已成为物理建模的理想选择。 《Python物理建模初学者指南》并非一本单纯的编程教程，也不是一本艰深的理论物理专著。它是一座桥梁，连接起您对物理现象的好奇心与掌握定量分析能力的愿望。本书将带您踏上一段激动人心的旅程，从零开始，利用Python强大的编程能力，逐步构建起对各种物理现象的数学模型，并用代码去探索它们的行为。 本书的核心理念在于“动手实践”。我们不满足于仅仅罗列枯燥的公式，而是鼓励您将理论知识付诸实践。通过大量的代码示例和项目，您将亲眼见证物理定律如何在计算机中“复活”，如何通过简单的参数调整来观察复杂的系统演变。无论是学习基础的牛顿力学，理解能量守恒的奥秘，还是探索电磁场的微妙之处，本书都将为您提供一套清晰、可操作的方法。 内容概述 本书内容丰富，涵盖了物理学中许多基础且重要的概念，并以Python编程为媒介进行深入阐述。我们将从最基础的Python语法和科学计算环境的搭建开始，确保即使是编程新手也能快速上手。随后的章节将逐步引入物理学的核心主题： 力学： 从最简单的直线运动、抛体运动，到更复杂的振动、碰撞，乃至多体系统的模拟，您将学习如何用牛顿定律来描述物体的运动轨迹，理解动量和能量的转化。本书将引导您构建从单摆到行星轨道模拟的各个层次的模型，深入理解引力、摩擦力等概念的影响。 热学： 探索温度、热量、熵等概念，以及它们如何在系统中传播和演变。您将学习如何模拟热传导，理解相变过程，甚至可以尝试构建简单的分子动力学模型，直观地感受物质的微观运动。 波动与光学： 学习如何描述波的传播特性，例如声波、水波，以及光波的性质。您将能够模拟光的反射、折射，甚至理解干涉和衍射现象，为进一步学习光学和信号处理打下基础。 电磁学： 深入研究电荷、电场、磁场及其相互作用。本书将引导您构建简单的电路模型，理解法拉第电磁感应定律，甚至可以尝试模拟电磁波的产生和传播。 概率与统计在物理建模中的应用： 许多物理过程具有随机性，例如放射性衰变、粒子随机游走等。本书将介绍如何利用Python的概率和统计工具来模拟这些现象，并从统计的角度理解物理系统的行为。 学习路径与特色 本书采用循序渐进的学习路径，确保每位读者都能稳步提升。 1. Python基础与科学计算环境： 在本书的开头，我们会简要介绍Python的基本语法，包括变量、数据类型、控制流（if语句、for循环、while循环）、函数等。更重要的是，我们将介绍NumPy和Matplotlib这两个强大的科学计算库。NumPy提供了高效的多维数组操作，是进行数值计算的基石；Matplotlib则是强大的数据可视化工具，能够将您的模拟结果清晰地呈现出来。我们将引导您完成环境的搭建，并进行一些基础的数值运算和绘图练习，为后续的学习打下坚实基础。 2. 从简到繁的物理模型构建： 本书不会一开始就抛出复杂的物理模型，而是从最简单的场景入手，逐步增加模型的复杂度。例如，在介绍力学时，我们可能会先模拟一个自由落体运动，然后引入空气阻力，接着是抛体运动，最后是更复杂的振动系统。每一步模型都会有清晰的数学推导和相应的Python代码实现。 3. 理论与实践的深度融合： 本书强调理论知识与实践操作的紧密结合。在讲解每一个物理概念时，我们都会提供相应的数学公式，并立即将其转化为可执行的Python代码。您将看到，枯燥的数学公式是如何在代码中“活”过来的，并通过调整代码中的参数来观察物理现象的变化。这种“所见即所得”的学习方式，能够极大地加深您对物理概念的理解。 4. 丰富的案例研究与项目实践： 本书包含大量的案例研究和小型项目，涵盖了从基础物理到一些更进阶的应用。例如，您可能会学习如何模拟一个简单的行星轨道，如何构建一个模拟粒子碰撞的程序，或者如何可视化电场线的分布。这些实践项目不仅能巩固您所学的知识，还能激发您的学习兴趣，并让您感受到物理建模的强大魅力。 5. 可视化能力的培养： 物理建模的最终目的之一是理解和展示物理过程。本书将重点介绍如何使用Matplotlib等库来创建各种类型的图表，包括一维、二维、三维的线图、散点图、等高线图、动画等。您将学会如何清晰、有效地展示模拟结果，从而更好地理解物理系统的行为，并与他人分享您的研究成果。 6. 面向初学者的友好设计： 本书的设计充分考虑了初学者的需求。代码示例简洁明了，注释详尽，确保您能理解每一行代码的作用。遇到的数学概念也会尽量用通俗易懂的语言进行解释，并给出直观的类比。此外，本书还提供了一些额外的资源和提示，帮助您克服学习过程中可能遇到的困难。 本书适合谁？ 对物理现象充满好奇的学生： 如果您是高中生、本科生，对物理学理论感到着迷，但希望通过编程来更直观地理解和探索这些概念，本书将是您的理想入门读物。 希望拓展技能的程序员： 如果您已经掌握一定的Python编程基础，并希望将您的编程技能应用于科学计算和物理模拟领域，本书将为您提供宝贵的知识和实践机会。 跨学科学习者： 无论您是学习工程、数学、数据科学，还是其他任何与科学相关的领域，掌握物理建模的基本技能都将极大地增强您的分析和解决问题的能力。 终身学习者： 任何对探索自然界规律、利用计算机模拟真实世界过程感兴趣的读者，都将从本书中获益。 为何选择Python进行物理建模？ Python之所以成为物理建模的优选语言，有以下几个显著优势： 易学易用： Python的语法简洁直观，接近自然语言，学习曲线平缓，使得初学者能够快速上手，将精力集中在物理概念和模型构建上，而不是纠结于复杂的编程细节。 强大的科学计算库： NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas等库提供了丰富的功能，涵盖了数值计算、科学计算、数据分析和可视化等方方面面，极大地简化了物理建模的过程。 广泛的应用领域： Python在科学研究、工程计算、数据科学、人工智能等众多领域都得到了广泛应用，掌握Python进行物理建模，将为您打开更广阔的学习和职业发展道路。 活跃的社区支持： Python拥有一个庞大而活跃的开发者社区，这意味着您可以轻松找到大量的学习资源、教程、第三方库，并在遇到问题时获得及时的帮助。 结语 《Python物理建模初学者指南》旨在为您提供一个扎实的起点，让您能够自信地运用Python来构建、分析和可视化物理模型。通过本书的学习，您将不仅掌握一种强大的编程工具，更重要的是，您将培养一种用科学的眼光去理解和探索世界的思维方式。准备好迎接这场激动人心的物理建模之旅了吗？让我们一起用Python解锁物理世界的奥秘！

评分☆☆☆☆☆

我一直坚信，学习任何一门学科，最重要的是找到能够激发你内在兴趣的切入点。《Python物理建模初学者指南》恰恰做到了这一点。对于我这样在大学时期就被物理“劝退”的人来说，这本书简直是一场“迟到的救赎”。我原本以为，物理建模就是枯燥的数学公式推导和复杂的计算，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种极其友好的方式，将Python的强大功能与物理学的奥秘相结合，让原本高冷的物理概念变得生动有趣。书中的每一个章节都像是一个独立的物理实验，而Python就是我们的实验工具。我们不需要搭建昂贵的实验设备，只需要敲击键盘，就能模拟出各种令人惊叹的物理现象。例如，书中关于振动与波的部分，我通过编写简单的Python代码，就能观察到简谐振动、驻波的形成，甚至可以调整参数，观察不同波形叠加的效果。这种“看得见摸得着”的学习体验，比死记硬背教材上的公式要有效得多。我特别欣赏作者在讲解过程中，不断强调“可视化”的重要性。通过matplotlib等库绘制出的精美图表，让我能够直观地看到物理量的变化趋势，理解不同参数对系统行为的影响。这不仅仅是学习，更像是一场充满惊喜的探索之旅，让我重新燃起了对物理学的热情。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对物理世界充满好奇，却又对复杂数学公式望而却步的初学者，我一直渴望找到一种能将抽象概念具象化、让我能亲手“玩转”物理世界的方法。终于，我发现了《Python物理建模初学者指南》。这本书犹如一盏指路明灯，照亮了我探索物理建模的道路。从我拿到这本书的那一刻起，就被其清晰的逻辑和循序渐进的教学方式所吸引。书中并没有直接抛出艰深的理论，而是从最基础的Python编程概念入手，巧妙地将代码的引入与物理概念的讲解融为一体。例如，在介绍牛顿运动定律时，作者没有直接给出微分方程，而是先通过简单的Python脚本模拟自由落体，然后逐步引入速度、加速度的概念，并最终展示如何用代码来计算和可视化物体的运动轨迹。这种“边学边做”的学习模式，极大地降低了我的学习门槛，让我不再对代码产生畏惧感。每一次成功的运行，每一次图表的绘制，都给我带来了巨大的成就感，也让我对物理现象有了更直观、更深刻的理解。我尤其喜欢书中那些贴近生活的例子，比如模拟抛射体的运动，看着屏幕上的小球按照我编写的代码轨迹飞出，那种感觉真是太奇妙了！这本书不仅仅是教我如何编程，更重要的是，它教会了我如何用一种全新的视角去观察和理解周围的世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科学探索有着强烈好奇心的普通爱好者，我在寻找一本能够真正让我“上手”物理学知识的书籍时，遇到了《Python物理建模初学者指南》。这本书最吸引我的地方在于，它没有把我当成一个拥有深厚数学背景的学生，而是把我当作一个渴望理解世界，并愿意动手尝试的探索者。书中对于Python语言的学习，被巧妙地融入到了物理概念的讲解之中，我不再需要额外花费大量时间去学习一门编程语言，而是可以直接在解决物理问题的过程中，掌握编程的技巧。我非常喜欢书中对能量守恒定律的演示，作者通过编写一个模拟弹性碰撞的Python程序，让我能够直观地看到能量在不同物体之间的传递和转化，这比纯粹的数学公式更能让我感受到物理定律的普适性和优美。书中提供的案例，从简单的弹簧振子到稍微复杂的布朗运动，都循序渐进，让我能够逐步建立起自信。我尤其欣赏作者在讲解中，会反复强调代码的“可读性”和“可维护性”，这让我明白，好的建模不仅是能够得到结果，更重要的是能够清晰地表达自己的思路，并方便后续的修改和扩展。这本书让我看到了物理学在计算机时代的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习经历来看，《Python物理建模初学者指南》提供了一种非常高效且易于理解的学习路径。过去，我尝试阅读过一些介绍物理建模的书籍，但往往因为引入的数学概念太过抽象，或者直接跳到复杂的编程实现，让我感到无从下手。这本书的独特之处在于，它充分考虑了初学者的认知特点，将编程语言作为一种“翻译器”，将物理世界的语言转化为计算机可以理解的指令。这意味着，你不需要成为数学家才能理解物理，也不需要成为编程大师才能进行物理建模。书中从最基础的Python语法开始，逐步引导读者掌握必要的编程技巧，然后将这些技巧应用于解决具体的物理问题。我印象最深刻的是，书中在介绍流体力学模拟时，并没有一开始就讲Navier-Stokes方程，而是通过一个简单的二维流动模型，让读者通过代码控制粒子的运动，从而初步理解流体的行为。这种“由简入繁”的教学方法，让我能够一步一个脚印地建立起对物理建模的信心。而且，书中提供的丰富代码示例，可以直接运行、修改，并观察结果，这极大地加速了我的学习进程，也让我能够根据自己的兴趣和理解程度，去探索更深层次的物理概念。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得物理学是一门既迷人又难以捉摸的学科，尤其是那些在黑板上才能看到的公式和方程，总让我感到遥不可及。《Python物理建模初学者指南》这本书，就像一位耐心而富有远见的老师，用一种全新的方式，将我带入了物理建模的奇妙世界。它没有用华丽的辞藻或深奥的术语来吓唬读者，而是用最直接、最接地气的方式，教会我如何用Python这把“万能钥匙”，去解锁物理学的奥秘。我尤其赞赏书中对于“实践出真知”这一理念的强调。从搭建简单的力学模型，到模拟复杂的电磁现象，书中提供了大量的实践项目，让我能够亲手去“搭建”和“运行”物理世界。每一次成功的编程，每一次数据可视化，都让我更加确信，物理学并非遥不可及，而是可以通过逻辑和计算来理解和掌控的。书中对于一些经典物理问题的讲解，比如行星轨道的模拟，其清晰的代码结构和详尽的注释，让我不仅理解了计算的原理，也学会了如何构建一个稳定且可扩展的模型。这让我不仅仅是在学习一本书，更是在学习一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

内容有点少，感觉性价比不高。

评分☆☆☆☆☆

内容写的不错,但是相比价格而言,性价比有些低!

评分☆☆☆☆☆

Python物理建模初学者指南

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东西不错，收藏了！

评分☆☆☆☆☆

Python物理建模初学者指南

评分☆☆☆☆☆

质量还不错，快递速度可以

评分☆☆☆☆☆

不错的一本小书，推荐。

评分☆☆☆☆☆

还没看完，薄薄的一本，价钱倒是不便宜啊