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Python 3.0科学计算指南

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这本Python 3.0科学计算指南图书,是2018-07-01月由人民邮电出版社所出版的,著作者信息: [瑞典] 克劳斯·福勒(Claus Führer),简·埃里克·索利姆(Jan Erik Solem),奥利维尔·维迪尔(Olivier Verdier) 著,王威 译,本版是第1次印刷, ISBN:9787115481146,品牌:异步图书, 这本书的包装是16开平装,所用纸张为胶版纸,全书页数254,字数有万字, 是本值得推荐的Python软件开发图书。

此书内容摘要

本书旨在通过实际的Python 3.0代码示例展示Python与数学应用程序的紧密联系,介绍将Python中的各种概念用于科学计算的方法。
本书共有15章。第1~3章介绍Python中的主要语法元素、基本数据类型、容器类型等概念;第4~9章介绍线性代数、数组、函数、类、迭代等与数学数据类型紧密相关的内容;第10~14章就有关科学计算程序运行过程中错误处理、输入输出、测试等问题进行探索,并具体给出了一些综合实例,以帮助读者进一步掌握前述章节所涵盖的内容;第15章介绍符号计算的相关内容,旨在让读者了解这一常用于推导和验证理论上的数学模型和数值结果的技术。
本书特色鲜明,示例生动有趣,内容易读易学,既适合Python初学者和程序员阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。具有编程经验以及科学计算的爱好者也可以将本书作为研究SciPy和NumPy的参考资料。

关于此书作者

Claus Führer是瑞典隆德大学科学计算系的教授。他曾在许多国家和教学机构任教,拥有十分丰富的课堂教学经验,所教授的课程涉及各级数值分析和工程数学的密集程序设计。在与工业界的研究he作中,Claus还开发出了数值分析软件,并因此荣获了2016年度隆德大学工程学院教师奖。
Jan Eric Solem是Python的狂热爱好者。他曾任瑞典隆德大学的副教授,目前是Mapillary公司(一家街景计算机视觉公司)的CEO。他曾是Polar Rose公司的创始人兼CTO,并担任人脸识别专家,还担任过苹果公司计算机视觉团队的负责人。Jan是世界经济论坛的技术先驱之一,曾凭借图像分析和模式识别的论文荣获2005—2006年度北美论文奖。他也是《Programming Computer Vision with Python》 一书的作者。
Olivier Verdier于2009年获得了瑞典隆德大学的数学博士学位。他也是德国科隆大学、挪威特隆赫姆大学、挪威卑尔根大学和瑞典乌梅奥大学的博士后。Oliview Verdier早在2007年就开始用Python进行科学计算,目前是挪威卑尔根大学数学系的副教授。

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Python不仅是一种通用的编程语言,更是免费且开源的语言和环境,在科学计算领域具有巨大的应用潜力。
本书以数学应用为背景介绍Python的相关知识。通过学习本书, 你将认识到Python 是一种将科学计算与数学紧密结合起来的强大工具;学会使用面向对象的Python执行计算任务的方法,并掌握计算数学的一个必要构建块——线性代数及其对象;学会函数和类的使用方法;熟悉测试工具并学习复杂的编程示例;通过Python模块SymPy开启计算机代数的学习之旅。
本书将介绍所有需要掌握的Python知识,以及将这些知识应用于线性代数、数组、绘图、迭代、函数以及多项式等的方法。
本书旨在帮助你:
● 理解Python的主要语法元素;
● 了解Python中重要和基本的数据类型;
● 理解计算数学的一个必要构建块——线性代数及其对象;
● 用Python的matplotlib包创建高质量的表格和图形,以便绘制和可视化结果;
● 定义和使用函数,并学会将它们作为对象使用;
● 使用SciPy和NumPy包,以受益于其强大的与科学计算任务相关的数组数据类型;
● 深入理解何时、以何种方式正确地使用面向对象的Python编程;
● 专注于科学计算编程中的现代测试、调试和分析。

Python 3.0科学计算指南图书的目录

第 1章入门 1
1.1安装和配置说明 1
1.1.1安装 1
1.1.2Anaconda 2
1.1.3配置 3
1.1.4Python Shell 3
1.1.5执行脚本 3
1.1.6获取帮助 4
1.1.7Jupyter – Python笔记本 4
1.2程序与控制流 4
1.2.1注释 5
1.2.2行连接 5
1.3基本类型 6
1.3.1数值类型 6
1.3.2字符串 6
1.3.3变量 7
1.3.4列表 7
1.3.5列表运算符 8
1.3.6布尔表达式 8
1.4使用循环来重复语句 9
1.4.1重复任务 9
1.4.2break和else 9
1.5条件语句 10
1.6使用函数封装代码 10
1.7脚本和模块 11
1.7.1简单的模块—函数的
集合 12
1.7.2使用模块和命名空间 13
1.8解释器 13
1.9小结 14
第 2章变量和基本数据类型 15
2.1变量 15
2.2数值类型 16
2.2.1整数类型 17
2.2.2浮点数 17
2.2.3复数 20
2.3布尔类型 23
2.3.1布尔运算符 23
2.3.2布尔类型转换 24
2.3.3布尔类型自动转换 24
2.3.4and和or的返回值 25
2.3.5布尔值和整数 26
2.4字符串类型 26
2.5小结 29
2.6练习 30
第3章容器类型 33
3.1列表 33
3.1.1切片 34
3.1.2步长 36
3.1.3列表修改 36
3.1.4是否属于列表 37
3.1.5列表方法 37
3.1.6原位操作 38
3.1.7列表合并—zip 39
3.1.8列表推导 39
3.2数组 40
3.3元组 41
3.4字典 42
3.4.1创建和修改字典 42
3.4.2循环遍历字典 43
3.5集合 44
3.6容器类型转换 45
3.7类型检查 46
3.8小结 47
3.9练习 47
第4章线性代数—数组 50
4.1数组类型概要 50
4.1.1向量和矩阵 50
4.1.2索引和切片 52
4.1.3线性代数运算 52
4.2数学基础 53
4.2.1作为函数的数组 54
4.2.2基于元素的运算 54
4.2.3形状和维数 54
4.2.4点运算 55
4.3数组类型 57
4.3.1数组属性 57
4.3.2用列表创建数组 57
4.4访问数组项 59
4.4.1基本数组切片 59
4.4.2使用切片修改数组 61
4.5数组构造函数 61
4.6访问和修改形状 62
4.6.1shape函数 62
4.6.2维数 63
4.6.3重塑 63
4.7叠加 65
4.8作用于数组的函数 66
4.8.1通用函数 66
4.8.2数组函数 68
4.9SciPy中的线性代数方法 69
4.9.1使用LU来求解多个线性
方程组 70
4.9.2使用SVD来解决最小二乘
问题 71
4.9.3其他方法 72
4.10小结 72
4.11练习 73
第5章高级数组 75
5.1数组视图和副本 75
5.1.1数组视图 75
5.1.2切片视图 76
5.1.3转置和重塑视图 76
5.1.4复制数组 76
5.2数组比较 77
5.2.1布尔数组 77
5.2.2数组布尔运算 78
5.3数组索引 79
5.3.1使用布尔数组进行索引 79
5.3.2使用where命令 80
5.4代码性能和向量化 81
5.5广播 83
5.5.1数学视角 83
5.5.2广播数组 86
5.5.3典型示例 88
5.6稀疏矩阵 90
5.6.1稀疏矩阵格式 91
5.6.2生成稀疏矩阵 94
5.6.3稀疏矩阵方法 94
5.7小结 95
第6章绘图 96
6.1基本绘图 96
6.2格式化 100
6.3meshgrid和contours函数 103
6.4图像和等值线 106
6.5matplotlib对象 108
6.5.1坐标轴对象 108
6.5.2修改线条属性 109
6.5.3注释 110
6.5.4曲线间的填充面积 111
6.5.5刻度和刻度标签 112
6.6绘制三维图 113
6.7用绘图制作电影 116
6.8小结 117
6.9练习 117
第7章函数 120
7.1基本原理 120
7.2形参和实参 121
7.2.1参数传递—通过位置和
关键字 121
7.2.2更改实参 122
7.2.3访问本地命名空间之外
定义的变量 122
7.2.4默认参数 123
7.2.5可变参数 124
7.3返回值 125
7.4递归函数 126
7.5函数文档 128
7.6函数是对象 128
7.7匿名函数—lambda
关键字 130
7.8装饰器 131
7.9小结 132
7.10练习 133
第8章类 135
8.1类的简介 136
8.1.1类语法 136
8.1.2_ _init_ _方法 137
8.2属性和方法 138
8.2.1特殊方法 139
8.2.2彼此依赖的属性 143
8.2.3绑定和未绑定方法 145
8.2.4类属性 146
8.2.5类方法 146
8.3子类和继承 148
8.4封装 151
8.5装饰器类 152
8.6小结 154
8.7练习 154
第9章迭代 156
9.1for语句 156
9.2控制循环内流程 157
9.3迭代器 158
9.3.1生成器 159
9.3.2迭代器是一次性的 159
9.3.3迭代器工具 160
9.3.4递归序列的生成器 161
9.4加速收敛 163
9.5列表填充模式 165
9.5.1使用append方法来填充
列表 165
9.5.2迭代器中的列表 166
9.5.3存储生成的值 166
9.6将迭代器作为列表使用 167
9.6.1生成器表达式 167
9.6.2压缩迭代器 168
9.7迭代器对象 169
9.8无限迭代 170
9.8.1while循环 170
9.8.2递归 171
9.9小结 171
9.10练习 172
第 10章异常处理 175
10.1什么是异常 175
10.1.1基本原理 177
10.1.2用户定义异常 179
10.1.3上下文管理器—
with语句 180
10.2查找错误:调试 181
10.2.1漏洞 182
10.2.2堆栈 182
10.2.3Python调试器 183
10.2.4调试命令 185
10.2.5IPython调试 186
10.3小结 187
第 11章命名空间、范围和模块 188
11.1命名空间 188
11.2变量范围 189
11.3模块 191
11.3.1简介 191
11.3.2IPython模块 192
11.3.3变量_ _name_ _ 193
11.3.4一些有用的模块 193
11.4小结 194
第 12章输入和输出 195
12.1文件处理 195
12.1.1文件交互 195
12.1.2文件是可迭代的 196
12.1.3文件模式 197
12.2NumPy方法 198
12.2.1savetxt 198
12.2.2loadtxt 198
12.3Pickling 199
12.4Shelves 200
12.5读写Matlab数据文件 200
12.6读写图像 201
12.7小结 202
第 13章测试 203
13.1手动测试 203
13.2自动测试 204
13.3使用unittest包 206
13.4参数化测试 209
13.5断言工具 210
13.6浮点值比较 210
13.7单元和功能测试 212
13.8调试 213
13.9测试发现 213
13.10测量执行时间 213
13.10.1用魔法函数计时 214
13.10.2使用Python的timeit
计时模块 215
13.10.3用上下文管理器
计时 216
13.11小结 217
13.12练习 217
第 14章综合示例 219
14.1多项式 219
14.1.1理论背景 219
14.1.2任务 220
14.2多项式类 221
14.3牛顿多项式 225
14.4谱聚类算法 226
14.5解决初始值问题 230
14.6小结 233
14.7练习 233
第 15章符号计算—SymPy 235
15.1什么是符号计算 235
15.2SymPy的基本元素 238
15.2.1符号—所有公式的
基础 238
15.2.2数字 239
15.2.3函数 239
15.3基本函数 241
15.4符号线性代数 243
15.5SymPy线性代数方法示例 245
15.6替换 246
15.7评估符号表达式 249
15.8符号表达式转化为数值
函数 250
15.9小结 252
参考文献 253

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