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【正版】Python数学编程9787115522719

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18.24 3.1折 59 九品

仅1件

四川德阳
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作者阿米特·萨哈

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115522719

出版时间2020-01

装帧平装

开本16开

定价59元

货号9787115522719

上书时间2024-11-26

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   商品详情   

品相描述:九品
商品描述
作者简介
关于作者 Amit Saha是一位曾在Red Hat和Sun Microsystems公司工作过的软件工程师。他创办并维护着Fedora Scientific,一个为科学和教育用户服务的Linux发行版。他也是Prentice Hall出版社《写下你的个程序》(Write Your First Program)一书的作者。 关于译者 许杨毅,现任商汤智慧城市事业群产品总监,曾是京东云不错总监,百度系统部和新浪业务运维负责人,UCloud运营平台部总监和产品市场部副总裁,资深的业务架构师、SRE专家、大数据工程和云计算架构顾问。曾翻译《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一书。 刘旭华,现为中国农业大学理学院应用数学系副教授,北京理工大学博士,美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问学者,主要从事数理统计、数据科学、数学与统计软件等领域的教学与科研工作,主持和参与多项国家自然科学基金、北京市自然科学基金项目。曾翻译《R语言统计入门(第2版)》《数据科学实战手册(第2版)》等图书。

目录
第1章处理数字1

1.1基本数学运算1

1.2标签:给数字命名3

1.3不同类型的数字4

1.3.1分数的操作4

1.3.2复数5

1.4获取用户输入6

1.4.1处理异常和无效输入8

1.4.2将分数和复数作为输入9

1.5编写一个数学计算程序10

1.5.1计算整数因子10

1.5.2生成乘法表12

1.5.3转换测量单位14

1.5.4求二次方程的根16

1.6本章内容小结18

1.7编程挑战19

#1:偶数奇数自动售货机19

#2:增强型乘法表生成器19

#3:增强型单位转换器19

#4:分数计算器19

#5:为用户设置退出选项20

第2章数据可视化23

2.1了解笛卡儿坐标平面23

2.2使用列表和元组24

2.3用matplotlib绘图26

2.3.1图上的标记28

2.3.2绘制纽约市的年平均气温29

2.3.3比较纽约市的月平均气温31

2.3.4自定义图形34

2.3.5保存图形37

2.4用公式绘图37

2.4.1牛顿万有引力定律38

2.4.2抛物运动39

2.5本章内容小结44

2.6编程挑战44

#1:温度如何变化45

#2:探索二次函数的可视化45

#3:增强型抛物轨迹比较程序46

#4:可视化你的支出46

#5:探索斐波那契序列与黄金比例48

第3章数据的统计学特征50

3.1计算均值50

3.2计算中位数52

3.3计算众数并创建频数表54

3.3.1寻找最常见的元素54

3.3.2计算众数55

3.3.3创建频数表57

3.4测量离散度59

3.4.1计算一组数字的极差59

3.4.2计算方差和标准差60

3.5计算两个数据集之间的相关性62

3.5.1计算相关系数63

3.5.2高中成绩和大学入学考试成绩64

3.6散点图67

3.7从文件中读取数据68

3.7.1从文本文件中读取数据69

3.7.2从CSV文件中读取数据70

3.8本章内容小结73

3.9编程挑战73

#1:更好的相关系数计算程序73

#2:统计计算器73

#3:用其他CSV数据做实验73

#4:计算百分位数74

#5:创建分组频数表74

第4章用SymPy包解代数和符号数学问题76

4.1定义符号和符号运算76

4.2使用表达式78

4.2.1分解和展开表达式78

4.2.2使表达式整齐输出79

4.2.3输出级数80

4.2.4用值替代符号81

4.2.5将字符串转换为数学表达式84

4.2.6表达式乘法85

4.3解方程86

4.3.1解二次方程86

4.3.2用其他变量求解一个变量87

4.3.3解线性方程组88

4.4用SymPy包绘图88

4.4.1绘制用户输入的表达式91

4.4.2多函数图形绘制92

4.5本章内容小结94

4.6编程挑战94

#1:寻找因子94

#2:图形方程求解器94

#3:级数求和94

#4:解单变量不等式95

第5章集合与概率98

5.1什么是集合?98

5.1.1构建集合99

5.1.2子集、超集与幂集100

5.1.3集合运算102

5.2概率106

5.2.1事件A或事件B发生的概率108

5.2.2事件A与事件B同时发生的概率109

5.2.3生成随机数109

5.2.4非均匀随机数112

5.3本章内容小结114

5.4编程挑战114

#1:使用文氏图来可视化集合之间的关系114

#2:大数定律117

#3:掷多少次硬币会输光你的钱?117

#4:洗牌118

#5:估计一个圆的面积118

第6章绘制几何图形和分形120

6.1使用matplotlib的patches绘制几何图形120

6.1.1绘制一个圆122

6.1.2创建动画图形123

6.1.3抛物轨迹动画演示125

6.2绘制分形127

6.2.1平面上点的变换127

6.2.2绘制Barnsley蕨类植物131

6.3本章内容小结134

6.4编程挑战134

#1:在正方形中填充圆形134

#2:绘制Sierpiński三角136

#3:探索Hénon函数137

#4:绘制Mandelbrot集138

第7章解微积分问题142

7.1什么是函数?142

7.1.1函数的定义域和值域143

7.1.2常用数学函数概述143

7.2SymPy中的假设144

7.3计算函数极限145

7.3.1连续复利147

7.3.2瞬时变化率147

7.4函数求导148

7.4.1求导计算器149

7.4.2求偏导数150

7.5高阶导数和优选最小值点150

7.6用梯度上升法求全局优选值153

7.6.1梯度上升法的通用程序156

7.6.2关于初始值的附加说明157

7.6.3步长和epsilon的角色158

7.7求函数积分160

7.8概率密度函数162

7.9本章内容小结164

7.10编程挑战164

#1:证明函数在一点处的连续性165

#2:梯度下降法的实现165

#3:两条曲线围成的面积165

#4:计算曲线的长度166

后记168

下一步可以探索的事情168

欧拉项目168

Python文档168

参考书169

获取帮助169

附录A软件安装170

A.1MicrosoftWindows171

升级SymPy172

安装matplotlib-venn172

启动PythonShell172

A.2Linux172

升级SymPy173

安装matplotlib-venn173

启动PythonShell173

A.3MacOSX173

升级SymPy176

安装matplotlib-venn176

启动PythonShell176

附录BPython主题概览177

B.1if__name__==__main__177

B.2列表推导(ListComprehensions)178

B.3字典数据结构180

B.4多个返回值(MultipleReturnValues)181

B.5异常处理(ExceptionHandling)183

指定多个异常类型183

else代码块184

B.6在Python中读取文件185

一次性读取所有行186

指定一个文件名作为输入186

读取文件时错误的处理186

B.7代码重用189

内容摘要
本书将程序设计和数学巧妙地结合起来,从简单的项目开始,应用Python解决高中和大学低年级的数学问题,比如几何、概率、统计以及微积分等,为进一步学习更复杂的数学内容以及Python编程语言打下坚实的基础。本书也可作为Python初学者的入门读物,通过学习书中的示例程序和完成那些编程挑战,读者可以提高自己的编程能力和技巧。

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