Python 3.0科学计算指南
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天津西青
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作者(瑞典)·福勒(Claus Fuhrer),(瑞典)简· 埃里克·索利姆(Jan Erik Solem),(瑞典)奥利维尔·维迪尔(Olivier Verdier) 著;王威 译
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115481146
出版时间2018-07
装帧平装
开本16开
定价69元
货号1201720849
上书时间2024-10-18
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商品详情
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作者简介
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。
目录
目录第 1章 入门11.1 安装和配置说明11.1.1 安装11.1.2 Anaconda21.1.3 配置31.1.4 Python Shell31.1.5 执行脚本31.1.6 获取帮助41.1.7 Jupyter – Python笔记本41.2 程序与控制流41.2.1 注释51.2.2 行连接51.3 基本类型61.3.1 数值类型61.3.2 字符串61.3.3 变量71.3.4 列表71.3.5 列表运算符81.3.6 布尔表达式81.4 使用循环来重复语句91.4.1 重复任务91.4.2 break和else91.5 条件语句101.6 使用函数封装代码101.7 脚本和模块111.7.1 简单的模块—函数的集合121.7.2 使用模块和命名空间131.8 解释器131.9 小结14第 2章 变量和基本数据类型152.1 变量152.2 数值类型162.2.1 整数类型172.2.2 浮点数172.2.3 复数202.3 布尔类型232.3.1 布尔运算符232.3.2 布尔类型转换242.3.3 布尔类型自动转换242.3.4 and和or的返回值252.3.5 布尔值和整数262.4 字符串类型262.5 小结292.6 练习30第3章 容器类型333.1 列表333.1.1 切片343.1.2 步长363.1.3 列表修改363.1.4 是否属于列表373.1.5 列表方法373.1.6 原位操作383.1.7 列表合并—zip393.1.8 列表推导393.2 数组403.3 元组413.4 字典423.4.1 创建和修改字典423.4.2 循环遍历字典433.5 集合443.6 容器类型转换453.7 类型检查463.8 小结473.9 练习47第4章 线性代数—数组504.1 数组类型概要504.1.1 向量和矩阵504.1.2 索引和切片524.1.3 线性代数运算524.2 数学基础534.2.1 作为函数的数组544.2.2 基于元素的运算544.2.3 形状和维数544.2.4 点运算554.3 数组类型574.3.1 数组属性574.3.2 用列表创建数组574.4 访问数组项594.4.1 基本数组切片594.4.2 使用切片修改数组614.5 数组构造函数614.6 访问和修改形状624.6.1 shape函数624.6.2 维数634.6.3 重塑634.7 叠加654.8 作用于数组的函数664.8.1 通用函数664.8.2 数组函数684.9 SciPy中的线性代数方法694.9.1 使用LU来求解多个线性方程组704.9.2 使用SVD来解决最小二乘问题714.9.3 其他方法724.10 小结724.11 练习73第5章 不错数组755.1 数组视图和副本755.1.1 数组视图755.1.2 切片视图765.1.3 转置和重塑视图765.1.4 复制数组765.2 数组比较775.2.1 布尔数组775.2.2 数组布尔运算785.3 数组索引795.3.1 使用布尔数组进行索引795.3.2 使用where命令805.4 代码性能和向量化815.5 广播835.5.1 数学视角835.5.2 广播数组865.5.3 典型示例885.6 稀疏矩阵905.6.1 稀疏矩阵格式915.6.2 生成稀疏矩阵945.6.3 稀疏矩阵方法945.7 小结95第6章 绘图966.1 基本绘图966.2 格式化1006.3 meshgrid和contours函数1036.4 图像和等值线1066.5 matplotlib对象1086.5.1 坐标轴对象1086.5.2 修改线条属性1096.5.3 注释1106.5.4 曲线间的填充面积1116.5.5 刻度和刻度标签1126.6 绘制三维图1136.7 用绘图制作电影1166.8 小结1176.9 练习117第7章 函数1207.1 基本原理1207.2 形参和实参1217.2.1 参数传递—通过位置和关键字1217.2.2 更改实参1227.2.3 访问本地命名空间之外定义的变量1227.2.4 默认参数1237.2.5 可变参数1247.3 返回值1257.4 递归函数1267.5 函数文档1287.6 函数是对象1287.7 匿名函数—lambda关键字1307.8 装饰器1317.9 小结1327.10 练习133第8章 类1358.1 类的简介1368.1.1 类语法1368.1.2 _ _init_ _方法1378.2 属性和方法1388.2.1 特殊方法1398.2.2 彼此依赖的属性1438.2.3 绑定和未绑定方法1458.2.4 类属性1468.2.5 类方法1468.3 子类和继承1488.4 封装1518.5 装饰器类1528.6 小结1548.7 练习154第9章 迭代1569.1 for语句1569.2 控制循环内流程1579.3 迭代器1589.3.1 生成器1599.3.2 迭代器是一次性的1599.3.3 迭代器工具1609.3.4 递归序列的生成器1619.4 加速收敛1639.5 列表填充模式1659.5.1 使用append方法来填充列表1659.5.2 迭代器中的列表1669.5.3 存储生成的值1669.6 将迭代器作为列表使用1679.6.1 生成器表达式1679.6.2 压缩迭代器1689.7 迭代器对象1699.8 无限迭代1709.8.1 while循环1709.8.2 递归1719.9 小结1719.10 练习172第 10章 异常处理17510.1 什么是异常17510.1.1 基本原理17710.1.2 用户定义异常17910.1.3 上下文管理器—with语句18010.2 查找错误：调试18110.2.1 漏洞18210.2.2 堆栈18210.2.3 Python调试器18310.2.4 调试命令18510.2.5 IPython调试18610.3 小结187第 11章 命名空间、范围和模块18811.1 命名空间18811.2 变量范围18911.3 模块19111.3.1 简介19111.3.2 IPython模块19211.3.3 变量_ _name_ _19311.3.4 一些有用的模块19311.4 小结194第 12章 输入和输出19512.1 文件处理19512.1.1 文件交互19512.1.2 文件是可迭代的19612.1.3 文件模式19712.2 NumPy方法19812.2.1 savetxt19812.2.2 loadtxt19812.3 Pickling19912.4 Shelves20012.5 读写Matlab数据文件20012.6 读写图像20112.7 小结202第 13章 测试20313.1 手动测试20313.2 自动测试20413.3 使用unittest包20613.4 参数化测试20913.5 断言工具21013.6 浮点值比较21013.7 单元和功能测试21213.8 调试21313.9 测试发现21313.10 测量执行时间21313.10.1 用魔法函数计时21413.10.2 使用Python的timeit计时模块21513.10.3 用上下文管理器计时21613.11 小结21713.12 练习217第 14章 综合示例21914.1 多项式21914.1.1 理论背景21914.1.2 任务22014.2 多项式类22114.3 牛顿多项式22514.4 谱聚类算法22614.5 解决初始值问题23014.6 小结23314.7 练习233第 15章 符号计算—SymPy23515.1 什么是符号计算23515.2 SymPy的基本元素23815.2.1 符号—所有公式的基础23815.2.2 数字23915.2.3 函数23915.3 基本函数24115.4 符号线性代数24315.5 SymPy线性代数方法示例24515.6 替换24615.7 评估符号表达式24915.8 符号表达式转化为数值函数25015.9 小结252参考文献253
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。靠前～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；靠前0～14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；靠前5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。
主编推荐
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。
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