| 作者 |
| 裴尧尧 李丽华 陈智 肖衡林 约翰·M. 斯图尔特 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782012111718 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------Python科学计算入门与实战（视频教学版）--------------------------- 作为一本Python科学计算的入门书籍，本书结合科学计算实例循序渐进地介绍Python科学计算编程基础。本书共6章：第1章简单公式的程序化，围绕如何使用Python实现科学计算中简单公司的程序化；第2复杂公式程序化，重点介绍Python中的程序控制，将复杂的公式程序化；第3公式对象化，主要介绍Python中面向对象的程序设计；第4公式向量化，全方位介绍Python最著名的科学计算库NumPy的功能，并结合数组的可视化，让读者更轻松地理解和使用NumPy；第5公式可视化，介绍Python著名的高质量二维绘图库Matplotlib的功能；第6公式中的随机数，介绍Python中如何生成并灵活使用随机数和随机数数组，并结合大量实例综合应用本书讲解的内容。本书适合Python科学计算的入门读者和高校理工科专业的学生。 ---------------------------Python科学计算（原书第2版）--------------------------- 对于科学家而言，有了本书，你再也不用去购买那些昂贵的Python软件包。书中包含大量可下载的代码片段，囊括你需要知道的一切。跟随作者的讲解，你将发现实现和测试非平凡的数学算法是多么容易，并将通过许多免费的附加模块进一步动手实践。这些实例来自众多不同的研究领域，它们展示了Python的强大魅力。此外，作者还介绍了如何在Python环境中使用遗留代码，从而免去掌握原始代码的麻烦。相较于第1版，新版本重写了几个章节以反映IPython笔记本风格，扩充了索引，并包含讨论SymPy的新章节，还新增了大量代码片段。通过阅读本书，研究人员和学生将迅速掌握有效使用Python所需的所有技能。 |
| 目录 |
---------------------------Python科学计算入门与实战（视频教学版）--------------------------- 前言 第1章 简单公式程序化 1 1.1 安装Python 1 1.1.1 安装IDLE 1 1.1.2 安装Anaconda 2 1.1.3 本书为什么使用IDLE 3 1.2 抛物线公式 3 1.2.1 语句、表达式和值 4 1.2.2 变量与赋值 6 1.2.3 注释 14 1.2.4 格式化输出 15 1.2.5 初识对象和类 17 1.2.6 运算符 20 1.3 煮蛋公式 27 1.3.1 库与模块 28 1.3.2 函数 31 1.3.3 复数 51 1.3.4 算法与程序流程 52 1.4 本章小结 54 1.5 习题 55 老裴的科学世界 57 房贷计算器 58 第2章 复杂公式程序化 67 2.1 出租车费 67 2.1.1 条件分支 68 2.1.2 错误与异常 74 2.2 调和级数 80 2.2.1 while循环 81 2.2.2 列表和元组 86 2.2.3 for循环 95 2.2.4 函数和对象 102 2.2.5 函数进阶 108 2.2.6 列表解析 111 2.2.7 生成器 119 2.3 演讲的重点 122 2.3.1 字符串 123 2.3.2 集合 132 2.3.3 字典 139 2.3.4 数据类型总结 148 2.4 本章小结 149 2.5 习题 150 老裴的科学世界 154 中文分词器 154 第3章 公式对象化 165 3.1 抛物线对象 165 3.1.1 定义类 167 3.1.2 属性和方法 167 3.2 鸡蛋对象 174 3.2.1 类属性 174 3.2.2 静态方法 176 3.2.3 层级关系 177 3.3 向量对象 178 3.3.1 运算符 179 3.3.2 其他特殊方法 183 3.4 平面几何 184 3.4.1 类的继承 186 3.4.2 更多知识 192 3.4.3 打包 206 3.4.4 发布到PyPi 212 3.5 本章小结 213 3.6 习题 214 老裴的科学世界 215 球的运动轨迹 215 第4章 公式向量化 224 4.1 地表温度辐射 224 4.1.1 向量化表达 225 4.1.2 ndarray对象 228 4.1.3 创建数组 234 4.2 小明预估成绩 243 4.2.1 数组操作 245 4.2.2 数组运算 278 4.3 弹簧系统 314 4.3.1 线性代数相关函数 314 4.3.2 其他功能 327 4.4 本章小结 332 4.5 习题 332 老裴的科学世界 334 化学方程式配平 334 第5章 公式可视化 340 5.1 绘制曲线图 342 5.1.1 一轴一图形 342 5.1.2 一轴多图形 346 5.1.3 多轴多图形 356 5.1.4 高级绘图 362 5.2 绘制其他图形 373 5.2.1 散点图 373 5.2.2 柱状图 375 5.2.3 饼状图 380 5.2.4 直方图 381 5.2.5 箱形图 382 5.2.6 棉棒图 384 5.2.7 误差棒图 385 5.2.8 阶梯图 386 5.2.9 填充图 387 5.2.10 堆叠图 388 5.2.11 对数图 389 5.2.12 等高线图 390 5.2.13 三维图形 392 5.3 本章小结 395 5.4 习题 395 老裴的科学世界 396 曲柄连杆机构运动动画 396 第6章 随机数与实例 402 6.1 微信随机红包 402 6.1.1 生成随机数 403 6.1.2 随机数种子 407 6.1.3 更多实例 408 6.2 奇妙的圆周率 417 6.2.1 随机数数组 418 6.2.2 更多实例 423 6.3 本章小结 436 6.4 习题 436 老裴的科学世界 437 病毒传播离散模型 437 参考文献 449 ---------------------------Python科学计算（原书第2版）--------------------------- 出版者的话 译者序 第2版前言 第1版前言 第1章 导论1 1.1 科学计算软件1 1.2 本书的规划3 1.3 Python能与编译语言竞争吗7 1.4 本书的局限性8 1.5 安装Python和附加软件包8 第2章 IPython入门9 2.1 Tab键代码自动补全功能9 2.2 自省9 2.3 历史命令11 2.4 魔法命令11 2.5 IPython实践：扩展示例13 2.5.1 使用IPython终端的工作流程14 2.5.2 使用IPython笔记本的工作流程14 第3章 Python简明教程18 3.1 输入Python代码18 3.2 对象和标识符19 3.3 数值类型20 3.3.1 整型20 3.3.2 实数21 3.3.3 布尔值22 3.3.4 复数23 3.4 名称空间和模块23 3.5 容器对象25 3.5.1 列表25 3.5.2 列表索引26 3.5.3 列表切片26 3.5.4 列表的可变性27 3.5.5 元组28 3.5.6 字符串29 3.5.7 字典29 3.6 Python的if语句30 3.7 循环结构31 3.7.1 Python的for循环结构31 3.7.2 Python的continue语句32 3.7.3 Python的break语句33 3.7.4 列表解析33 3.7.5 Python的while循环34 3.8 函数35 3.8.1 语法和作用范围35 3.8.2 位置参数38 3.8.3 关键字参数38 3.8.4 可变数量的位置参数38 3.8.5 可变数量的关键字参数39 3.8.6 Python的输入/输出函数39 3.8.7 Python的print函数40 3.8.8 匿名函数42 3.9 Python类简介42 3.10 Python程序结构44 3.11 素数：实用示例45 第4章 NumPy49 4.1 一维数组50 4.1.1 初始构造函数51 4.1.2 “相似”构造函数52 4.1.3 向量的算术运算52 4.1.4 通用函数54 4.1.5 向量的逻辑运算符55 4.2 二维数组58 4.2.1 广播58 4.2.2 初始构造函数59 4.2.3 “相似”构造函数61 4.2.4 数组的运算和通用函数61 4.3 多维数组62 4.4 内部输入和输出62 4.4.1 分散的输出和输入62 4.4.2 NumPy文本文件的输出和输入64 4.4.3 NumPy二进制文件的输出和输入65 4.5 外部输入和输出65 4.5.1 小规模数据65 4.5.2 大规模数据66 4.6 其他通用函数66 4.6.1 最大值和最小值66 4.6.2 求和与乘积67 4.6.3 简单统计67 4.7 多项式67 4.7.1 根据数据求多项式系数68 4.7.2 根据多项式系数求数据68 4.7.3 系数形式的多项式运算68 4.8 线性代数68 4.8.1 矩阵的基本运算68 4.8.2 矩阵的特殊运算70 4.8.3 求解线性方程组71 4.9 有关NumPy的更多内容和进一步学习71 4.9.1 SciPy71 4.9.2 SciKits72 第5章 二维图形73 5.1 概述73 5.2 绘图入门：简单图形74 5.2.1 前端74 5.2.2 后端74 5.2.3 一个简单示例图形75 5.2.4 交互式操作77 5.3 面向对象的Matplotlib77 5.4 笛卡儿坐标绘图78 5.4.1 Matplotlib绘图函数78 5.4.2 曲线样式79 5.4.3 标记样式79 5.4.4 坐标轴、网格线、标签和标题80 5.4.5 一个稍复杂的示例：傅里叶级数的部分和81 5.5 极坐标绘图82 5.6 误差条83 5.7 文本与注释84 5.8 显示数学公式84 5.8.1 非LaTeX用户85 5.8.2 LaTeX用户86 5.8.3 LaTeX用户的替代方案86 5.9 等高线图87 5.10 复合图形89 5.10.1 多个图形89 5.10.2 多个绘图90 5.11 曼德尔布罗特集：实用示例91 第6章 多维图形96 6.1 概述96 6.2 降维到二维96 6.3 可视化软件97 6.4 可视化任务示例97 6.5 孤立波的可视化98 6.5.1 交互式操作任务98 6.5.2 动画任务100 6.5.3 电影任务101 6.6 三维对象的可视化102 6.7 三维曲线103 6.7.1 使用mplot3d可视化曲线103 6.7.2 使用mlab可视化曲线105 6.8 简单曲面106 6.8.1 使用mplot3d可视化简单曲面106 6.8.2 使用mlab可视化简单曲面108 6.9 参数化定义的曲面109 6.9.1 使用mplot3d可视化Enneper曲面109 6.9.2 使用mlab可视化Enneper曲面110 6.10 居里叶集的三维可视化111 第7章 SymPy：一个计算机代数系统113 7.1 计算机代数系统113 7.2 符号和函数114 7.3 Python和SymPy之间的转换116 7.4 矩阵和向量117 7.5 一些初等微积分118 7.5.1 微分118 7.5.2 积分118 7.5.3 级数与极限119 7.6 等式、符号等式和化简120 7.7 方程求解121 7.7.1 单变量方程122 7.7.2 具有多个自变量的线性方程组122 7.7.3 更一般的方程组124 7.8 常微分方程的求解125 7.9 在SymPy中绘图127 第8章 常微分方程132 8.1 初值问题132 8.2 基本思想132 8.3 odeint函数135 8.3.1 理论背景135 8.3.2 谐波振荡器136 8.3.3 范德波尔振荡器139 8.3.4 洛伦兹方程140 8.4 两点边值问题142 8.4.1 概述142 8.4.2 边值问题的公式化143 8.4.3 简单示例144 8.4.4 线性特征值问题145 8.4.5 非线性边值问题147 8.5 延迟微分方程151 8.5.1 模型方程151 8.5.2 更一般的方程及其数值解152 8.5.3 逻辑斯谛方程153 8.5.4 麦克-格拉斯方程155 8.6 随机微分方程157 8.6.1 维纳过程158 8.6.2 It微积分158 8.6.3 It与斯特拉托诺维奇随机积分162 8.6.4 随机微分方程的数值求解162 第9章 偏微分方程：伪谱方法169 9.1 初边值问题169 9.2 直线法170 9.3 有限差分空间导数170 9.4 周期问题的谱技术空间导数方法171 9.5 空间周期问题的IVP172 9.6 非周期问题的谱技术174 9.7 f2py概述176 9.7.1 使用标量参数的简单示例177 9.7.2 向量参数178 9.7.3 使用多维参数的简单示例179 9.7.4 f2py的其他特征180 9.8 f2py真实案例181 9.9 实用示例：伯格斯方程182 9.9.1 边界条件：传统方法183 9.9.2 边界条件：惩罚方法183 第10章 案例研究：多重网格187 10.1 一维情形188 10.1.1 线性椭圆型方程188 10.1.2 平滑众数和粗糙众数188 10.2 多重网格工具189 10.2.1 松弛法189 10.2.2 残差与误差191 10.2.3 延拓和限制192 10.3 多重网格算法193 10.3.1 双重网格算法194 10.3.2 V循环算法195 10.3.3 完全多重网格算法195 10.4 简单的Python多重网格实现196 10.4.1 实用函数197 10.4.2 平滑函数198 10.4.3 多重网格函数200 附录A 安装Python环境205 附录B 伪谱方法的Fortran77子程序213 参考文献218 |