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张若愚著 著

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• Python
• 科学计算
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• 数据分析
• 机器学习
• 算法
• 数学
• 编程

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302426585

商品编码：10379266328

出版时间：2016-04-01

作  者:张若愚 著 定  价:118 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2016年04月01日 页  数:716 装  帧:平装 ISBN:9787302426585

1. 使用Python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务
2. 光盘中提供作者本人整合开发的便携式运行环境WinPython，省去读者一一收集Python各个扩展库并安装的麻烦，涵盖NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TVTK、Mayavi、OpenCV、Cython等
3. 文前精美彩插演示书中示例所展现的Python各扩展库的强大处理效果，装帧和排版都十分考究

●目   录
●第1章  Python科学计算环境的安装与简介 1
●1.1  Python简介 1
●1.1.1  Python 2还是Python 3 1
●1.1.2  开发环境 2
●1.1.3  集成开发环境(IDE) 5
●1.2  IPython Notebook入门 9
●1.2.1  基本操作 10
●1.2.2  魔法(Magic)命令 12
●1.2.3  Notebook的显示系统 20
●1.2.4  定制IPython Notebook 24
●1.3  扩展库介绍 27
●1.3.1  数值计算库 27
●1.3.2  符号计算库 28
●1.3.3  绘图与可视化 28
●1.3.4  数据处理和分析 29
●1.3.5  界面设计 30
●1.3.6  图像处理和计算机视觉 31
●1.3.7  提高运算速度 31
●第2章  NumPy-快速处理数据 33
●部分目录

内容简介

??? 本书详细介绍Python科学计算中*常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。

张若愚 著 张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。

Python科学计算环境的安装与简介

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1.1??? Python简介

Python是一种解释型、面向对象、动态的不错程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和开发Web系统。目前Python已经成为*受欢迎的程序设计语言之一。

由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、复杂网络分析库igraph等。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如三个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了等

探寻代码世界的奥秘：一本关于 Python 编程与数据分析的入门指南 在这个数据爆炸的时代，掌握强大的编程工具和数据分析能力已不再是专业人士的专属，而是每个人都能拥抱的强大技能。本书旨在为你打开 Python 编程的大门，并引领你进入引人入胜的数据科学世界。无论你是对编程零基础的初学者，还是希望系统性地学习 Python 进行数据处理和分析的爱好者，这里都有你需要的知识和方法。 为什么选择 Python？ Python 语言以其简洁、易读的语法，以及庞大而活跃的社区，成为了当今最受欢迎的编程语言之一。它的应用领域极其广泛，从 Web 开发、人工智能到科学计算和数据分析，Python 都能游刃有余。本书将带你从 Python 的基本概念入手，逐步建立扎实的编程基础。我们将深入探讨变量、数据类型、运算符、控制流（如条件语句和循环），以及函数等核心编程元素。通过大量的代码示例和练习，你将学会如何清晰地构建逻辑，并用代码解决实际问题。 掌握核心数据结构：构建高效的代码 程序的核心在于数据的组织和处理。本书将详细介绍 Python 内置的几种重要数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。我们将学习如何创建、访问、修改和删除这些数据结构中的元素，并掌握它们各自的优缺点以及适用场景。例如，列表的灵活性，元组的不可变性，字典的键值对查找效率，以及集合的成员关系判断。理解并熟练运用这些数据结构，是编写高效、优雅 Python 代码的关键。 深入理解面向对象编程（OOP） 面向对象编程是一种强大的编程范式，它能够帮助我们更好地组织代码，提高可维护性和可重用性。本书将循序渐进地讲解面向对象编程的核心概念，包括类（class）、对象（object）、继承（inheritance）、多态（polymorphism）和封装（encapsulation）。你将学会如何设计和定义自己的类，如何创建类的实例，以及如何利用继承来构建层次分明的类关系。理解 OOP 不仅能让你写出更规范的代码，也能让你更好地理解和使用许多现有的 Python 库。 文件操作与异常处理：让你的程序更加健壮 在实际应用中，与文件交互是不可避免的。本书将教授你如何使用 Python 进行文件的读写操作，包括文本文件和二进制文件的处理，以及文件路径的管理。同时，一个健壮的程序需要能够优雅地处理运行时可能出现的错误。我们将深入讲解 Python 的异常处理机制（try-except-finally），让你学会如何捕获和处理各种类型的异常，从而避免程序崩溃，并提供友好的错误提示。 模块与包：善用社区的力量 Python 强大的生态系统离不开其丰富的模块和包。本书将为你介绍如何使用 Python 的内置模块，如 `math`（数学运算）、`datetime`（日期和时间处理）、`random`（随机数生成）等。更重要的是，我们将引导你探索如何安装和使用第三方库，这些库极大地扩展了 Python 的能力。我们将初步接触一些在数据科学领域极为重要的库，为后续更深入的学习打下基础。 踏入数据分析的殿堂：基础工具介绍 数据分析是本书的另一大重点。在这个信息时代，从海量数据中提取有价值的信息至关重要。我们将从最基础的工具开始，为你揭开数据分析的神秘面纱。 NumPy：科学计算的基石 NumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及用于处理这些数组的函数。本书将详细介绍 NumPy 的数组创建、索引、切片、数学运算、以及广播（broadcasting）等重要特性。你将学会如何用 NumPy 高效地进行向量化运算，这比使用 Python 的原生列表进行迭代计算要快得多。我们将通过具体的例子，展示 NumPy 如何在数值计算、线性代数、傅立叶变换等方面发挥巨大作用。 Pandas：数据处理的瑞士军刀 Pandas 是另一个在数据科学领域不可或缺的库。它提供了两种核心的数据结构：Series（一维带标签数组）和 DataFrame（二维表格型数据结构）。本书将深入讲解如何使用 Pandas 进行数据的读取（支持 CSV, Excel, SQL 等多种格式）、清洗、转换、合并、分组聚合等操作。你将学会如何处理缺失值，如何筛选和排序数据，如何进行数据透视，以及如何应用自定义函数。Pandas 能够让你以前所未有的效率处理结构化数据，是进行数据探索和预处理的必备工具。 Matplotlib：数据可视化的利器 “数据可视化是理解数据的第一步”。Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一。本书将带你学习如何使用 Matplotlib 绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。你将学会如何自定义图表的标题、轴标签、图例、颜色、线型等，以清晰、直观地呈现你的数据发现。通过生动的图表，你可以更容易地发现数据中的趋势、模式和异常值。 进阶数据探索与分析 在掌握了 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 的基础之后，本书将进一步引导你进行更深入的数据探索和分析。我们将学习一些常用的数据分析技术，例如： 数据清洗与预处理： 如何处理重复值、异常值，如何进行数据类型转换，如何进行特征工程。 描述性统计： 计算数据的均值、中位数、方差、标准差等，了解数据的分布特性。 数据聚合与分组： 使用 Pandas 的 `groupby()` 函数对数据进行分组，并进行聚合计算，找出不同组别的统计特征。 相关性分析： 探索变量之间的关系，例如计算皮尔逊相关系数。 一个完整的项目实践 理论学习固然重要，但亲手实践是检验学习成果的最佳方式。本书将在最后提供一个贯穿始终的实践项目。我们将从实际的数据集出发，完整地演示如何运用本书所学的 Python 编程技巧和数据分析工具，完成一个从数据读取、清洗、探索性分析到数据可视化的全过程。通过这个项目，你将更深刻地理解各个知识点之间的联系，并建立解决实际数据问题的信心。 本书的学习价值 学习本书，你将能够： 熟练掌握 Python 编程基础： 编写清晰、高效的 Python 代码，解决各种编程问题。 理解并应用核心数据结构： 提升数据处理的效率和代码的优雅性。 掌握数据分析的关键工具： 运用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 进行数据处理、分析和可视化。 建立数据科学思维： 学会如何从数据中发现洞察，并用数据说话。 为进阶学习打下坚实基础： 为未来深入学习机器学习、深度学习等领域做好准备。 本书的目标是让你不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”。我们相信，通过循序渐进的讲解和丰富的实践，你将能够自信地运用 Python 开启你的数据科学之旅，发现代码世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书写风格非常独特，它既有严谨的学术范，又不失轻松易懂的科普味。作者善于用生动形象的比喻来解释复杂的概念，使得抽象的数学原理变得触手可及。我在阅读的过程中，常常会因为某个精辟的比喻而恍然大悟，这极大地提升了我的学习兴趣和效率。书中的图示也非常精美，它们清晰地展示了算法的运行过程和数据的结构，为理解复杂逻辑提供了直观的帮助。我尤其喜欢它在介绍一些高级算法时，会追溯其背后的数学原理，这让我不仅知其然，更知其所以然。我认为，一本好的技术书籍，就应该像这样，既能提供实用的操作技巧，又能引导读者深入理解技术背后的核心思想。这本书无疑做到了这一点，为我打开了Python科学计算的新世界。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我最先被其逻辑严谨的章节安排所吸引。从基础的Python语法回顾，到NumPy数组的深入剖析，再到SciPy的数学算法应用，最后过渡到Pandas的数据处理和分析，整个学习路径清晰而递进。我尤其看重它在NumPy部分对多维数组操作的详细讲解，这对我理解和处理大规模科学数据至关重要。书中所提供的代码片段，不仅数量丰富，而且都有详细的注释，这极大地降低了学习门槛，让我能够边学边练，及时巩固理解。此外，书中对一些常见科学计算问题的解决方案提供了多角度的思路，这对于培养解决实际问题的能力非常有帮助。我对书中关于数据可视化部分的介绍也抱有很高的期望，希望它能教会我如何利用Matplotlib或Seaborn等库，将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来，从而更好地支持我的研究分析。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在探索数据科学领域的学生，我对技术书籍的实用性和前瞻性有着极高的要求。这本书的第二版，意味着它已经经过市场的检验并进行了更新，这让我对内容的可靠性有了初步的信心。我特别关注书中对机器学习库的介绍，例如Scikit-learn的使用。我希望它能覆盖从模型选择、训练到优化的整个流程，并提供一些经典机器学习算法的实现细节。此外，对于数据预处理和特征工程的深入讲解，也正是我所急需的。我希望这本书能够引导我掌握构建高效、鲁棒的数据分析流程的关键技能，并能在我的论文研究中提供切实的支持。这本书的出版，无疑为我系统学习Python科学计算提供了一个宝贵的资源，我迫不及待地想要深入其中，汲取知识的养分。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜在于它对实际应用场景的关注。它并没有仅仅停留在理论知识的介绍，而是通过大量的真实世界案例，展示了Python在科学计算中的强大威力。例如，在数据分析章节，它就详细介绍了如何利用Pandas进行数据清洗、特征工程以及模型评估，这些都是我在实际工作中经常遇到的挑战。书中提供的代码可以直接应用于我正在进行的项目，这让我觉得这本书非常实用，物超所值。我尤其欣赏书中对一些高级主题的探讨，比如并行计算和GPU加速，这为我进一步提升计算效率提供了新的思路和方法。我期待这本书能够帮助我更深入地理解这些复杂的技术，并学会如何在我的科学研究中加以运用，从而解决更具挑战性的问题，推动我的科研进展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简洁大方，一眼就能看出其专业性。书名“Python科学计算(第2版)”也直接点明了主题，对于我这样一直在寻找系统学习Python在科学计算领域应用的书籍的读者来说，无疑是一个巨大的吸引力。我一直对数据分析、机器学习等领域充满兴趣，而Python凭借其强大的库生态，在这方面有着举足轻重的地位。然而，市面上相关的书籍琳琅满目，真正能做到内容扎实、讲解透彻的却不多。我希望这本书能够弥补我在这方面的知识空白，引领我深入了解Python在科学计算中的强大能力，比如NumPy、SciPy、Pandas等库的实际运用，甚至触及更高级的领域，如科学可视化和高性能计算。我对它的内容非常期待，希望它能提供清晰的理论讲解、丰富的代码示例，以及实用的案例分析，让我能够快速上手，并将所学知识应用到实际的科研或工作中，真正感受到Python作为科学计算利器的魅力。

评分☆☆☆☆☆

看不懂。搞科研的人用的

评分☆☆☆☆☆

非常好的工具书

评分☆☆☆☆☆

当手册来用吧，其实也没啥用。。。。

评分☆☆☆☆☆

稍微有些损坏，不影响使用。

评分☆☆☆☆☆

给力

评分☆☆☆☆☆

老公买的书，他说还不错

评分☆☆☆☆☆

很好5可口可乐了可口可乐了JJ

评分☆☆☆☆☆

看不懂。搞科研的人用的

评分☆☆☆☆☆

看不懂。搞科研的人用的