Python科學計算(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張若愚著 著

圖書標籤:

• Python
• 科學計算
• NumPy
• SciPy
• Matplotlib
• 數據分析
• 機器學習
• 算法
• 數學
• 編程

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302426585

商品編碼：10379266328

齣版時間：2016-04-01

作  者:張若愚 著 定  價:118 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2016年04月01日 頁  數:716 裝  幀:平裝 ISBN:9787302426585

1. 使用Python各種擴展庫完成數值計算、界麵製作、三維可視化、圖像處理、提高運算速度等任務
2. 光盤中提供作者本人整閤開發的便攜式運行環境WinPython，省去讀者一一收集Python各個擴展庫並安裝的麻煩，涵蓋NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TVTK、Mayavi、OpenCV、Cython等
3. 文前精美彩插演示書中示例所展現的Python各擴展庫的強大處理效果，裝幀和排版都十分考究

●目   錄
●第1章  Python科學計算環境的安裝與簡介 1
●1.1  Python簡介 1
●1.1.1  Python 2還是Python 3 1
●1.1.2  開發環境 2
●1.1.3  集成開發環境(IDE) 5
●1.2  IPython Notebook入門 9
●1.2.1  基本操作 10
●1.2.2  魔法(Magic)命令 12
●1.2.3  Notebook的顯示係統 20
●1.2.4  定製IPython Notebook 24
●1.3  擴展庫介紹 27
●1.3.1  數值計算庫 27
●1.3.2  符號計算庫 28
●1.3.3  繪圖與可視化 28
●1.3.4  數據處理和分析 29
●1.3.5  界麵設計 30
●1.3.6  圖像處理和計算機視覺 31
●1.3.7  提高運算速度 31
●第2章  NumPy-快速處理數據 33
●部分目錄

內容簡介

??? 本書詳細介紹Python科學計算中*常用的擴展庫NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及數值計算、界麵製作、三維可視化、圖像處理、提高運算效率等多方麵的內容。所附光盤中包含所有章節的Notebook以及便攜式運行環境WinPython，以方便讀者運行書中所有實例。

張若愚 著 張若愚，畢業於華中理工大學(現華中科技大學)通信工程專業，2004年獲日本姬路工業大學(現兵庫縣立大學)碩士學位。畢業後於日本神戶製鋼綜閤研究所從事研究開發工作至今，研究方嚮為：嵌入式DSP信號處理係統開發，嵌入式MCU控製係統開發，工業控製軟件開發，信號處理、數據處理以及生産係統的計算機模擬。在工作中他積極采用Python作為主要編程語言，在數據處理、信號分析、工業控製、算法模擬等領域取得瞭較好的研究成果。已完成的研究課題有：嵌入式聲音分離係統、車載音響設備、超聲波探傷係統、壓縮機係統的數字模擬等。

Python科學計算環境的安裝與簡介

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1.1??? Python簡介

Python是一種解釋型、麵嚮對象、動態的不錯程序設計語言。自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理係統管理任務和開發Web係統。目前Python已經成為*受歡迎的程序設計語言之一。

由於Python語言的簡潔、易讀以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經采用Python教授程序設計課程。眾多開源的科學計算軟件包都提供瞭Python的調用接口，例如計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、復雜網絡分析庫igraph等。而Python專用的科學計算擴展庫就更多瞭，例如三個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分彆為Python提供瞭等

探尋代碼世界的奧秘：一本關於 Python 編程與數據分析的入門指南 在這個數據爆炸的時代，掌握強大的編程工具和數據分析能力已不再是專業人士的專屬，而是每個人都能擁抱的強大技能。本書旨在為你打開 Python 編程的大門，並引領你進入引人入勝的數據科學世界。無論你是對編程零基礎的初學者，還是希望係統性地學習 Python 進行數據處理和分析的愛好者，這裏都有你需要的知識和方法。 為什麼選擇 Python？ Python 語言以其簡潔、易讀的語法，以及龐大而活躍的社區，成為瞭當今最受歡迎的編程語言之一。它的應用領域極其廣泛，從 Web 開發、人工智能到科學計算和數據分析，Python 都能遊刃有餘。本書將帶你從 Python 的基本概念入手，逐步建立紮實的編程基礎。我們將深入探討變量、數據類型、運算符、控製流（如條件語句和循環），以及函數等核心編程元素。通過大量的代碼示例和練習，你將學會如何清晰地構建邏輯，並用代碼解決實際問題。 掌握核心數據結構：構建高效的代碼 程序的核心在於數據的組織和處理。本書將詳細介紹 Python 內置的幾種重要數據結構：列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set）。我們將學習如何創建、訪問、修改和刪除這些數據結構中的元素，並掌握它們各自的優缺點以及適用場景。例如，列錶的靈活性，元組的不可變性，字典的鍵值對查找效率，以及集閤的成員關係判斷。理解並熟練運用這些數據結構，是編寫高效、優雅 Python 代碼的關鍵。 深入理解麵嚮對象編程（OOP） 麵嚮對象編程是一種強大的編程範式，它能夠幫助我們更好地組織代碼，提高可維護性和可重用性。本書將循序漸進地講解麵嚮對象編程的核心概念，包括類（class）、對象（object）、繼承（inheritance）、多態（polymorphism）和封裝（encapsulation）。你將學會如何設計和定義自己的類，如何創建類的實例，以及如何利用繼承來構建層次分明的類關係。理解 OOP 不僅能讓你寫齣更規範的代碼，也能讓你更好地理解和使用許多現有的 Python 庫。 文件操作與異常處理：讓你的程序更加健壯 在實際應用中，與文件交互是不可避免的。本書將教授你如何使用 Python 進行文件的讀寫操作，包括文本文件和二進製文件的處理，以及文件路徑的管理。同時，一個健壯的程序需要能夠優雅地處理運行時可能齣現的錯誤。我們將深入講解 Python 的異常處理機製（try-except-finally），讓你學會如何捕獲和處理各種類型的異常，從而避免程序崩潰，並提供友好的錯誤提示。 模塊與包：善用社區的力量 Python 強大的生態係統離不開其豐富的模塊和包。本書將為你介紹如何使用 Python 的內置模塊，如 `math`（數學運算）、`datetime`（日期和時間處理）、`random`（隨機數生成）等。更重要的是，我們將引導你探索如何安裝和使用第三方庫，這些庫極大地擴展瞭 Python 的能力。我們將初步接觸一些在數據科學領域極為重要的庫，為後續更深入的學習打下基礎。 踏入數據分析的殿堂：基礎工具介紹 數據分析是本書的另一大重點。在這個信息時代，從海量數據中提取有價值的信息至關重要。我們將從最基礎的工具開始，為你揭開數據分析的神秘麵紗。 NumPy：科學計算的基石 NumPy（Numerical Python）是 Python 科學計算的核心庫，它提供瞭高性能的多維數組對象（ndarray）以及用於處理這些數組的函數。本書將詳細介紹 NumPy 的數組創建、索引、切片、數學運算、以及廣播（broadcasting）等重要特性。你將學會如何用 NumPy 高效地進行嚮量化運算，這比使用 Python 的原生列錶進行迭代計算要快得多。我們將通過具體的例子，展示 NumPy 如何在數值計算、綫性代數、傅立葉變換等方麵發揮巨大作用。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀 Pandas 是另一個在數據科學領域不可或缺的庫。它提供瞭兩種核心的數據結構：Series（一維帶標簽數組）和 DataFrame（二維錶格型數據結構）。本書將深入講解如何使用 Pandas 進行數據的讀取（支持 CSV, Excel, SQL 等多種格式）、清洗、轉換、閤並、分組聚閤等操作。你將學會如何處理缺失值，如何篩選和排序數據，如何進行數據透視，以及如何應用自定義函數。Pandas 能夠讓你以前所未有的效率處理結構化數據，是進行數據探索和預處理的必備工具。 Matplotlib：數據可視化的利器 “數據可視化是理解數據的第一步”。Matplotlib 是 Python 中最流行的數據可視化庫之一。本書將帶你學習如何使用 Matplotlib 繪製各種類型的圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。你將學會如何自定義圖錶的標題、軸標簽、圖例、顔色、綫型等，以清晰、直觀地呈現你的數據發現。通過生動的圖錶，你可以更容易地發現數據中的趨勢、模式和異常值。 進階數據探索與分析 在掌握瞭 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 的基礎之後，本書將進一步引導你進行更深入的數據探索和分析。我們將學習一些常用的數據分析技術，例如： 數據清洗與預處理： 如何處理重復值、異常值，如何進行數據類型轉換，如何進行特徵工程。 描述性統計： 計算數據的均值、中位數、方差、標準差等，瞭解數據的分布特性。 數據聚閤與分組： 使用 Pandas 的 `groupby()` 函數對數據進行分組，並進行聚閤計算，找齣不同組彆的統計特徵。 相關性分析： 探索變量之間的關係，例如計算皮爾遜相關係數。 一個完整的項目實踐 理論學習固然重要，但親手實踐是檢驗學習成果的最佳方式。本書將在最後提供一個貫穿始終的實踐項目。我們將從實際的數據集齣發，完整地演示如何運用本書所學的 Python 編程技巧和數據分析工具，完成一個從數據讀取、清洗、探索性分析到數據可視化的全過程。通過這個項目，你將更深刻地理解各個知識點之間的聯係，並建立解決實際數據問題的信心。 本書的學習價值 學習本書，你將能夠： 熟練掌握 Python 編程基礎： 編寫清晰、高效的 Python 代碼，解決各種編程問題。 理解並應用核心數據結構： 提升數據處理的效率和代碼的優雅性。 掌握數據分析的關鍵工具： 運用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 進行數據處理、分析和可視化。 建立數據科學思維： 學會如何從數據中發現洞察，並用數據說話。 為進階學習打下堅實基礎： 為未來深入學習機器學習、深度學習等領域做好準備。 本書的目標是讓你不僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”。我們相信，通過循序漸進的講解和豐富的實踐，你將能夠自信地運用 Python 開啓你的數據科學之旅，發現代碼世界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書寫風格非常獨特，它既有嚴謹的學術範，又不失輕鬆易懂的科普味。作者善於用生動形象的比喻來解釋復雜的概念，使得抽象的數學原理變得觸手可及。我在閱讀的過程中，常常會因為某個精闢的比喻而恍然大悟，這極大地提升瞭我的學習興趣和效率。書中的圖示也非常精美，它們清晰地展示瞭算法的運行過程和數據的結構，為理解復雜邏輯提供瞭直觀的幫助。我尤其喜歡它在介紹一些高級算法時，會追溯其背後的數學原理，這讓我不僅知其然，更知其所以然。我認為，一本好的技術書籍，就應該像這樣，既能提供實用的操作技巧，又能引導讀者深入理解技術背後的核心思想。這本書無疑做到瞭這一點，為我打開瞭Python科學計算的新世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在探索數據科學領域的學生，我對技術書籍的實用性和前瞻性有著極高的要求。這本書的第二版，意味著它已經經過市場的檢驗並進行瞭更新，這讓我對內容的可靠性有瞭初步的信心。我特彆關注書中對機器學習庫的介紹，例如Scikit-learn的使用。我希望它能覆蓋從模型選擇、訓練到優化的整個流程，並提供一些經典機器學習算法的實現細節。此外，對於數據預處理和特徵工程的深入講解，也正是我所急需的。我希望這本書能夠引導我掌握構建高效、魯棒的數據分析流程的關鍵技能，並能在我的論文研究中提供切實的支持。這本書的齣版，無疑為我係統學習Python科學計算提供瞭一個寶貴的資源，我迫不及待地想要深入其中，汲取知識的養分。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我最先被其邏輯嚴謹的章節安排所吸引。從基礎的Python語法迴顧，到NumPy數組的深入剖析，再到SciPy的數學算法應用，最後過渡到Pandas的數據處理和分析，整個學習路徑清晰而遞進。我尤其看重它在NumPy部分對多維數組操作的詳細講解，這對我理解和處理大規模科學數據至關重要。書中所提供的代碼片段，不僅數量豐富，而且都有詳細的注釋，這極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固理解。此外，書中對一些常見科學計算問題的解決方案提供瞭多角度的思路，這對於培養解決實際問題的能力非常有幫助。我對書中關於數據可視化部分的介紹也抱有很高的期望，希望它能教會我如何利用Matplotlib或Seaborn等庫，將復雜的數據以直觀易懂的方式呈現齣來，從而更好地支持我的研究分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，簡潔大方，一眼就能看齣其專業性。書名“Python科學計算(第2版)”也直接點明瞭主題，對於我這樣一直在尋找係統學習Python在科學計算領域應用的書籍的讀者來說，無疑是一個巨大的吸引力。我一直對數據分析、機器學習等領域充滿興趣，而Python憑藉其強大的庫生態，在這方麵有著舉足輕重的地位。然而，市麵上相關的書籍琳琅滿目，真正能做到內容紮實、講解透徹的卻不多。我希望這本書能夠彌補我在這方麵的知識空白，引領我深入瞭解Python在科學計算中的強大能力，比如NumPy、SciPy、Pandas等庫的實際運用，甚至觸及更高級的領域，如科學可視化和高性能計算。我對它的內容非常期待，希望它能提供清晰的理論講解、豐富的代碼示例，以及實用的案例分析，讓我能夠快速上手，並將所學知識應用到實際的科研或工作中，真正感受到Python作為科學計算利器的魅力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜在於它對實際應用場景的關注。它並沒有僅僅停留在理論知識的介紹，而是通過大量的真實世界案例，展示瞭Python在科學計算中的強大威力。例如，在數據分析章節，它就詳細介紹瞭如何利用Pandas進行數據清洗、特徵工程以及模型評估，這些都是我在實際工作中經常遇到的挑戰。書中提供的代碼可以直接應用於我正在進行的項目，這讓我覺得這本書非常實用，物超所值。我尤其欣賞書中對一些高級主題的探討，比如並行計算和GPU加速，這為我進一步提升計算效率提供瞭新的思路和方法。我期待這本書能夠幫助我更深入地理解這些復雜的技術，並學會如何在我的科學研究中加以運用，從而解決更具挑戰性的問題，推動我的科研進展。

評分☆☆☆☆☆

書是好的，就是如果能提高換貨速度就好瞭

評分☆☆☆☆☆

看不懂。搞科研的人用的

評分☆☆☆☆☆

書包裝有點簡陋，書腳都有磕碰，不是很嚴重但是感覺很不好，希望包裝能改進

評分☆☆☆☆☆

今天看瞭下書，發現有不少空白頁，內容沒打印上去。我要換下書

評分☆☆☆☆☆

非常好的工具書

評分☆☆☆☆☆

老公買的書，他說還不錯

評分☆☆☆☆☆

老公買的書，他說還不錯

評分☆☆☆☆☆

很好的書

評分☆☆☆☆☆

還好吧，感覺相對第一版內容少瞭