Python科学计算基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[印] Hemant Kumar Mehta 著，陶俊杰，陈小莉 译

图书标签:

• Python
• 科学计算
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• 数据分析
• 机器学习
• 科学计算库
• 入门教程
• 编程基础

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115436986

版次：1

商品编码：12063002

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：200

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　全面阐述Python科学计算基础内容
　　提供Python科学计算精彩案例
　　总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验
　　科学计算概况、结构
　　使用NumPy和SciPy完成数值计算
　　使用SymPy进行符号计算的概念和方法
　　使用matplotlib画图程序库做数据可视化
　　使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化
　　Python的并行和高性能计算方法
　　科学计算应用、库和工具的Python开发案例
　　方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践

内容简介

　　Python因为其自身的诸多优点而成为科学计算的**选择。本书是将Python 用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了杰出实践经验。其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python 的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API 和工具包，如何利用Python 的NumPy 和SciPy 包完成数值计算，用Python 做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。

作者简介

　　Hemant Kumar Mehta，博士，专注于分布式计算和科学计算领域，拥有十余年教学、科研和软件开发经验。他是ACM会员、IEEE高级会员，以及IACSIT、IAENG和MIR等实验室的高级会员。

　　陶俊杰，长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。

　　陈小莉，长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。

目录

第1 章 科学计算概况与选择Python的理由 1
1．1　科学计算的定义　2
1．2　科学计算的简单处理流程　3
1．3　科学与工程领域的案例　5
1．4　解决复杂问题的策略　5
1．5　近似、误差及相关统计概念和术语　6
1．5．1　误差分析　7
1．5．2　敏感度、稳定性和准确性　7
1．5．3　后向与前向误差估计　8
1．5．4　误差可以忽略不计吗　8
1．6　计算机算术运算和浮点数　8
1．7　Python 编程语言简介　9
1．7．1　Python 语言的指导原则　9
1．7．2　为什么用Python 做科学计算　11
1．7．3　Python 的缺点　13
1．8　小结　13
第2　章 科学工作流和科学计算的结构　14
2．1　科学计算的数学部分　14
2．1．1　线性方程组　14
2．1．2　非线性方程组　15
2．1．3　最优化方法　16
2．1．4　内插法　17
2．1．5　外插法　17
2．1．6　数值积分　18
2．1．7　数值微分　18
2．1．8　微分方程　19
2．1．9　随机数生成器　20
2．2　Python 科学计算　21
2．2．1　NumPy 简介　22
2．2．2　SciPy 程序库　22
2．2．3　用pandas 做数据分析　23
2．3　IPython 交互式编程简介　23
2．3．1　IPython 并行计算　24
2．3．2　IPython Notebook　24
2．4　用SymPy 进行符号计算　26
2．4．1　SymPy 的主要特点　27
2．4．2　为什么用SymPy　28
2．5　画图程序库　28
2．6　小结　30
第3　章 有效地制造与管理科学数据　31
3．1　数据的基本概念　31
3．2　数据存储软件与工具箱　32
3．2．1　文件　33
3．2．2　数据库　33
3．3　常见的数据操作　34
3．4　科学数据的格式　35
3．5　现成的标准数据集　37
3．6　数据生成　41
3．7　模拟数据的生成（构造）　41
3．7．1　用Python 的内置函数生成随机数　42
3．7．2　基于统计分布的随机数生成器的设计和实现　45
3．7．3　一个用简单逻辑生成5位随机数的程序　46
3．8　大规模数据集的简要介绍　47
3．9　小结　48
第4　章 Python 科学计算API　49
4．1　Python 数值科学计算　49
4．1．1　NumPy 程序包　49
4．1．2　SciPy 程序包　52
4．1．3　简单的SciPy 程序　54
4．2　SymPy符号计算　57
4．2．1　计算机代数系统　57
4．2．2　通用CAS的特点　57
4．2．3　SymPy设计理念简介　58
4．2．4　SymPy模块　60
4．2．5　简单的范例程序　61
4．3　数据分析和可视化的API 和工具　63
4．3．1　用pandas进行数据分析和操作　63
4．3．2　用matplotlib进行数据可视化　64
4．3．3　用IPython实现Python的交互式计算　64
4．3．4　数据分析和可视化的示例程序　65
4．4　小结　67
第5　章 数值计算　68
5．1　NumPy 的基本对象　68
5．1．1　N 维数组对象　68
5．1．2　通用函数对象　72
5．1．3　NumPy 的数学模块　74
5．2　SciPy 的介绍　75
5．2．1　SciPy 的数学函数　75
5．2．2　高级模块/程序包　76
5．3　小结　97
第6　章 用Python 做符号计算　98
6．1　符号、表达式和基本运算　98
6．2　求解方程　99
6．3　有理数、指数和对数函数　100
6．4　多项式　100
6．5　三角函数和复数　101
6．6　线性代数　101
6．7　微积分　103
6．8　向量　105
6．9　物理模块　106
6．9．1　氢波函数　106
6．9．2　矩阵和Pauli代数　107
6．9．3　一维和三维量子谐振子　107
6．9．4　二次量子化　108
6．9．5　高能物理　108
6．9．6　力学　109
6．10　漂亮的打印功能　111
6．11　密码学模块　113
6．12　输入的句法分析　113
6．13　逻辑模块　114
6．14　几何模块　116
6．15　符号积分　117
6．16　多项式操作　119
6．17　集合　120
6．18　运算的简化和合并　121
6．19　小结　122
第7　章 数据分析与可视化　123
7．1　matplotlib　123
7．1．1　matplotlib的架构　124
7．1．2　matplotlib的画图方法　125
7．2　pandas 程序库　128
7．2．1　Series　128
7．2．2　DataFrame　129
7．2．3　Panel　130
7．2．4　pandas 数据结构的常用函数　131
7．2．5　时间序列与日期函数　137
7．2．6　处理缺失数据　140
7．3　I/O 操作　141
7．3．1　处理CSV文件　141
7．3．2　即开即用数据集　144
7．4　IPython　145
7．4．1　IPython 终端与系统命令行工具　146
7．4．2　IPython Notebook　149
7．5　小结　150
第8　章 并行与大规模科学计算　151
8．1　用IPython 做并行计算　152
8．2　IPython 并行计算架构　152
8．3　并行计算示例　154
8．3．1　并行装饰器　155
8．3．2　IPython 的魔法函数　155
8．4　IPython 的高级特性　157
8．4．1　容错执行　157
8．4．2　动态负载均衡　158
8．4．3　在客户端与引擎之间推拉对象　158
8．4．4　支持数据库存储请求与结果　160
8．4．5　在IPython 里使用MPI　161
8．4．6　管理任务之间的依赖关系　162
8．4．7　用Amazon EC2 的StarCluster启动IPython　167
8．5　IPython 数据安全措施　168
8．5．1　常用并行编程方法　168
8．5．2　在Python 中演示基于Hadoop的MapReduce　174
8．5．3　在Python 中运行Spark　176
8．6　小结　176
第9　章 真实案例介绍　177
9．1　用Python 开发的科学计算应用　177
9．1．1　“每个孩子一台笔记本”项目用Python 开发界面　177
9．1．2　ExpEYES——科学之眼　180
9．1．3　Python 开发的天气预测应用程序　181
9．1．4　Python 开发的航空器概念设计工具与API　182
9．1．5　OpenQuake 引擎　183
9．1．6　德国西马克公司的能源效率应用程序　184
9．1．7　高能物理数据分析的自动代码生成器　184
9．1．8　Python 的计算化学应用　186
9．2　Python 开发的盲音触觉识别系统　187
9．2．1　TAPTools 空中交通管制工具　187
9．2．2　光能效率检测的嵌入式系统　188
9．3　Python 开发的科学计算程序库　189
9．3．1　Tribon 公司的船舶设计API　189
9．3．2　分子建模工具箱　189
9．3．3　标准Python程序包　190
9．4　小结　191
第10　章 科学计算的最佳实践　192
10．1　方案设计阶段的最佳实践　192
10．2　功能实现阶段的最佳实践　194
10．3　数据管理与应用部署的最佳实践　196
10．4　实现高性能的最佳实践　197
10．5　数据隐私与安全的最佳实践　198
10．6　测试与维护的最佳实践　198
10．7　Python 常用的最佳实践　199
10．8　小结　200

《Python 数据科学实战指南》 引领你步入数据分析的广阔天地 在这个数据爆炸的时代，掌握从海量信息中提取有价值洞察的能力，已成为个人和组织取得成功的关键。无论你是希望优化业务决策、探索科学奥秘，还是致力于开发智能应用，理解和运用数据都将是你不可或缺的技能。而Python，以其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，已经成为数据科学领域的首选语言。 《Python 数据科学实战指南》并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本真正能够指导你动手实践、解决实际问题的工具书。本书旨在帮助你建立起一套完整的数据科学工作流程，从数据的获取、清洗、处理，到探索性分析、可视化呈现，再到构建机器学习模型并对其进行评估，全程贯穿实战案例，让你在学习过程中逐步成长为一名独立的数据科学家。 本书特色与亮点： 体系化学习路径： 本书遵循由浅入深、循序渐进的学习逻辑，为你构建一套严谨而全面的数据科学知识体系。我们不会让你迷失在零散的知识点中，而是通过清晰的章节划分和知识点之间的逻辑关联，引导你逐步掌握数据科学的核心技能。 侧重实战与案例驱动： 理论与实践相结合是本书的核心理念。每一项技术、每一个概念的学习，都将伴随着真实世界的数据集和具体应用场景。我们将通过解决一系列实际问题，例如： 市场营销分析： 如何通过分析用户购买行为，预测流失率，并优化营销策略？ 金融风险评估： 如何利用历史数据，构建模型预测股票价格波动，识别潜在的欺诈行为？ 科学研究探索： 如何处理和分析实验数据，发现隐藏的规律，并支持科学假设？ 社交媒体洞察： 如何从大量的社交媒体文本中提取用户情感，理解公众舆论？ 图像识别与处理： 如何利用Python处理图像数据，实现简单的图像分类或目标检测？ 这些案例的涵盖范围广泛，旨在让你看到Python数据科学工具在不同领域的强大应用潜力，并激发你利用这些工具解决自己领域问题的灵感。 精选主流Python数据科学库： 本书将聚焦于当前数据科学领域最核心、最流行的Python库，并对其进行深入讲解和实践运用。 NumPy： 作为科学计算的基础库，我们将深入探讨其强大的多维数组对象，以及如何利用其高效的数值计算能力来处理大规模数据集。从数组的创建、索引、切片，到数学运算、线性代数等，都将通过实例一一呈现。 Pandas： 这个库可以说是数据处理和分析的瑞士军刀。我们将详细讲解DataFrame和Series对象，以及如何利用Pandas进行数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据转换（数据合并、分组、聚合）、数据筛选和排序。你将学会如何高效地“玩转”你的数据。 Matplotlib 与 Seaborn： 数据可视化是理解数据、沟通结果的关键。本书将详细介绍Matplotlib如何创建各种静态、动态、交互式的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等。在此基础上，我们将引入Seaborn，一个基于Matplotlib的更高级的统计数据可视化库，它能够帮助你轻松绘制出更具吸引力且信息量更丰富的数据可视化图表，例如分布图、回归图、类别图等。 Scikit-learn： 作为机器学习领域的事实标准库，Scikit-learn提供了大量高效的算法和工具，用于分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。本书将从基础的监督学习和无监督学习算法入手，逐步讲解如何应用这些算法解决实际问题，并深入理解模型训练、评估与调优的全过程。我们将覆盖线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、K-Means聚类等经典算法，并辅以具体的应用场景。 Statsmodels： 对于需要更深入的统计分析，例如回归分析、时间序列分析、假设检验等，Statsmodels提供了丰富的功能。本书将引导你利用Statsmodels进行严谨的统计建模和推断。 注重解决实际问题： 本书将始终围绕“解决问题”展开。你不会学到那些看似高深但脱离实际的应用。相反，我们将教你如何将所学的技术应用到真实的数据挑战中，例如： 数据预处理的挑战： 如何有效地处理大规模、不规整的数据集，使其能够被模型有效利用。 特征工程的艺术： 如何从原始数据中提取有用的特征，以提高模型的性能。 模型选择与调优的策略： 如何根据问题的特点选择合适的模型，并对其参数进行优化，以获得最佳效果。 结果解读与报告撰写： 如何清晰地展示分析结果，并用简洁易懂的方式向他人解释你的发现。 引导性代码示例与详细解释： 本书中的代码示例都经过精心设计，力求清晰、简洁且易于理解。每个代码片段都会附带详细的解释，说明其功能、背后的原理以及如何根据实际需求进行修改。我们鼓励读者动手实践，通过修改和扩展代码，加深对知识的理解。 循序渐进，适合不同基础的读者： 无论你是初学者，对Python或数据科学的了解有限，还是有一定基础，希望系统性地提升数据科学技能，本书都能为你提供价值。对于初学者，我们将从Python基础入手（假设读者具备一定的编程基础，但不会深入讲解Python语言本身，而是侧重其在数据科学领域的应用），逐步引导你掌握数据科学的核心工具。对于有经验的读者，本书将提供更深入的技术讲解和更复杂的实战案例，帮助你突破瓶颈，迈向更高层次。 本书内容概要： 第一部分：数据科学的基石——Python与核心库 Python基础回顾与数据科学环境搭建： 简要回顾Python语法重点，并指导读者搭建Jupyter Notebook/Lab开发环境，介绍常用的Python发行版（如Anaconda）。 NumPy精通： 多维数组、广播机制、向量化操作、线性代数运算、随机数生成。 Pandas数据处理： Series与DataFrame对象，数据读取与写入（CSV, Excel, SQL），数据选择与过滤，缺失值与重复值处理，数据聚合与分组，数据合并与连接，时间序列处理。 第二部分：数据探索与可视化——洞察数据之美 Matplotlib基础与进阶： 绘制各种基本图表（折线图、散点图、柱状图、饼图），图表美化（标题、标签、图例、颜色、样式），子图的绘制与组合。 Seaborn统计可视化： 分布图（直方图、KDE图、箱线图、小提琴图），关系图（散点图、线图、回归图），分类图（条形图、计数图），矩阵图（热力图）。 探索性数据分析(EDA)： 运用Pandas和可视化工具进行数据概览、描述性统计、相关性分析、异常值检测、分组分析，发现数据中的模式和关联。 第三部分：机器学习实战——构建智能模型 机器学习导论： 监督学习与无监督学习的概念，模型训练、评估与泛化。 Scikit-learn基础： 数据预处理（特征缩放、编码），模型选择与评估（交叉验证、评估指标），常用回归算法（线性回归、多项式回归）。 分类算法： 逻辑回归、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林。 聚类算法： K-Means聚类，层次聚类。 模型调优与选择： 网格搜索、随机搜索，超参数优化。 模型评估与解释： 混淆矩阵，ROC曲线，特征重要性。 第四部分：进阶主题与综合应用 Statsmodels进行统计建模： 线性模型，广义线性模型，时间序列分析基础。 文本数据处理与分析（可选）： 简要介绍NLTK或spaCy等库在文本预处理、情感分析方面的应用。 数据科学项目实践： 结合前面所学知识，完成一个端到端的数据科学项目，从数据获取到模型部署（概念性介绍）。 谁适合阅读本书？ 希望进入数据科学领域的初学者： 拥有一定的Python基础，对数据分析和机器学习感兴趣。 需要提升数据处理和分析能力的专业人士： 市场营销、金融、运营、产品等领域的从业者。 有志于从事数据科学相关工作的学生： 计算机科学、统计学、数学、工程学等专业学生。 对利用Python解决实际问题感兴趣的开发者： 希望将数据科学技术融入现有工作流程。 《Python 数据科学实战指南》将是你开启数据科学之旅最可靠的伙伴。通过本书的学习，你将不仅掌握一套强大的数据分析工具，更重要的是，你将学会如何用数据驱动决策，发现事物背后的规律，并为你的职业生涯和个人发展增添一抹亮色。立即翻开本书，让我们一起踏上这场令人兴奋的数据探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容安排，让我感觉作者非常注重实操性。每一个概念的讲解，几乎都伴随着大量的代码示例，而且这些示例都经过精心设计，简洁明了，能够直接展示所介绍功能的威力。我喜欢作者在讲解完一个新工具或新函数后，会立即给出一个小的练习题，或者一个实际应用的小场景，让我有机会立刻动手去实践，加深对知识的理解。 而且，作者在讲解过程中，还会时不时地提醒一些常见的“坑”，以及如何避免它们。比如，在处理大型数据集时，如何优化内存使用，如何选择高效的数据存储格式等。这些“贴士”虽然看似琐碎，但对于实际项目开发来说，却能节省大量的时间和精力。这本书让我觉得，我不仅在学习理论知识，更是在学习如何成为一个能够高效解决实际问题的科学计算工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于那些渴望在数据科学和机器学习领域踏出坚实一步的学习者来说，无疑是一份及时雨。虽然我尚未深入到书中所探讨的那些高级算法和复杂的模型构建，但仅从前几章的梳理，我就能感受到作者在基础概念上的严谨和清晰。例如，在介绍NumPy数组操作时，作者并没有止步于基本的元素访问和算术运算，而是花了大量篇幅阐述了数组的广播机制，这对于理解后续向量化计算的效率和原理至关重要。我特别欣赏作者在解释矩阵乘法时，不仅给出了数学定义，还结合了实际场景，比如在图像处理或图论中的应用，让抽象的概念变得具象化。 此外，对于Matplotlib的绘图部分，作者的讲解也远超了我以往接触过的任何教程。他没有仅仅罗列各种函数和参数，而是循序渐进地引导读者理解如何构建一个图形的基本框架，如何添加坐标轴、标题、图例，以及如何根据不同的数据类型选择最合适的图表类型。我尤其关注了作者关于“美化图形”的建议，包括调整线条粗细、颜色、透明度，以及使用LaTeX渲染公式等，这些细节虽小，却能极大地提升可视化报告的专业性和可读性。我相信，掌握了这些基础的绘图技巧，我将能够更有效地通过图表来传达我的数据分析结果。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的魅力在于它将Python这门通用语言，巧妙地转化为一把解锁科学计算宝库的钥匙。作者在开篇就花了相当的笔墨去说明为什么Python会成为科学计算的首选语言，并列举了其丰富的生态系统，从NumPy、Pandas到SciPy和Matplotlib，这些库如何协同工作，形成一个强大的计算和分析平台。我特别喜欢作者对于NumPy的介绍，它不仅仅是一个提供多维数组的数据结构，更是一种高效的数值计算范式。通过大量生动的例子，作者展示了如何利用NumPy进行向量化操作，摆脱了传统Python循环的低效率，这对我来说是一个全新的认知。 而且，书中关于Pandas的讲解也让我眼前一亮。DataFrame和Series这两个核心数据结构，在作者的笔下不再是冰冷的代码，而是能够灵活地组织、清洗和分析表格数据的得力助手。我印象深刻的是作者关于数据分组（groupby）和合并（merge）的详细阐述，这些操作在实际数据处理中几乎是必不可少的。通过具体的案例，我学会了如何从繁杂的数据集中提取有用的信息，进行聚合分析，甚至进行跨数据集的关联。这本书让我觉得，复杂的数据分析任务，在掌握了这些基础工具后，也并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排方式给我留下了深刻的印象。作者似乎非常懂得如何抓住读者的注意力，从一开始就将重点放在“为什么”和“怎么做”上，而不是枯燥的理论堆砌。在讲解SciPy库时，作者并没有一次性抛出所有的模块，而是根据不同的应用场景，比如优化、积分、插值等，有针对性地进行介绍。我尤其对作者关于数值积分的讲解感到惊叹，他不仅给出了多种数值积分方法的实现，还讨论了它们各自的优缺点以及适用范围。 更重要的是，作者在穿插讲解这些工具的同时，并没有忘记与更广泛的科学计算理念相连接。我注意到在介绍线性代数相关内容时，作者会简要提及矩阵运算在物理学、工程学等领域的应用，这让我对所学知识的价值有了更直观的感受。本书的结构仿佛是一条清晰的路径，每一步都为下一阶段的学习打下坚实的基础，让我觉得学习的过程是循序渐进、充满成就感的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常接地气，读起来丝毫没有距离感，仿佛一位经验丰富的同行在耐心地解答你的疑惑。作者在解释一些稍显复杂的概念时，总是会用一些通俗易懂的比喻，或者结合一些生活中常见的例子，让原本抽象的数学或计算原理变得容易理解。例如，在讲解数据结构时，他会用“抽屉”、“表格”等词汇来类比，这极大地降低了初学者的入门门槛。 我对作者在处理异常值和缺失值方面的讲解印象特别深刻。他并没有简单地给出几种填充或删除的方法，而是深入分析了不同处理方式可能带来的影响，并强调了根据具体业务场景做出选择的重要性。这种严谨的态度和深入的思考，让我认识到科学计算不仅仅是技术的应用，更是一种科学的思维方式。这本书让我觉得，我正在学习的不仅仅是Python的某个库，更是在培养一种处理和理解数据的科学素养。

评分☆☆☆☆☆

好书好书

评分☆☆☆☆☆

此用户未填写评价内容

评分☆☆☆☆☆

当工具书使用，还是有帮助的……

评分☆☆☆☆☆

书写的太简单了，应该写成工具书

评分☆☆☆☆☆

物流的速度快

评分☆☆☆☆☆

还没看，感觉还行

评分☆☆☆☆☆

实用，不错

评分☆☆☆☆☆

还没看，感觉还行

评分☆☆☆☆☆

感觉比较偏向科研