Python科學計算基礎教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[印] Hemant Kumar Mehta 著，陶俊傑，陳小莉 譯

圖書標籤:

• Python
• 科學計算
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• 數據分析
• 機器學習
• 科學計算庫
• 入門教程
• 編程基礎

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115436986

版次：1

商品編碼：12063002

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：200

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　全麵闡述Python科學計算基礎內容
　　提供Python科學計算精彩案例
　　總結科學計算的任務、難點以及傑齣實踐經驗
　　科學計算概況、結構
　　使用NumPy和SciPy完成數值計算
　　使用SymPy進行符號計算的概念和方法
　　使用matplotlib畫圖程序庫做數據可視化
　　使用pandas、matplotlib和IPython組閤做數據分析與可視化
　　Python的並行和高性能計算方法
　　科學計算應用、庫和工具的Python開發案例
　　方案設計、代碼編寫、高性能計算等科學計算傑齣實踐

內容簡介

　　Python因為其自身的諸多優點而成為科學計算的**選擇。本書是將Python 用於科學計算的實用指南，既介紹瞭相關的基礎知識，又提供瞭豐富的精彩案例，並為讀者總結瞭傑齣實踐經驗。其主要內容包括：科學計算的基本概念與選擇Python 的理由，科學工作流和科學計算的結構，科學項目相關數據的各個方麵，用於科學計算的API 和工具包，如何利用Python 的NumPy 和SciPy 包完成數值計算，用Python 做符號計算，數據分析與可視化，並行與大規模計算，等等。

作者簡介

　　Hemant Kumar Mehta，博士，專注於分布式計算和科學計算領域，擁有十餘年教學、科研和軟件開發經驗。他是ACM會員、IEEE高級會員，以及IACSIT、IAENG和MIR等實驗室的高級會員。

　　陶俊傑，長期從事數據分析工作，酷愛Python，每天都和Python麵對麵，樂此不疲。本科畢業於北京交通大學機電學院，碩士畢業於北京交通大學經管學院。曾就職於中國移動設計院，目前在京東任職。

　　陳小莉，長期從事數據分析工作，喜歡Python。本科與碩士畢業於北京交通大學電信學院。目前在中科院從事科技文獻與專利分析工作。

目錄

第1 章 科學計算概況與選擇Python的理由 1
1．1　科學計算的定義　2
1．2　科學計算的簡單處理流程　3
1．3　科學與工程領域的案例　5
1．4　解決復雜問題的策略　5
1．5　近似、誤差及相關統計概念和術語　6
1．5．1　誤差分析　7
1．5．2　敏感度、穩定性和準確性　7
1．5．3　後嚮與前嚮誤差估計　8
1．5．4　誤差可以忽略不計嗎　8
1．6　計算機算術運算和浮點數　8
1．7　Python 編程語言簡介　9
1．7．1　Python 語言的指導原則　9
1．7．2　為什麼用Python 做科學計算　11
1．7．3　Python 的缺點　13
1．8　小結　13
第2　章 科學工作流和科學計算的結構　14
2．1　科學計算的數學部分　14
2．1．1　綫性方程組　14
2．1．2　非綫性方程組　15
2．1．3　最優化方法　16
2．1．4　內插法　17
2．1．5　外插法　17
2．1．6　數值積分　18
2．1．7　數值微分　18
2．1．8　微分方程　19
2．1．9　隨機數生成器　20
2．2　Python 科學計算　21
2．2．1　NumPy 簡介　22
2．2．2　SciPy 程序庫　22
2．2．3　用pandas 做數據分析　23
2．3　IPython 交互式編程簡介　23
2．3．1　IPython 並行計算　24
2．3．2　IPython Notebook　24
2．4　用SymPy 進行符號計算　26
2．4．1　SymPy 的主要特點　27
2．4．2　為什麼用SymPy　28
2．5　畫圖程序庫　28
2．6　小結　30
第3　章 有效地製造與管理科學數據　31
3．1　數據的基本概念　31
3．2　數據存儲軟件與工具箱　32
3．2．1　文件　33
3．2．2　數據庫　33
3．3　常見的數據操作　34
3．4　科學數據的格式　35
3．5　現成的標準數據集　37
3．6　數據生成　41
3．7　模擬數據的生成（構造）　41
3．7．1　用Python 的內置函數生成隨機數　42
3．7．2　基於統計分布的隨機數生成器的設計和實現　45
3．7．3　一個用簡單邏輯生成5位隨機數的程序　46
3．8　大規模數據集的簡要介紹　47
3．9　小結　48
第4　章 Python 科學計算API　49
4．1　Python 數值科學計算　49
4．1．1　NumPy 程序包　49
4．1．2　SciPy 程序包　52
4．1．3　簡單的SciPy 程序　54
4．2　SymPy符號計算　57
4．2．1　計算機代數係統　57
4．2．2　通用CAS的特點　57
4．2．3　SymPy設計理念簡介　58
4．2．4　SymPy模塊　60
4．2．5　簡單的範例程序　61
4．3　數據分析和可視化的API 和工具　63
4．3．1　用pandas進行數據分析和操作　63
4．3．2　用matplotlib進行數據可視化　64
4．3．3　用IPython實現Python的交互式計算　64
4．3．4　數據分析和可視化的示例程序　65
4．4　小結　67
第5　章 數值計算　68
5．1　NumPy 的基本對象　68
5．1．1　N 維數組對象　68
5．1．2　通用函數對象　72
5．1．3　NumPy 的數學模塊　74
5．2　SciPy 的介紹　75
5．2．1　SciPy 的數學函數　75
5．2．2　高級模塊/程序包　76
5．3　小結　97
第6　章 用Python 做符號計算　98
6．1　符號、錶達式和基本運算　98
6．2　求解方程　99
6．3　有理數、指數和對數函數　100
6．4　多項式　100
6．5　三角函數和復數　101
6．6　綫性代數　101
6．7　微積分　103
6．8　嚮量　105
6．9　物理模塊　106
6．9．1　氫波函數　106
6．9．2　矩陣和Pauli代數　107
6．9．3　一維和三維量子諧振子　107
6．9．4　二次量子化　108
6．9．5　高能物理　108
6．9．6　力學　109
6．10　漂亮的打印功能　111
6．11　密碼學模塊　113
6．12　輸入的句法分析　113
6．13　邏輯模塊　114
6．14　幾何模塊　116
6．15　符號積分　117
6．16　多項式操作　119
6．17　集閤　120
6．18　運算的簡化和閤並　121
6．19　小結　122
第7　章 數據分析與可視化　123
7．1　matplotlib　123
7．1．1　matplotlib的架構　124
7．1．2　matplotlib的畫圖方法　125
7．2　pandas 程序庫　128
7．2．1　Series　128
7．2．2　DataFrame　129
7．2．3　Panel　130
7．2．4　pandas 數據結構的常用函數　131
7．2．5　時間序列與日期函數　137
7．2．6　處理缺失數據　140
7．3　I/O 操作　141
7．3．1　處理CSV文件　141
7．3．2　即開即用數據集　144
7．4　IPython　145
7．4．1　IPython 終端與係統命令行工具　146
7．4．2　IPython Notebook　149
7．5　小結　150
第8　章 並行與大規模科學計算　151
8．1　用IPython 做並行計算　152
8．2　IPython 並行計算架構　152
8．3　並行計算示例　154
8．3．1　並行裝飾器　155
8．3．2　IPython 的魔法函數　155
8．4　IPython 的高級特性　157
8．4．1　容錯執行　157
8．4．2　動態負載均衡　158
8．4．3　在客戶端與引擎之間推拉對象　158
8．4．4　支持數據庫存儲請求與結果　160
8．4．5　在IPython 裏使用MPI　161
8．4．6　管理任務之間的依賴關係　162
8．4．7　用Amazon EC2 的StarCluster啓動IPython　167
8．5　IPython 數據安全措施　168
8．5．1　常用並行編程方法　168
8．5．2　在Python 中演示基於Hadoop的MapReduce　174
8．5．3　在Python 中運行Spark　176
8．6　小結　176
第9　章 真實案例介紹　177
9．1　用Python 開發的科學計算應用　177
9．1．1　“每個孩子一颱筆記本”項目用Python 開發界麵　177
9．1．2　ExpEYES——科學之眼　180
9．1．3　Python 開發的天氣預測應用程序　181
9．1．4　Python 開發的航空器概念設計工具與API　182
9．1．5　OpenQuake 引擎　183
9．1．6　德國西馬剋公司的能源效率應用程序　184
9．1．7　高能物理數據分析的自動代碼生成器　184
9．1．8　Python 的計算化學應用　186
9．2　Python 開發的盲音觸覺識彆係統　187
9．2．1　TAPTools 空中交通管製工具　187
9．2．2　光能效率檢測的嵌入式係統　188
9．3　Python 開發的科學計算程序庫　189
9．3．1　Tribon 公司的船舶設計API　189
9．3．2　分子建模工具箱　189
9．3．3　標準Python程序包　190
9．4　小結　191
第10　章 科學計算的最佳實踐　192
10．1　方案設計階段的最佳實踐　192
10．2　功能實現階段的最佳實踐　194
10．3　數據管理與應用部署的最佳實踐　196
10．4　實現高性能的最佳實踐　197
10．5　數據隱私與安全的最佳實踐　198
10．6　測試與維護的最佳實踐　198
10．7　Python 常用的最佳實踐　199
10．8　小結　200

《Python 數據科學實戰指南》 引領你步入數據分析的廣闊天地 在這個數據爆炸的時代，掌握從海量信息中提取有價值洞察的能力，已成為個人和組織取得成功的關鍵。無論你是希望優化業務決策、探索科學奧秘，還是緻力於開發智能應用，理解和運用數據都將是你不可或缺的技能。而Python，以其簡潔的語法、豐富的庫和強大的社區支持，已經成為數據科學領域的首選語言。 《Python 數據科學實戰指南》並非一本枯燥的理論堆砌，而是一本真正能夠指導你動手實踐、解決實際問題的工具書。本書旨在幫助你建立起一套完整的數據科學工作流程，從數據的獲取、清洗、處理，到探索性分析、可視化呈現，再到構建機器學習模型並對其進行評估，全程貫穿實戰案例，讓你在學習過程中逐步成長為一名獨立的數據科學傢。 本書特色與亮點： 體係化學習路徑： 本書遵循由淺入深、循序漸進的學習邏輯，為你構建一套嚴謹而全麵的數據科學知識體係。我們不會讓你迷失在零散的知識點中，而是通過清晰的章節劃分和知識點之間的邏輯關聯，引導你逐步掌握數據科學的核心技能。 側重實戰與案例驅動： 理論與實踐相結閤是本書的核心理念。每一項技術、每一個概念的學習，都將伴隨著真實世界的數據集和具體應用場景。我們將通過解決一係列實際問題，例如： 市場營銷分析： 如何通過分析用戶購買行為，預測流失率，並優化營銷策略？ 金融風險評估： 如何利用曆史數據，構建模型預測股票價格波動，識彆潛在的欺詐行為？ 科學研究探索： 如何處理和分析實驗數據，發現隱藏的規律，並支持科學假設？ 社交媒體洞察： 如何從大量的社交媒體文本中提取用戶情感，理解公眾輿論？ 圖像識彆與處理： 如何利用Python處理圖像數據，實現簡單的圖像分類或目標檢測？ 這些案例的涵蓋範圍廣泛，旨在讓你看到Python數據科學工具在不同領域的強大應用潛力，並激發你利用這些工具解決自己領域問題的靈感。 精選主流Python數據科學庫： 本書將聚焦於當前數據科學領域最核心、最流行的Python庫，並對其進行深入講解和實踐運用。 NumPy： 作為科學計算的基礎庫，我們將深入探討其強大的多維數組對象，以及如何利用其高效的數值計算能力來處理大規模數據集。從數組的創建、索引、切片，到數學運算、綫性代數等，都將通過實例一一呈現。 Pandas： 這個庫可以說是數據處理和分析的瑞士軍刀。我們將詳細講解DataFrame和Series對象，以及如何利用Pandas進行數據清洗（缺失值處理、異常值檢測）、數據轉換（數據閤並、分組、聚閤）、數據篩選和排序。你將學會如何高效地“玩轉”你的數據。 Matplotlib 與 Seaborn： 數據可視化是理解數據、溝通結果的關鍵。本書將詳細介紹Matplotlib如何創建各種靜態、動態、交互式的圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖等。在此基礎上，我們將引入Seaborn，一個基於Matplotlib的更高級的統計數據可視化庫，它能夠幫助你輕鬆繪製齣更具吸引力且信息量更豐富的數據可視化圖錶，例如分布圖、迴歸圖、類彆圖等。 Scikit-learn： 作為機器學習領域的事實標準庫，Scikit-learn提供瞭大量高效的算法和工具，用於分類、迴歸、聚類、降維、模型選擇和預處理。本書將從基礎的監督學習和無監督學習算法入手，逐步講解如何應用這些算法解決實際問題，並深入理解模型訓練、評估與調優的全過程。我們將覆蓋綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機(SVM)、決策樹、隨機森林、K-Means聚類等經典算法，並輔以具體的應用場景。 Statsmodels： 對於需要更深入的統計分析，例如迴歸分析、時間序列分析、假設檢驗等，Statsmodels提供瞭豐富的功能。本書將引導你利用Statsmodels進行嚴謹的統計建模和推斷。 注重解決實際問題： 本書將始終圍繞“解決問題”展開。你不會學到那些看似高深但脫離實際的應用。相反，我們將教你如何將所學的技術應用到真實的數據挑戰中，例如： 數據預處理的挑戰： 如何有效地處理大規模、不規整的數據集，使其能夠被模型有效利用。 特徵工程的藝術： 如何從原始數據中提取有用的特徵，以提高模型的性能。 模型選擇與調優的策略： 如何根據問題的特點選擇閤適的模型，並對其參數進行優化，以獲得最佳效果。 結果解讀與報告撰寫： 如何清晰地展示分析結果，並用簡潔易懂的方式嚮他人解釋你的發現。 引導性代碼示例與詳細解釋： 本書中的代碼示例都經過精心設計，力求清晰、簡潔且易於理解。每個代碼片段都會附帶詳細的解釋，說明其功能、背後的原理以及如何根據實際需求進行修改。我們鼓勵讀者動手實踐，通過修改和擴展代碼，加深對知識的理解。 循序漸進，適閤不同基礎的讀者： 無論你是初學者，對Python或數據科學的瞭解有限，還是有一定基礎，希望係統性地提升數據科學技能，本書都能為你提供價值。對於初學者，我們將從Python基礎入手（假設讀者具備一定的編程基礎，但不會深入講解Python語言本身，而是側重其在數據科學領域的應用），逐步引導你掌握數據科學的核心工具。對於有經驗的讀者，本書將提供更深入的技術講解和更復雜的實戰案例，幫助你突破瓶頸，邁嚮更高層次。 本書內容概要： 第一部分：數據科學的基石——Python與核心庫 Python基礎迴顧與數據科學環境搭建： 簡要迴顧Python語法重點，並指導讀者搭建Jupyter Notebook/Lab開發環境，介紹常用的Python發行版（如Anaconda）。 NumPy精通： 多維數組、廣播機製、嚮量化操作、綫性代數運算、隨機數生成。 Pandas數據處理： Series與DataFrame對象，數據讀取與寫入（CSV, Excel, SQL），數據選擇與過濾，缺失值與重復值處理，數據聚閤與分組，數據閤並與連接，時間序列處理。 第二部分：數據探索與可視化——洞察數據之美 Matplotlib基礎與進階： 繪製各種基本圖錶（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖），圖錶美化（標題、標簽、圖例、顔色、樣式），子圖的繪製與組閤。 Seaborn統計可視化： 分布圖（直方圖、KDE圖、箱綫圖、小提琴圖），關係圖（散點圖、綫圖、迴歸圖），分類圖（條形圖、計數圖），矩陣圖（熱力圖）。 探索性數據分析(EDA)： 運用Pandas和可視化工具進行數據概覽、描述性統計、相關性分析、異常值檢測、分組分析，發現數據中的模式和關聯。 第三部分：機器學習實戰——構建智能模型 機器學習導論： 監督學習與無監督學習的概念，模型訓練、評估與泛化。 Scikit-learn基礎： 數據預處理（特徵縮放、編碼），模型選擇與評估（交叉驗證、評估指標），常用迴歸算法（綫性迴歸、多項式迴歸）。 分類算法： 邏輯迴歸、K近鄰(KNN)、支持嚮量機(SVM)、決策樹、隨機森林。 聚類算法： K-Means聚類，層次聚類。 模型調優與選擇： 網格搜索、隨機搜索，超參數優化。 模型評估與解釋： 混淆矩陣，ROC麯綫，特徵重要性。 第四部分：進階主題與綜閤應用 Statsmodels進行統計建模： 綫性模型，廣義綫性模型，時間序列分析基礎。 文本數據處理與分析（可選）： 簡要介紹NLTK或spaCy等庫在文本預處理、情感分析方麵的應用。 數據科學項目實踐： 結閤前麵所學知識，完成一個端到端的數據科學項目，從數據獲取到模型部署（概念性介紹）。 誰適閤閱讀本書？ 希望進入數據科學領域的初學者： 擁有一定的Python基礎，對數據分析和機器學習感興趣。 需要提升數據處理和分析能力的專業人士： 市場營銷、金融、運營、産品等領域的從業者。 有誌於從事數據科學相關工作的學生： 計算機科學、統計學、數學、工程學等專業學生。 對利用Python解決實際問題感興趣的開發者： 希望將數據科學技術融入現有工作流程。 《Python 數據科學實戰指南》將是你開啓數據科學之旅最可靠的夥伴。通過本書的學習，你將不僅掌握一套強大的數據分析工具，更重要的是，你將學會如何用數據驅動決策，發現事物背後的規律，並為你的職業生涯和個人發展增添一抹亮色。立即翻開本書，讓我們一起踏上這場令人興奮的數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的魅力在於它將Python這門通用語言，巧妙地轉化為一把解鎖科學計算寶庫的鑰匙。作者在開篇就花瞭相當的筆墨去說明為什麼Python會成為科學計算的首選語言，並列舉瞭其豐富的生態係統，從NumPy、Pandas到SciPy和Matplotlib，這些庫如何協同工作，形成一個強大的計算和分析平颱。我特彆喜歡作者對於NumPy的介紹，它不僅僅是一個提供多維數組的數據結構，更是一種高效的數值計算範式。通過大量生動的例子，作者展示瞭如何利用NumPy進行嚮量化操作，擺脫瞭傳統Python循環的低效率，這對我來說是一個全新的認知。 而且，書中關於Pandas的講解也讓我眼前一亮。DataFrame和Series這兩個核心數據結構，在作者的筆下不再是冰冷的代碼，而是能夠靈活地組織、清洗和分析錶格數據的得力助手。我印象深刻的是作者關於數據分組（groupby）和閤並（merge）的詳細闡述，這些操作在實際數據處理中幾乎是必不可少的。通過具體的案例，我學會瞭如何從繁雜的數據集中提取有用的信息，進行聚閤分析，甚至進行跨數據集的關聯。這本書讓我覺得，復雜的數據分析任務，在掌握瞭這些基礎工具後，也並非遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容安排，讓我感覺作者非常注重實操性。每一個概念的講解，幾乎都伴隨著大量的代碼示例，而且這些示例都經過精心設計，簡潔明瞭，能夠直接展示所介紹功能的威力。我喜歡作者在講解完一個新工具或新函數後，會立即給齣一個小的練習題，或者一個實際應用的小場景，讓我有機會立刻動手去實踐，加深對知識的理解。 而且，作者在講解過程中，還會時不時地提醒一些常見的“坑”，以及如何避免它們。比如，在處理大型數據集時，如何優化內存使用，如何選擇高效的數據存儲格式等。這些“貼士”雖然看似瑣碎，但對於實際項目開發來說，卻能節省大量的時間和精力。這本書讓我覺得，我不僅在學習理論知識，更是在學習如何成為一個能夠高效解決實際問題的科學計算工程師。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編排方式給我留下瞭深刻的印象。作者似乎非常懂得如何抓住讀者的注意力，從一開始就將重點放在“為什麼”和“怎麼做”上，而不是枯燥的理論堆砌。在講解SciPy庫時，作者並沒有一次性拋齣所有的模塊，而是根據不同的應用場景，比如優化、積分、插值等，有針對性地進行介紹。我尤其對作者關於數值積分的講解感到驚嘆，他不僅給齣瞭多種數值積分方法的實現，還討論瞭它們各自的優缺點以及適用範圍。 更重要的是，作者在穿插講解這些工具的同時，並沒有忘記與更廣泛的科學計算理念相連接。我注意到在介紹綫性代數相關內容時，作者會簡要提及矩陣運算在物理學、工程學等領域的應用，這讓我對所學知識的價值有瞭更直觀的感受。本書的結構仿佛是一條清晰的路徑，每一步都為下一階段的學習打下堅實的基礎，讓我覺得學習的過程是循序漸進、充滿成就感的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常接地氣，讀起來絲毫沒有距離感，仿佛一位經驗豐富的同行在耐心地解答你的疑惑。作者在解釋一些稍顯復雜的概念時，總是會用一些通俗易懂的比喻，或者結閤一些生活中常見的例子，讓原本抽象的數學或計算原理變得容易理解。例如，在講解數據結構時，他會用“抽屜”、“錶格”等詞匯來類比，這極大地降低瞭初學者的入門門檻。 我對作者在處理異常值和缺失值方麵的講解印象特彆深刻。他並沒有簡單地給齣幾種填充或刪除的方法，而是深入分析瞭不同處理方式可能帶來的影響，並強調瞭根據具體業務場景做齣選擇的重要性。這種嚴謹的態度和深入的思考，讓我認識到科學計算不僅僅是技術的應用，更是一種科學的思維方式。這本書讓我覺得，我正在學習的不僅僅是Python的某個庫，更是在培養一種處理和理解數據的科學素養。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於那些渴望在數據科學和機器學習領域踏齣堅實一步的學習者來說，無疑是一份及時雨。雖然我尚未深入到書中所探討的那些高級算法和復雜的模型構建，但僅從前幾章的梳理，我就能感受到作者在基礎概念上的嚴謹和清晰。例如，在介紹NumPy數組操作時，作者並沒有止步於基本的元素訪問和算術運算，而是花瞭大量篇幅闡述瞭數組的廣播機製，這對於理解後續嚮量化計算的效率和原理至關重要。我特彆欣賞作者在解釋矩陣乘法時，不僅給齣瞭數學定義，還結閤瞭實際場景，比如在圖像處理或圖論中的應用，讓抽象的概念變得具象化。 此外，對於Matplotlib的繪圖部分，作者的講解也遠超瞭我以往接觸過的任何教程。他沒有僅僅羅列各種函數和參數，而是循序漸進地引導讀者理解如何構建一個圖形的基本框架，如何添加坐標軸、標題、圖例，以及如何根據不同的數據類型選擇最閤適的圖錶類型。我尤其關注瞭作者關於“美化圖形”的建議，包括調整綫條粗細、顔色、透明度，以及使用LaTeX渲染公式等，這些細節雖小，卻能極大地提升可視化報告的專業性和可讀性。我相信，掌握瞭這些基礎的繪圖技巧，我將能夠更有效地通過圖錶來傳達我的數據分析結果。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

實用，不錯

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，很好的一本書

評分☆☆☆☆☆

學習中，還可以，準備用在機器學習中，思路清楚

評分☆☆☆☆☆

還不錯 還不錯 還不錯 還不錯 還不錯 還不錯

評分☆☆☆☆☆

非常棒！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，快遞給力，可靠

評分☆☆☆☆☆

內容全，但沒想象的好！

評分☆☆☆☆☆

已到貨，物流包裝配送挺好，還沒看