《Python科学计算基础教程》:掌握科学计算之利器

导语:想要在科学计算领域大显身手吗?《Python科学计算基础教程》为你揭示了Python的强大功能!在这本实用指南中,你将学会如何利用Python解决各种科学问题,从数值计算到符号计算,从数据分析到并行计算。让我们一起领略Python科学计算的魅力吧!

一、Python:科学计算的新宠儿

随着科技的发展,Python因其简单易学、代码可读性强且拥有庞大的社区支持,逐渐成为科学计算领域的明星。本书深入浅出地介绍了Python在科学计算中的应用,让你轻松上手。

二、科学计算:解决科学问题的利器

科学计算是一种利用数学模型和计算机技术解决各种科学问题的手段。本书详细阐述了科学计算的基本概念及处理流程,帮助你了解如何将实际问题转化为科学计算问题,并借助Python及其工具包进行求解。

三、科学工作流与科学计算结构:剖析核心要素

本书分析了科学工作流和科学计算的结构,让你明确科学计算的流程和关键环节。通过学习,你将掌握如何针对特定领域的问题构建科学计算项目,并利用Python实现高效计算。

四、科学项目相关数据:挖掘数据价值

针对科学项目中的各种数据,本书提供了丰富的案例,教会你如何有效获取、处理和分析这些数据。通过运用Python的NumPy和SciPy等工具包,你将轻松实现数值计算和符号计算,为项目提供有力支持。

五、科学计算的API和工具包:提升计算能力

本书详细介绍了众多用于科学计算的API和工具包,如Matplotlib、Seaborn等,帮助你掌握更多的Python库,以便在数据分析与可视化方面大显身手。有了这些工具的加持,你的科学计算能力将更上一层楼。

六、并行与大规模计算:提升计算效率

在面对海量数据和复杂模型时,单核CPU的计算速度往往捉襟见肘。本书为你揭示了使用Python进行并行与大规模计算的秘诀。通过学习,你将了解到如何利用Python的多线程、多进程等技术提升计算效率,解决大规模数据的处理难题。

七、实战案例:理论结合实践

本书精选了多个实战案例,涵盖了地球科学、空间科学、社会科学等多个领域。通过分析这些案例的解决方案,你将更加深入地理解科学计算在实际问题中的应用,提升解决问题的能力。

八、最佳实践经验:前人的智慧结晶

本书总结了众多专家学者的最佳实践经验,为你提供了宝贵的参考借鉴。这些经验将帮助你在实际项目中少走弯路,提升工作效率。

总结: 《Python科学计算基础教程》为你提供了从基础知识到实战应用的完整学习路径。通过本书的学习,你将掌握Python在科学计算领域的应用技巧,为你的科研、学习和实际工作带来巨大的便利。赶快加入学习Python科学计算的行列吧!让我们一起探索科学的奥秘!

书籍信息

书名:Python科学计算基础教程
作者:印/HemantKumarMehta
评分:5.2
出版日期:2016-11-01
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115436986
页数:200
定价:49

Python科学计算基础教程

内容简介

Python因为其自身的诸多优点而成为科学计算的极佳选择。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,并为读者总结了最佳实践经验。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。

书籍目录

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

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来源:学习笔记
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。

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