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| 編輯推薦： |
本书以Python 3.12.1为平台，以实际应用为背景，通过概述 经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python编程基础与科学计算，利用Python实现科学计算，解决实际问题。
?全面性 从各个知识点对Python进行介绍，让读者对Python有简单的认识，并能使用Python。
?通俗性 不纠缠于晦涩难懂的概念，而是力求用浅显易懂的语言引出概念，用常用的方式介绍编程、用清晰的逻辑解释思路。
?实用性 理论与实例相结合，内容丰富、具有实用性，帮助读者快速领会知识要点。书中的实例与经典应用具有超强的实用性。
?易学性 提供程序代码、教学课件等资源，获取方式详见前言。
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| 內容簡介： |
《Python科学计算》以Python 3.12.1为平台，以实际应用为背景，通过概述与经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python编程基础与科学计算。全书共9章，主要内容包括魅力的Python、Python的进阶、Python程序与函数、NumPy数组运算、图形可视化、Python科学计算库、数值计算、统计分析、数据读写与文件管理。通过本书的学习，读者可领略到Python简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现科学计算的普遍性与专业性。
《Python科学计算》可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考书。
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| 目錄：
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第1章魅力的Python
1．1Python编程环境
1．1．1Python安装
1．1．2pip安装第三方库
1．1．3编译器Jupyter
1．1．4IDLE环境
1．1．5数学计算
1．1．6Python编辑器
1．1．7第一个Python程序
1．1．8函数和字符串
1．2Python基础语法
1．2．1保留字
1．2．2注释
1．2．3行与缩进
1．2．4多行语句
1．2．5格式化输出
1．2．6导入数据
1．3变量与赋值语句
1．4运算符
1．4．1算术运算符
1．4．2比较运算符
1．4．3赋值运算符
1．4．4位运算符
1．4．5逻辑运算符
1．4．6成员运算符
1．4．7身份运算符
1．5练习
第2章Python的进阶
2．1常用函数
2．1．1数据类型转换函数
2．1．2常用数学函数
2．1．3随机数函数
2．1．4时间函数
2．2字符串的深入学习
2．2．1字符的相关方法
2．2．2查找、替换方法
2．2．3分割、连接方法
2．3列表
2．3．1创建列表
2．3．2访问列表中的值
2．3．3更新列表
2．3．4删除列表
2．3．5列表分片
2．4元组
2．4．1元组的创建
2．4．2元组的访问
2．4．3更新元组
2．4．4删除元组
2．5字典
2．5．1字典的访问
2．5．2几种常见的内置方法
2．6集合
2．6．1集合的创建
2．6．2访问集合
2．6．3不可变集合
2．7练习
第3章Python程序与函数
3．1顺序结构
3．2选择结构
3．2．1if 语句
3．2．2if嵌套
3．2．3match…case语句
3．3循环结构
3．3．1while循环
3．3．2for循环
3．3．3range()函数
3．3．4break语句
3．3．5continue语句
3．3．6pass语句
3．3．7return语句
3．4函数
3．4．1定义一个函数
3．4．2自定义函数实现
3．5lambda函数
3．5．1使用匿名函数
3．5．2lambda函数常用方法
3．6日期时间
3．7练习
第4章NumPy数组运算
4．1NumPy安装
4．2NumPy基本操作
4．2．1NumPy初识
4．2．2NumPy数据类型
4．2．3NumPy创建数组
4．2．4NumPy切片和索引
4．2．5数组重塑
4．2．6数组迭代
4．2．7数组连接
4．2．8数组拆分
4．2．9数组搜索
4．2．10算术函数
4．2．11NumPy统计函数
4．2．12排序、条件筛选
4．3NumPy线性代数
4．4NumPy IO
4．5练习
第5章图形可视化
5．1Matplotlib可视化
5．1．1安装Matplotlib
5．1．2Matplotlib Pyplot
5．1．3绘制多子图
5．1．4散点图
5．1．5柱形图
5．1．6饼图
5．1．7直方图
5．1．8图像显示与保存
5．1．9读取图像
5．2海龟绘图
5．2．1turtle绘图的基础知识
5．2．2基本绘图
5．2．3使用算法绘制图案
5．2．4使用turtle模块命令空间
5．2．5使用面向对象的海龟绘图
5．2．6绘制任意多边形
5．3练习
第6章Python科学计算库
6．1Pandas
6．1．1Pandas安装
6．1．2Pandas快速入门
6．1．3Pandas序列
6．1．4Pandas数据结构
6．1．5Pandas统计函数
6．1．6Pandas数据清洗
6．2SciPy
6．2．1安装SciPy
6．2．2优化器
6．2．3稀疏矩阵
6．2．4图结构
6．2．5SciPy积分
6．2．6最小二乘
6．2．7空间数据
6．2．8图像处理
6．3练习
第7章数值计算
7．1多项式
7．1．1多项式的定义
7．1．2多项式构造
7．1．3计算多项式
7．1．4多项式求解
7．1．5因式分解
7．1．6多项式展开
7．1．7分式化简
7．1．8求导和求积分
7．2插值
7．2．1一维插值
7．2．2二维插值
7．2．3样条插值
7．2．4径向基函数插值
7．3拟合
7．3．1多项式拟合
7．3．2最小二乘拟合
7．4最小值与逆运算
7．5非线性方程组求解
7．6B-Spline样条曲线插值
7．7解常微分方程组
7．8滤波器设计
7．8．1DFT特性
7．8．2最优滤波器设计方法
7．8．3测量未知系统的频率特性
7．9方程数值求解
7．9．1二分法
7．9．2不动点迭代法
7．9．3牛顿迭代法
7．10练习
第8章统计分析
8．1显著性检验
8．1．1统计假设
8．1．2小样本数据的正态性检验
8．1．3K-S检验
8．1．4方差齐性检验
8．1．5图形描述相关性
8．1．6正态的相关分析
8．1．7非正态相关分析
8．1．8t检验
8．1．9因素方差分析
8．1．10卡方检验
8．2交叉验证
8．3回归分析
8．4逻辑回归
8．4．1逻辑回归原理
8．4．2逻辑回归的应用
8．5傅里叶变换
8．5．1傅里叶变换相关函数
8．5．2基于傅里叶变换的频域滤波
8．5．3离散傅里叶变换
8．5．4短时傅里叶变换
8．6聚类算法
8．6．1k均值聚类算法
8．6．2向量量化
8．6．3层次聚类
8．7练习
第9章数据读写与文件管理
9．1使用pathlib模块操作目录
9．1．1PurePath的基本功能
9．1．2Path的功能和用法
9．2使用os．path操作目录
9．3使用fnmatch处理文件名匹配
9．4打开文件
9．5读取文件
9．5．1按字节或字符读取
9．5．2按行读取
9．5．3读取多个输入流
9．5．4迭代器
9．5．5with语句使用
9．5．6linecache随机读取文件指定行
9．6写文件
9．6．1文件指针的概念
9．6．2输出内容
9．7临时文件和临时目录
9．8练习
参考文献
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| 內容試閱：
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科学计算是指应用计算机处理科学研究和工程技术中所遇到的数学计算。在现代科学和工程技术中，经常会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题用一般的计算工具来解决非常困难，而用计算机来处理却非常容易。
在计算机出现之前，科学研究和工程设计主要依靠实验或试验提供数据，计算仅处于辅助地位。计算机的迅速发展，使越来越多的复杂计算成为可能。利用计算机进行科学计算带来了巨大的经济效益，同时也使科学技术本身发生了根本变化——传统的科学技术只包括理论和试验两个组成部分，使用计算机后，计算已成为同等重要的第三个组成部分。
为什么在众多的编程语言中选择Python进行科学计算呢？原因在于：
(1) Python是一个高层次语言，是一个结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言；
(2) Python的设计具有很强的可读性，语法结构更有特色；
(3) 对程序员来说，社区是非常重要的，大多数程序员需要向解决过类似问题的人寻求建议，在需要人帮助时，有一个联系紧密、互帮互助的社区至关重要，Python社区就是这样一个社区。
本书简单、全面地介绍了Python软件，并利用Python实现了科学计算，解决了实际问题。本书编写具有如下特点。
1． 内容浅显全面
本书浅显而全面，从各个知识点对Python进行介绍，让读者对Python有简单而全面的认识，并能使用Python。
2． 简单易懂
本书不会纠缠于晦涩难懂的概念，而是力求用浅显易懂的语言引出概念，用常用的方式介绍编程，用清晰的逻辑解释思路。
3． 实用性强
本书理论与实例相结合，内容丰富、实用，可帮助读者快速领会知识要点。书中的实例与经典应用具有很强的实用性，且书中源代码、数据集等都可免费、轻松获得。
全书共9章。第1章魅力的Python，主要包括Python编程环境、Python基础语法等内容。第2章Python的进阶，主要包括常用函数、字符串的深入学习、列表、元组等内容。第3章Python程序与函数，主要包括顺序结构、选择结构、函数等内容。第4章NumPy数组运算，主要包括NumPy安装、NumPy的基本操作、 NumPy线性代数等内容。第5章图形可视化，主要包括Matplotlib可视化、海龟绘图等内容。第6章Python科学计算库，主要包括 Pandas科学计算库、SciPy科学计算库等内容。第7章数值计算，主要包括多项式、插值、拟合、函数最小值等内容。第8章统计分析，主要包括显著性检验、交叉验证、回归分析、逻辑回归等内容。第9章数据读写与文件管理，主要包括使用pathlib模块操作目录、使用os．path操作目录、打开文件、读取文件等内容。
随着互联网、物联网对全球的覆盖，及计算机技术的不断提升，Python在各领域的应用越来越广泛。通过本书的学习，读者不仅可以了解Python软件的特点，学习怎样使用Python，还能学会利用Python解决科学计算等问题，达到学以致用。
本书由佛山大学邓奋发编写。
由于时间仓促，加之编者水平有限，书中错误和疏漏之处在所难免。在此，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。
编者2024年8月
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