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出版者:中国水利水电出版社

作者:刘卫国

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2005-3

价格:30.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508426600

丛书系列:

图书标签:

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《科学计算的利器：Python编程实践》 本书旨在为初学者和有一定编程基础的读者提供一份详尽的Python科学计算入门指南。我们将深入探索Python在数据分析、数值计算、科学建模以及可视化等领域的强大应用，帮助您掌握使用Python解决复杂科学问题的核心技能。 第一篇：Python基础与科学计算环境搭建 第一章 Python入门： Python语言概述：了解Python的历史、特点及其在科学计算领域的广泛应用。 Python安装与配置：指导您在不同操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装Python及其常用发行版（如Anaconda）。 集成开发环境（IDE）的选择与使用：介绍VS Code、PyCharm、Jupyter Notebook等主流IDE的功能与使用技巧，让您的编程过程更加高效。 Python基本语法：从变量、数据类型、运算符、流程控制（条件语句、循环语句）到函数定义，系统梳理Python的核心语法。 数据结构：深入学习列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）、集合（Set）等内置数据结构，理解它们的特性与应用场景。 第二章 NumPy：科学计算的基石： NumPy数组（ndarray）：学习创建、索引、切片、重塑NumPy数组，理解其在数值计算中的高效性。 数组操作与计算：掌握数组的数学运算、逻辑运算、比较运算，以及广播（Broadcasting）机制。 线性代数：利用NumPy进行矩阵运算、求解线性方程组、计算特征值和特征向量等。 随机数生成：学习NumPy中丰富的随机数生成函数，为模拟和统计分析奠定基础。 文件I/O：掌握使用NumPy读写数组数据到文件（如.npy, .txt）的方法。 第三章 Matplotlib与Seaborn：数据可视化艺术： Matplotlib基础：学习创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。 图表定制：深入探索图表元素的定制，包括标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记等。 多子图绘制：学习如何在同一张图上绘制多个子图，进行多维度数据的对比分析。 Seaborn的高级可视化：引入Seaborn库，利用其更简洁的接口创建更美观、信息量更丰富的统计图表，如热力图、箱线图、小提琴图等。 交互式可视化：初步介绍使用Plotly或Bokeh等库实现交互式图表，增强数据探索的体验。 第二篇：数据处理与分析实战 第四章 Pandas：高效数据处理框架： Series和DataFrame：深入理解Pandas的核心数据结构，学习它们的创建、属性和方法。 数据读取与写入：掌握Pandas读写多种格式数据（CSV, Excel, JSON, SQL）的方法。 数据清洗与预处理：学习处理缺失值、重复值、异常值，数据类型转换，以及字符串操作。 数据筛选与排序：掌握根据条件筛选数据、对数据进行排序的技巧。 数据分组与聚合：学习使用groupby()进行数据分组，并应用聚合函数（sum, mean, count, max, min）进行统计分析。 数据合并与连接：掌握merge(), join(), concat()等函数，实现多表数据的灵活组合。 时间序列数据处理：学习Pandas在时间序列数据上的强大功能，如日期范围生成、时间索引、重采样等。 第五章 SciPy：科学计算的瑞士军刀： 积分与微分：学习使用SciPy中的积分和微分工具，解决微积分问题。 优化：探索SciPy的优化模块，求解各种优化问题，如函数最小化、曲线拟合。 插值：学习使用SciPy进行数据插值，填充缺失数据或构建连续函数。 信号处理：介绍SciPy在信号处理领域的应用，如傅里叶变换、滤波等。 统计：利用SciPy进行描述性统计、概率分布计算、假设检验等。 空间几何：介绍SciPy中处理空间数据和几何图形的功能。 第三篇：进阶应用与案例分析 第六章 机器学习基础：Scikit-learn入门： Scikit-learn概览：了解Scikit-learn库的整体架构和核心功能。 数据预处理：学习特征缩放、编码、降维等常用预处理技术。 监督学习： 回归模型：介绍线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）等，并学习模型训练与评估。 分类模型：介绍逻辑回归、K近邻（KNN）、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，并学习模型训练与评估。 无监督学习： 聚类模型：介绍K-Means、DBSCAN等聚类算法。 降维模型：介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维方法。 模型评估与选择：学习交叉验证、网格搜索等模型评估和调优技术。 第七章 实际案例分析： 案例一：股票数据分析与可视化 使用Pandas读取历史股票数据。 计算移动平均线、日收益率等技术指标。 使用Matplotlib和Seaborn绘制股票价格走势图、交易量图。 分析股票的波动性与相关性。 案例二：鸢尾花（Iris）数据集的分类预测 使用Scikit-learn加载Iris数据集。 进行数据预处理和特征工程。 训练并评估多种分类模型（如逻辑回归、SVM、决策树）。 使用可视化手段展示模型性能。 案例三：简单的图像处理与分析 使用NumPy和OpenCV（或其他图像处理库）加载和处理图像。 进行灰度化、滤波、边缘检测等操作。 展示处理前后的图像对比。 附录： 常用Python科学计算库速查表 推荐阅读与学习资源 本书通过理论讲解与大量实例相结合的方式，力求让读者在实践中掌握Python在科学计算领域的各项技能，为后续更深入的学习和研究打下坚实的基础。

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一本内容详实的MATLAB入门指南，让我这个之前对编程完全陌生的“小白”也能快速上手。作者的讲解条理清晰，从最基本的变量定义、运算符，到条件语句、循环结构，再到函数的使用，一步步引导读者构建起编程的逻辑思维。书中提供了大量的实例，每一个例子都配有详细的代码注释，让我能清楚地理解每一行代码的作用，并且能够直接复制代码并进行修改实践，这种“跟着做”的学习方式效率极高。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它不像其他教材那样蜻蜓点水，而是深入浅出地介绍了多种绘图函数，例如如何绘制二维、三维图形，如何调整图形的样式、添加标注等，让我能够轻松地将数据转化为直观的图表，这对于我后续进行科学研究和数据分析至关重要。

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这是一本能够激发我探索欲望的书。我原本只是抱着试试看的心态购买的，没想到它里面的内容如此丰富且富有启发性。作者在讲解某些高级概念时，并非直接抛出复杂的公式，而是通过生动的比喻和贴切的类比，将抽象的数学模型转化为易于理解的编程实践。例如，在介绍优化算法时，作者引入了“爬山”的比喻，形象地解释了梯度下降法的原理，让我对求解极值问题有了更深刻的认识。更令我惊喜的是，书中还涉及了一些与硬件交互的内容，比如如何利用MATLAB控制Arduino等开发板，这为我的项目开发打开了新的思路，也让我看到了MATLAB在软硬件结合领域的巨大潜力。

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这本书在我学习过程中扮演了“救命稻草”的角色，尤其是在处理复杂矩阵运算和数值分析问题时。我之前尝试过一些其他资料，但总觉得不够系统，或者过于理论化，难以落地。而这本教程的深度恰到好处，它不仅仅停留在基础语法层面，而是深入讲解了MATLAB在工程计算、信号处理、图像识别等领域的应用。书中关于矩阵运算的章节，详细介绍了各种矩阵的创建、操作和分解方法，并且提供了许多优化算法的实现思路，这让我受益匪浅。另外，书中对GUI（图形用户界面）设计的介绍也让我眼前一亮，通过简单的步骤就能构建出交互式的应用程序，大大提升了工作效率，也为我开发自己的小型工具提供了可能。

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这是一本极具前瞻性的MATLAB教材。它不仅仅是讲解如何使用MATLAB，更重要的是引导读者理解MATLAB背后的设计理念和发展方向。书中对于一些新兴技术，例如机器学习、深度学习在MATLAB中的实现，都有所涉及，虽然可能不是最深入的讲解，但足以让我了解到这些领域的概貌，并激发起我进一步学习的兴趣。作者在书中提出的许多关于如何利用MATLAB解决实际问题的思路，都非常具有启发性，让我能够跳出固有的思维模式，用更广阔的视野来看待技术的发展。我个人认为，对于那些希望在科学研究和工程应用领域不断前进的开发者而言，这本书是不可多得的学习资源。

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这本书更像是我的“随身技术顾问”。我经常会在遇到一些棘手的问题时翻开它，然后总能找到解决的线索。它的目录设计非常合理，能够让我快速定位到自己需要的内容。我经常会用到其中的“技巧与窍门”部分，里面收录了一些实用的编程技巧和代码优化建议，比如如何提高代码的运行效率，如何避免常见的编程错误等，这些都极大地提升了我的编程水平。书中对于错误处理和调试的讲解也十分到位，让我不再害怕程序出错，而是能够从容地找到问题所在并加以解决。总而言之，这本书的实用性是我非常看重的一点，它让我能够真正地将MATLAB运用到我的实际工作中。

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简单易学。

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简单易懂 非常好的教材 适宜上手

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