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
· · · · · · (
收起)
