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出版者:Packt Publishing

作者:L. Felipe Martins

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2017-12-20

价格:GBP 28.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781788291460

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 科学计算
• SciPy
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• 数学
• 统计学

《SciPy Recipes》 探索数值计算与科学工程的无限可能 在当今快速发展的科学研究和工程领域，高效、精确的数值计算能力是解决复杂问题的基石。从模拟物理现象到分析生物数据，再到优化金融模型，大量的计算任务依赖于强大的科学计算工具。《SciPy Recipes》并非一本枯燥的理论手册，而是一本旨在赋能科学家、工程师、数据分析师以及任何对数值计算感兴趣的读者的实用指南。它提供了一系列精心设计的“食谱”——即可直接应用、易于理解和修改的代码示例，帮助您掌握SciPy生态系统中各个强大模块的核心功能，并将其巧妙地应用于实际问题。 本书内容概述 《SciPy Recipes》的核心在于其“食谱”式的方法。我们深知，学习一个复杂的库最有效的方式就是通过实际操作，并在解决具体问题的过程中深入理解其原理。因此，本书的每一章都围绕着一个或一组相关的科学计算任务展开，提供清晰的步骤、简洁的代码以及详尽的解释。您将学会如何利用SciPy来： 处理和分析多维数组（NumPy）： 作为SciPy的基石，NumPy提供了高效的数值计算能力。本书将从NumPy的基础操作入手，包括数组的创建、索引、切片、变形，以及各种数学和逻辑运算。您将学习如何利用NumPy进行向量化计算，从而显著提高代码的执行效率。我们会通过实际例子，比如图像处理中的像素操作、信号处理中的数据生成等，来展示NumPy的强大之处。 优化各种数学模型（`scipy.optimize`）： 无论是寻找函数的最小值，还是求解非线性方程组，`scipy.optimize`模块都能提供解决方案。本书将涵盖从简单的单变量函数最小化到复杂的多元函数约束优化，以及求解线性规划和二次规划问题。您将学习如何使用不同的优化算法，理解它们的优缺点，并根据具体问题的特性选择最合适的算法。实际应用将包括工程设计中的参数优化、机器学习中的模型参数调整等。 进行信号处理与滤波（`scipy.signal`）： 从音频信号分析到通信系统设计，信号处理无处不在。`scipy.signal`模块提供了丰富的工具来生成、分析和滤波信号。本书将带领您深入理解离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、滤波器设计（如Butterworth、Chebyshev滤波器）以及信号的卷积和相关运算。您将通过实例学习如何去除信号中的噪声、提取信号的特征，以及分析信号的频率成分。 进行图像处理与分析（`scipy.ndimage`）： 图像是科学研究和工程应用中常见的数据形式。`scipy.ndimage`模块提供了强大的多维图像处理功能。本书将介绍图像的滤波、形态学操作（如腐蚀、膨胀）、图像分割、特征提取（如边缘检测、角点检测）以及图像变换等。您将学习如何使用这些工具来增强图像质量、识别图像中的物体，以及进行更深层次的图像分析。 进行统计分析与概率分布（`scipy.stats`）： 统计学是理解数据、做出推断的关键。`scipy.stats`模块提供了广泛的统计函数和概率分布。本书将涵盖描述性统计（如均值、方差、标准差）、推断性统计（如假设检验、置信区间）、以及各种常用概率分布（如正态分布、泊松分布、均匀分布）的生成和拟合。您将学习如何对数据进行统计描述，如何进行假设检验来验证研究 H，以及如何利用概率分布来建模随机现象。 进行插值与拟合（`scipy.interpolate`）： 在数据点之间进行平滑过渡或构建模型是许多科学计算任务的重要组成部分。`scipy.interpolate`模块提供了多种插值方法，包括线性插值、多项式插值、样条插值等。本书将指导您如何根据数据的特点选择合适的插值方法，并演示如何在实验数据中填补缺失值或构建连续函数。此外，我们还将介绍曲线拟合技术，帮助您找到最能描述数据趋势的模型。 求解常微分方程（ODEs）（`scipy.integrate`）： 许多物理、化学和生物过程都可以用常微分方程来描述。`scipy.integrate`模块提供了多种数值积分器，用于求解常微分方程组。本书将介绍如何定义 ODE 系统，如何使用不同的求解器（如RK45、LSODA），以及如何可视化 ODE 的解。您将学习如何模拟动态系统的演化，例如行星运动、化学反应动力学等。 线性代数运算（`scipy.linalg`）： 线性代数是解决许多科学和工程问题的基础。`scipy.linalg`模块提供了比NumPy更高级的线性代数函数，包括矩阵分解（如LU分解、QR分解、SVD）、特征值计算、求解线性方程组等。本书将通过实例展示这些工具如何应用于解决复杂的线性系统，例如在有限元分析、网络流问题和数据降维中。 空间数据结构与算法（`scipy.spatial`）： 在处理地理信息、点云数据或进行分子动力学模拟时，高效的空间数据结构和算法至关重要。`scipy.spatial`模块提供了如KD树、球树等数据结构，以及最近邻搜索、凸包计算、Delaunay三角剖分等算法。您将学习如何利用这些工具来加速空间查询，分析点集的几何属性，以及构建空间模型。 稀疏矩阵处理（`scipy.sparse`）： 当处理具有大量零元素的矩阵时，传统的密集矩阵表示方法会效率低下。`scipy.sparse`模块提供了专门的稀疏矩阵格式和相关的计算函数。本书将介绍不同稀疏矩阵格式的创建和操作，以及如何利用它们来求解大型稀疏线性系统，这在科学计算中非常常见，尤其是在有限差分或有限元方法中。 本书的独特价值 《SciPy Recipes》的独特之处在于其“实用性”和“动手性”。我们不仅仅是列出函数和参数，而是通过一系列精心设计的“食谱”，让您能够： 1. 快速上手，解决实际问题： 每道“食谱”都提供了可以直接复制粘贴的代码，并针对实际应用场景进行了优化。这意味着您可以快速地将SciPy集成到自己的工作流程中，立即开始解决问题。 2. 深入理解，举一反三： 在提供代码的同时，我们还对每个步骤、每行代码的作用进行详尽的解释。这有助于您理解SciPy模块的工作原理，而不仅仅是调用函数。掌握了这些原理，您就能根据自己的需求灵活修改和扩展这些“食谱”。 3. 涵盖广泛，应用多样： 本书的“食谱”涵盖了科学计算的多个核心领域，力求满足不同学科背景的读者的需求。无论您是物理学家、生物学家、工程师，还是数据科学家，都能在书中找到相关的解决方案。 4. 循序渐进，易于学习： 从NumPy基础到更复杂的SciPy模块，本书的组织结构循序渐进，逐步引导读者掌握各项技能。即使您对SciPy的了解不多，也能轻松入门。 5. 注重效率与优化： 在介绍代码时，我们也会适时地指出如何编写更高效的代码，例如向量化操作、选择合适的算法等，帮助您写出高性能的科学计算程序。 谁适合阅读本书？ 学生和研究人员： 正在进行科学研究，需要利用数值计算来处理实验数据、进行模拟或建立模型。 工程师： 需要利用数值方法来设计、分析和优化系统，例如控制系统、信号处理、结构分析等。 数据科学家和机器学习工程师： 在数据预处理、特征工程、模型构建和评估等阶段需要高效的数值计算工具。 任何对科学计算和Python编程感兴趣的人： 希望通过实际项目来学习和掌握SciPy库的强大功能。 如何使用本书 本书的设计理念是让您在实际操作中学习。我们鼓励您： 直接运行代码： 复制本书提供的代码到您的Python环境中，并观察结果。 修改和实验： 在理解代码的基础上，尝试修改参数、改变输入数据，看看会发生什么。这是加深理解的最好方式。 对照问题： 当您遇到具体的科学计算问题时，尝试在书中找到相关的“食谱”，并根据您的需求进行调整。 深入阅读： 对于您特别感兴趣的章节或模块，可以进一步阅读SciPy官方文档，以获取更全面的信息。 《SciPy Recipes》不仅仅是一本书，更是一套通往科学计算世界的捷径。通过书中提供的丰富“食谱”，您将能够轻松驾驭SciPy强大的功能，解决现实世界中的复杂问题，并在科学探索的道路上不断前行。让我们一起开启这段精彩的数值计算之旅吧！

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从一个追求极致效率的**性能优化者**的角度来看，这本书提供了一些真正具有启发性的见解。很多时候，我们习惯于使用迭代器或列表推导式，但这在处理超大规模数组时，性能瓶颈非常明显。这本书中关于**内存布局优化**的部分，简直是打开了新世界的大门。它不仅仅是教你如何写更快的Python代码，而是教你如何思考数据在内存中的存储方式，以及如何通过调整数组的形状（reshaping）和视图（views）来最大化CPU缓存的命中率。例如，书中对比了不同阶数组（row-major vs. column-major）在特定操作下的速度差异，并提供了如何利用SciPy提供的工具（如`scipy.sparse`矩阵的特定格式）来节省内存并加速稀疏线性系统的求解。这部分内容，对于那些处理TB级模拟数据的人来说，其价值是无可替代的。它教会的不是一个固定的技巧，而是一种**性能导向的编程思维**，这才是长期受益的关键。

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坦白讲，我是一个视觉动物，对纯文本的编程指南常常感到头晕脑胀，所以我对这本书的**组织结构和可读性**抱有极高的期待。令人惊喜的是，《SciPy Recipes》在这方面做得非常出色，它摒弃了传统的章节线性叙事，而是采用了一种更具“检索性”的布局。每一“菜谱”都清晰地标注了它要解决的核心问题（例如，“在多维空间中进行全局优化而不陷入局部最小值”），随后是所需的输入数据格式、详细的代码实现，以及最重要的——对该方案的**性能分析和局限性讨论**。这种结构让我能够像查字典一样，快速定位到我当前遇到的难题。更妙的是，作者在代码块中嵌入了大量的注释，这些注释不仅仅是对代码功能的简单解释，而是深入到了背后的“为什么这么做”的决策过程，比如为什么选择某个特定的迭代器，或者为什么在这种边界条件下需要进行特殊的预处理。这使得阅读过程不再是被动的接收信息，而更像是一场与经验丰富专家的深度对话。如果你时间有限，只是需要一个**快速、可靠的解决方案**，这本书的结构设计让你能够跳过那些你已经掌握的部分，直达你需要的核心技术点。

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让我聚焦于这本书中关于**统计建模与推断**的章节。这部分内容，在我看来，是这本书的灵魂所在。在许多数据分析项目中，我们遇到的数据往往是非正态分布、存在大量缺失值或严重异常点的，传统的线性回归模型根本无法应对。这本书没有满足于仅仅展示`scipy.stats`的基本功能调用，而是深入探讨了如何使用**非参数统计方法**和**贝叶斯推断**的框架来处理这些棘手的真实世界数据。我特别提到了关于时间序列分析中，如何利用`scipy.signal`中的滤波器设计函数，来构建定制化的平滑器，以去除高频噪声，同时保持关键的趋势信息，这种跨模块的知识整合能力，令人印象深刻。更重要的是，它不仅仅提供了代码，还指导读者如何**解释这些复杂模型的输出**，如何用更严谨的统计语言来向非技术背景的利益相关者传达结果的不确定性。这种对“如何正确使用”的强调，而不是仅仅停留在“如何运行”的层面上，使得这本书的价值远远超过了一般的代码库。

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这本书，**《SciPy Recipes》**，简直是为我这种在数据科学的泥沼里摸爬滚打多年的老兵量身定做的“救命稻草”。我必须得说，刚拿到手的时候，我还有点将信将疑，毕竟市面上的“食谱”类书籍，要么内容过于基础，对我们这些已经能熟练调用`numpy`核心函数的人来说，简直是浪费时间；要么就是泛泛而谈，讲了一堆理论，真正需要解决实际问题时，却找不到现成的、经过实战检验的代码片段。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它没有那种冗长、学院派的数学推导，而是直击痛点，直接提供了大量针对复杂数值计算、优化问题、信号处理和稀疏矩阵操作的“即插即用”型解决方案。我尤其欣赏它在处理**高性能计算**部分的处理方式，比如如何有效地利用`scipy.linalg`中的并行化选项，以及如何巧妙地结合`numba`进行JIT编译，从而将原本需要耗费数小时的蒙特卡洛模拟缩短到几分钟内完成。它更像是一个资深同事在代码审查后，拍着你的肩膀告诉你：“嘿，试试这个写法，效率能提升三倍。”这种实战精神，是教科书无法比拟的。对于那些致力于将原型代码快速转化为生产环境代码的工程师来说，这本书的价值无法估量。

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我对这本书的**生态系统集成能力**给予高度评价。在现代科学计算中，单个库很难独立完成所有工作，项目的成功往往依赖于不同工具之间的无缝协作。《SciPy Recipes》深谙此道。它展示了如何将SciPy强大的数值核心与Python生态系统中其他关键库，如`pandas`进行高效的数据管道集成，以及如何利用`matplotlib`或`plotly`来可视化复杂的求解器输出。我印象最深的一点是，书中有一系列关于**将SciPy模型部署到Web服务**的配方，这通常是学术界和工业界之间的巨大鸿沟。作者通过简洁明了的示例，展示了如何使用`Flask`或`Django`包装一个复杂的优化算法，从而使其可以通过API进行调用。这不仅展示了SciPy的能力，更展示了如何将这些能力转化为实际可用的产品特性。这种“全栈”的视角，让这本书不仅仅是关于算法本身，更是关于**如何让算法在真实世界中运转起来**的工程实践指南。

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