Python科学计算 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:张若愚

出品人:

页数:621

译者:

出版时间:2012-1

价格:98.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302273608

丛书系列:

图书标签:

python
科学计算
编程
Python
计算机
算法
Programming
编程语言
Python
科学计算
编程
数据处理
数值计算
机器学习
数学建模
算法
数据分析
可视化

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像，如何设计精巧的程序界面，如何与C语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。

书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外，本书附有大量的图表和插图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。

《Python科学计算》是一本旨在为读者打开通往现代科学计算大门的书籍。本书不涉及具体的计算方法论或某一领域的数据分析技巧，而是聚焦于如何运用Python这门强大的编程语言，构建一套灵活、高效且可扩展的科学计算工作流。本书首先会系统地介绍Python在科学计算领域的核心库，包括但不限于： NumPy：作为科学计算的基石，我们将深入讲解NumPy的多维数组对象（ndarray），及其提供的强大数值运算功能。这包括数组的创建、索引、切片、数学函数、线性代数运算等。你将学会如何高效地处理大规模数值数据，理解向量化操作的优势，以及如何利用NumPy构建矩阵运算和数值模拟的基础。 SciPy：建立在NumPy之上，SciPy提供了更广泛的科学和工程计算功能。本书将带领读者探索SciPy的各个子模块，例如：积分（Integrate）：学习如何进行数值积分，求解定积分和不定积分。优化（Optimize）：掌握各种优化算法，包括无约束和约束优化，用于寻找函数的最小值或最大值。插值（Interpolate）：学习如何根据已知数据点构建连续函数，实现数据点的平滑过渡和预测。信号处理（Signal）：了解如何进行信号的滤波、变换和分析，为信号相关的科学研究奠定基础。图像处理（Ndimage）：掌握对多维图像进行滤波、形态学操作、分割等基本图像处理技术。统计（Stats）：学习如何使用SciPy进行概率分布的生成、参数估计、假设检验等统计分析。 Matplotlib：数据可视化是科学研究中不可或缺的一环。本书将详细介绍Matplotlib库，教你如何创建各种高质量的图表，包括线图、散点图、柱状图、直方图、饼图，以及更复杂的3D图和交互式图表。你将学会如何精细地控制图表的样式、标签、标题、图例等元素，从而有效地传达你的研究结果。 Pandas：在数据分析领域，Pandas是处理结构化数据的黄金标准。本书将重点讲解Pandas的两个核心数据结构：Series和DataFrame。你将学习如何导入、导出、清洗、转换、合并、重塑和聚合数据。此外，还会深入探讨时间序列数据的处理，以及如何利用Pandas进行高效的数据探索和预处理。本书的核心理念在于培养读者的编程思维和解决问题的能力，而非 rote memorization of commands。因此，除了对每个库的功能进行详尽介绍外，还会贯穿以下几个重要的主题：算法实现与效率：理解不同算法背后的原理，并学习如何在Python中高效地实现它们。我们将讨论如何避免低效的循环，充分利用NumPy等库的向量化特性来提升计算速度。数据结构的选择与应用：根据不同的数据类型和计算需求，选择最合适的数据结构，以达到最优的性能和可读性。代码的组织与模块化：学习如何编写清晰、可维护的代码，利用函数和类来组织代码，提高代码的复用性。解决实际问题的框架：本书将通过一系列精心设计的示例，演示如何将上述工具和技术组合起来，解决实际的科学计算问题。这些示例将覆盖从基础的数据处理到相对复杂的计算模拟，帮助读者建立起解决实际问题的信心和能力。性能优化与调试技巧：学习一些基本的性能分析工具和调试技巧，以便在遇到性能瓶颈或代码错误时，能够有效地定位和解决问题。本书的目标读者是对科学计算感兴趣，希望能够系统学习并掌握Python作为科学计算工具的初学者及有一定基础的开发者。无论你是来自物理、化学、生物、工程、经济，还是其他需要进行数据分析和数值模拟的领域，本书都将为你提供一套坚实的Python科学计算基础，帮助你更高效地进行科研工作、数据分析和算法开发。本书将以一种清晰、循序渐进的方式，引导你掌握利用Python进行科学探索的强大力量。

作者简介

张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。

目录信息

目录
第1章软件包的安装和介绍 ....................1
1.1 Python简介 ......................................1
1.2 安装软件包 ......................................2
1.2.1 Python(x,y)..................................... 2
1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD) ............................................. 3
1.3 方便的开发工具 ..............................3
1.3.1 IPython ........................................... 4
1.3.2 Spyder ............................................ 8
1.3.3 Wing IDE 101 .............................. 12
1.4 函数库介绍 ....................................13
1.4.1 数值计算库 ................................. 13
1.4.2 符号计算库 ................................. 14
1.4.3 界面设计 ..................................... 14
1.4.4 绘图与可视化 ............................. 14
1.4.5 图像处理和计算机视觉 .............. 15
第2章 NumPy——快速处理数据 .......... 16
2.1 ndarray对象 ...................................16
2.1.1 创建数组 ..................................... 16
2.1.2 存取元素 ..................................... 21
2.1.3 多维数组 ..................................... 24
2.1.4 结构数组 ..................................... 29
2.1.5 内存结构 ..................................... 32
2.2 ufunc运算 ......................................35
2.2.1 四则运算 ..................................... 37
2.2.2 比较和布尔运算 ......................... 39
2.2.3 自定义ufunc函数 ...................... 40
2.2.4 广播 ............................................. 42
2.2.5 ufunc函数的方法 ....................... 46
2.3 多维数组的下标存取 ....................48
2.3.1 下标对象 ..................................... 48
2.3.2 整数数组作为下标 ..................... 49
2.3.3 一个复杂的例子 ......................... 51
2.3.4 布尔数组作为下标 ..................... 53
2.4 庞大的函数库 ............................... 54
2.4.1 求和、平均值、方差 ................. 54
2.4.2 最值和排序 ................................. 55
2.4.3 多项式函数 ................................. 57
2.4.4 分段函数 ..................................... 60
2.4.5 统计函数 ..................................... 62
2.5 线性代数 ....................................... 65
2.5.1 各种乘积运算 ............................. 65
2.5.2 解线性方程组 ............................. 67
2.6 掩码数组 ....................................... 69
2.7 文件存取 ....................................... 72
2.8 内存映射数组 ............................... 75
第3章 SciPy——数值计算库 ................. 79
3.1 常数和特殊函数 ........................... 79
3.2 优化——optimize .......................... 81
3.2.1 最小二乘拟合 ............................. 81
3.2.2 函数最小值 ................................. 84
3.2.3 非线性方程组求解 ..................... 86
3.3 插值——interpolate ....................... 88
3.3.1 B样条曲线插值 .......................... 88
3.3.2 外推和Spline拟合 ..................... 90
3.3.3 二维插值 ..................................... 91
3.4 数值积分——integrate .................. 93
3.4.1 球的体积 ..................................... 93
3.4.2 解常微分方程组 ......................... 95
3.5 信号处理——signal ....................... 97
VIII
Python 科学计算
目录
3.5.1 中值滤波 ..................................... 97
3.5.2 滤波器设计 ................................. 98
3.6 图像处理——ndimage .................100
3.6.1 膨胀和腐蚀 ............................... 101
3.6.2 Hit和Miss ................................. 102
3.7 统计——stats ................................105
3.7.1 连续和离散概率分布................ 105
3.7.2 二项、泊松、伽玛分布 ............ 108
3.8 嵌入C语言程序——weave ........112
第4章 SymPy——符号运算好帮手 .... 115
4.1 从例子开始 ..................................115
4.1.1 封面上的经典公式.................... 115
4.1.2 球体体积 ................................... 117
4.2 数学表达式 ..................................119
4.2.1 符号 ........................................... 119
4.2.2 数值 ........................................... 121
4.2.3 运算符和函数 ........................... 122
4.3 符号运算 ......................................125
4.3.1 表达式变换和化简.................... 125
4.3.2 方程 ........................................... 128
4.3.3 微分 ........................................... 129
4.3.4 微分方程 ................................... 130
4.3.5 积分 ........................................... 131
4.4 其他功能 ......................................133
4.4.1 平面几何 ................................... 133
4.4.2 绘图 ........................................... 135
第5章 matplotlib——绘制精美的图表 ..................................... 139
5.1 快速绘图 ......................................139
5.1.1 使用pyplot模块绘图 ............... 139
5.1.2 以面向对象方式绘图................ 142
5.1.3 配置属性 ................................... 143
5.1.4 绘制多个子图 ........................... 145
5.1.5 配置文件 ................................... 147
5.1.6 在图表中显示中文.................... 149
5.2 Artist对象 ................................... 152
5.2.1 Artist对象的属性 ..................... 154
5.2.2 Figure容器 ................................ 155
5.2.3 Axes容器 .................................. 156
5.2.4 Axis容器 ................................... 159
5.2.5 Artist对象的关系 ..................... 163
5.3 坐标变换和注释 ......................... 164
5.3.1 4种坐标系 ................................ 167
5.3.2 坐标变换的步骤 ....................... 169
5.3.3 制作阴影效果 ........................... 173
5.3.4 添加注释 ................................... 174
5.4 绘图函数简介 ............................. 177
5.4.1 对数坐标图 ............................... 177
5.4.2 极坐标图 ................................... 178
5.4.3 柱状图 ....................................... 179
5.4.4 散列图 ....................................... 180
5.4.5 图像 ........................................... 181
5.4.6 等值线图 ................................... 184
5.4.7 三维绘图 ................................... 187
第6章 Traits——为Python添加类型定义 ......................................... 190
6.1 开发背景 ..................................... 190
6.2 Trait属性的功能 ......................... 192
6.3 Trait类型对象 ............................. 196
6.4 Trait的元数据 ............................. 198
6.5 预定义的Trait类型 .................... 200
6.6 Property属性 ............................... 204
6.7 Trait属性监听 ............................. 206
6.8 Event和Button属性 .................. 210
6.9 Trait属性的从属关系 ................. 211
6.10 动态添加Trait属性 .................. 213
6.11 创建自己的Trait类型 .............. 215
6.11.1 从TraitType继承 ................. 215
6.11.2 使用Trait() ............................ 217
6.11.3 定义TraitHandler类 ............. 219
IX
目
录
第7章 TraitsUI——轻松制作用户界面 ......................................... 221
7.1 默认界面 ......................................221
7.2 用View定义界面 ........................222
7.2.1 外部视图和内部视图................ 222
7.2.2 多模型视图 ............................... 226
7.2.3 Group对象 ................................ 228
7.2.4 配置视图 ................................... 231
7.3 用Handler控制界面和模型 .......232
7.3.1 用Handler处理事件 ................. 233
7.3.2 Controller和UIInfo对象.......... 237
7.3.3 响应Trait属性的事件 .............. 238
7.4 属性编辑器 ..................................240
7.4.1 编辑器演示程序 ....................... 241
7.4.2 对象编辑器 ............................... 243
7.4.3 字符串列表编辑器.................... 248
7.4.4 对象列表编辑器 ....................... 250
7.5 菜单、工具条和状态栏 ..............252
7.6 设计自己的编辑器 ......................255
7.6.1 Trait编辑器的工作原理 ........... 255
7.6.2 制作matplotlib的编辑器 ......... 259
7.6.3 CSV数据绘图工具 ................... 262
第8章 Chaco——交互式图表 ............. 264
8.1 面向脚本绘图 ..............................264
8.2 面向应用绘图 ..............................265
8.2.1 多条曲线 ................................... 267
8.2.2 Plot对象的结构 ........................ 271
8.2.3 编辑绘图属性 ........................... 275
8.2.4 容器(Container) ......................... 276
8.3 添加交互工具 ..............................279
8.3.1 平移和缩放 ............................... 279
8.3.2 选取范围 ................................... 282
8.3.3 选取数据点 ............................... 284
8.3.4 套索工具 ................................... 287
8.4 二次开发 ......................................289
8.4.1 用Kiva库在数组上绘图 .......... 290
8.4.2 Enable库的组件 ....................... 292
8.4.3 设计圆形选择工具 ................... 297
8.4.4 制作动画演示 ........................... 301
第9章 TVTK——数据的三维可视化 .... 303
9.1 流水线(Pipeline) .......................... 304
9.1.1 显示圆锥 ................................... 304
9.1.2 用ivtk观察流水线 ................... 307
9.2 数据集(Dataset) ........................... 313
9.2.1 ImageData .................................. 313
9.2.2 RectilinearGrid ........................... 318
9.2.3 StructuredGrid............................ 319
9.2.4 PolyData .................................... 321
9.3 可视化实例 ................................. 324
9.3.1 切面 ........................................... 325
9.3.2 等值面 ....................................... 330
9.3.3 流线 ........................................... 333
9.4 TVTK的改进 .............................. 337
9.4.1 TVTK的基本用法 .................... 338
9.4.2 Trait属性 ................................... 339
9.4.3 序列化(Pickling) ........................ 339
9.4.4 集合迭代 ................................... 340
9.4.5 数组操作 ................................... 341
第10章 Mayavi——更方便的可视化 .... 343
10.1 用mlab快速绘图 ..................... 343
10.1.1 点和线 ................................... 343
10.1.2 Mayavi的流水线 .................. 345
10.1.3 二维图像的可视化 ............... 348
10.1.4 网格面 ................................... 352
10.1.5 修改和控制流水线 ............... 356
10.1.6 标量场 ................................... 358
10.1.7 矢量场 ................................... 361
10.2 Mayavi和TVTK之间的关系 ....................................... 363
10.2.1 显示TVTK流水线 .............. 363
10.2.2 两条流水线之间的关系 ....... 365
X
Python 科学计算
目录
10.3 Mayavi应用程序 .......................367
10.3.1 操作流水线 ........................... 368
10.3.2 命令行和对象浏览器 ........... 371
10.4 将Mayavi嵌入到界面中 ..........374
第11章 VPython——制作3D演示动画 ...................................... 378
11.1 场景、物体和照相机 ................378
11.1.1 控制场景窗口 ....................... 380
11.1.2 控制照相机 ........................... 383
11.1.3 模型的属性 ........................... 384
11.1.4 三维模型 ............................... 387
11.2 制作动画演示 ............................390
11.2.1 简单动画 ............................... 390
11.2.2 盒子中反弹的球 ................... 391
11.3 与场景交互 ................................393
11.3.1 响应键盘事件 ....................... 394
11.3.2 响应鼠标事件 ....................... 394
11.4 用界面控制场景 ........................397
11.5 创建复杂模型 ............................400
11.5.1 faces()的用法 ........................ 400
11.5.2 读入模型数据 ....................... 402
第12章 OpenCV——图像处理和计算机视觉 ...................................... 408
12.1 存储图像数据的Mat对象 ........409
12.1.1 Mat对象和NumPy数组 ..... 410
12.1.2 像素点类型 ........................... 414
12.1.3 其他数据类型 ....................... 415
12.1.4 Vector类型 ........................... 417
12.1.5 在图像上绘图 ....................... 418
12.2 图像处理 ....................................421
12.2.1 二维卷积 ............................... 421
12.2.2 形态学运算 ........................... 424
12.2.3 填充——floodFill .................. 426
12.2.4 去瑕疵——inpaint ................. 427
12.3 图像变换 ....................................428
12.3.1 几何变换 ............................... 428
12.3.2 重映射——remap .................. 430
12.3.3 直方图统计 ........................... 433
12.3.4 二维离散傅立叶变换 ........... 437
12.4 图像识别 ................................... 440
12.4.1 用霍夫变换检测直线和圆 ....................................... 440
12.4.2 图像分割 ............................... 444
12.4.3 用SURF进行特征匹配 ....... 450
第13章数据和文件 ............................ 453
13.1 声音的输入输出 ....................... 453
13.1.1 读写WAV文件 ................... 453
13.1.2 用pyAudio播放和录音 ....... 456
13.2 视频的输入输出 ....................... 459
13.2.1 读写视频文件 ....................... 459
13.2.2 安装视频编码 ....................... 464
13.3 读写HDF5文件 ....................... 465
13.4 读写Excel文件 ........................ 469
13.4.1 写Excel文件 ........................ 469
13.4.2 读Excel文件 ........................ 471
第14章数字信号系统 ......................... 473
14.1 FIR和IIR滤波器 ..................... 473
14.2 FIR滤波器设计 ........................ 477
14.2.1 用firwin()设计滤波器 .......... 479
14.2.2 用remez()设计滤波器 .......... 481
14.2.3 滤波器的级联 ....................... 483
14.3 IIR滤波器设计 ......................... 485
14.3.1 巴特沃斯低通滤波器 ........... 485
14.3.2 双线性变换 ........................... 487
14.3.3 滤波器的频带转换 ............... 490
14.4 数字滤波器的频率响应 ........... 494
14.5 二次均衡滤波器设计工具 ....... 497
14.6 零相位滤波器 ........................... 500
14.7 重取样 ....................................... 501
XI
目
录
第15章频域信号处理 ........................ 505
15.1 FFT演示程序 ............................505
15.1.1 FFT知识复习 ....................... 505
15.1.2 合成时域信号 ....................... 509
15.1.3 三角波FFT演示程序 .......... 511
15.2 观察信号的频谱 ........................512
15.2.1 窗函数 ................................... 515
15.2.2 频谱平均 ............................... 517
15.2.3 谱图 ....................................... 519
15.3 卷积运算 ....................................522
15.3.1 快速卷积 ............................... 522
15.3.2 分段运算 ............................... 524
15.4 信号处理 ....................................526
15.4.1 基本框架 ............................... 527
15.4.2 频域滤波器 ........................... 528
15.4.3 频率变调处理 ....................... 530
15.4.4 用谱图差减法降噪 ............... 531
15.5 Hilbert变换 ................................532
第16章用C语言提高计算效率 ......... 537
16.1 用ctypes调用DLL库 ..............537
16.2 用Weave嵌入C++程序 ...........541
16.2.1 Weave的工作原理 ............... 541
16.2.2 处理NumPy数组 ................. 543
16.2.3 使用blitz()提速..................... 546
16.2.4 扩展模块 ............................... 548
16.3 用Cython将Python编译成C ............................................549
16.3.1 编译Cython程序 ................. 549
16.3.2 提高计算效率 ....................... 550
16.3.3 快速访问NumPy数组 ......... 553
16.4 用SWIG创建扩展模块 ............555
16.4.1 SWIG的调用方法和实例 .................................. 555
16.4.2 SWIG基础 ............................ 558
16.4.3 SWIG处理NumPy数组 ...... 566
第17章自适应滤波器 ......................... 571
17.1 自适应滤波器简介 ................... 571
17.1.1 系统识别 ............................... 571
17.1.2 信号预测 ............................... 572
17.1.3 信号均衡 ............................... 572
17.2 NLMS计算公式 ....................... 573
17.3 用NumPy实现NLMS算法 .... 575
17.3.1 系统辨识模拟 ....................... 577
17.3.2 信号均衡模拟 ....................... 579
17.3.3 卷积逆运算 ........................... 581
17.4 用C语言加速NLMS运算...... 583
17.4.1 用SWIG编写扩展模块 ....... 583
17.4.2 用Weave嵌入C++程序 ...... 586
第18章单摆和双摆模拟 ..................... 588
18.1 单摆模拟 ................................... 588
18.1.1 小角度时的摆动周期 ........... 589
18.1.2 大角度时的摆动周期 ........... 590
18.2 双摆模拟 ................................... 592
18.2.1 公式推导 ............................... 592
18.2.2 微分方程的数值解 ............... 595
18.2.3 动画演示 ............................... 598
第19章分形几何 ................................ 599
19.1 Mandelbrot集合 ........................ 599
19.1.1 使用NumPy加速计算 ......... 601
19.1.2 使用Weave加速计算 .......... 603
19.1.3 连续的逃逸时间 ................... 604
19.1.4 Mandelbrot演示程序 ........... 605
19.2 迭代函数系统(IFS) ................... 606
19.2.1 二维仿射变换 ....................... 610
19.2.2 迭代函数系统设计器 ........... 610
19.3 L-System分形 ........................... 613
19.4 分形山脉 ................................... 616
19.4.1 一维中点移位法 ................... 616
19.4.2 二维中点移位法 ................... 618
19.4.3 菱形方形算法 ....................... 619
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

1、这本书在策划出版的将近1年时间内，网上持续有部分内容的放送，供读者参考。使用python进行数值计算的圈子应该还不算大，上述举措的确锁定了部分读着，吊足了胃口。 2、本数的内容较之前网上的版本，有很大的充实，主要是章节编排上的，之前用附录型式的这次都以正式章节呈...

评分☆☆☆☆☆

第1版序 Python理所当然地被视为一门通用的程序设计语言，非常适合于网站开发、系统管理以及通用的业务应用程序。它为诸如YouTube这样的网站系统、Red Hat操作系统中不可或缺的安装工具以及从云管理到投资银行等大型企业的IT系统提供技术支持，从而赢得了如此高的声誉。Python...

评分☆☆☆☆☆

Python世界的发展日新月异，在本书第1版出版之后，Python在数据分析、科学计算领域又出现了许多令人兴奋的进展： ●IPython从增强的交互式解释器发展到Jupyter Notebook项目，它已经成为Python科学计算界的标准配置。 ●Pandas经过几个版本的更新，目前已经成为数据清洗、处理...

评分☆☆☆☆☆

这本书我只读了前半部分，大致了解了ipython在科学计算方面的思路和应用，发现python的确很强大，而且因为简单易懂的风格使得入门也比较简单，只是不知道以后实际编程的时候会有什么问题．从已经看过的部分，觉得这本书对于科学计算方面的介绍还是很详细和清晰的，值得学习pyt...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，想要真正掌握一门编程语言，离不开对它在特定领域应用的深入了解。这本书恰好满足了我的这一需求。它不仅仅是罗列Python的语法，而是聚焦于“科学计算”这一核心主题，将Python的强大功能与实际的科学问题紧密结合。书中对算法实现的部分，我看得尤为仔细。作者并没有直接给出复杂的代码，而是先解释了算法的原理，然后一步步地引导读者如何用Python去实现它。我特别喜欢其中关于数值积分和微分方程求解的章节，它让我明白了理论知识是如何转化为实际计算的。另外，书中对于优化算法的介绍也让我大开眼界，我学会了如何利用SciPy库来寻找函数的最小值，这在很多科学研究的建模过程中都是至关重要的。这本书的结构设计非常合理，每个章节都围绕着一个具体的科学计算主题展开，并且提供了大量的实践案例，让我能够边学边练，真正地巩固知识。对于那些希望将Python作为科研工具，或者对数据建模、科学仿真感兴趣的朋友们，我强烈推荐这本书。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，这本书最大的价值在于它不仅仅提供了“做什么”，更教会了我“怎么做”以及“为什么这么做”。在阅读过程中，我发现作者在讲解每一个概念时，都会深入剖析其背后的原理和应用场景，而不是简单地抛出一个代码片段。例如，在介绍NumPy的向量化操作时，作者详细解释了它相比于传统循环的效率优势，以及在科学计算中为何如此重要。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对Python在科学计算领域的理解上升了一个台阶。我特别欣赏书中关于科学数据格式（如CSV、JSON）的读取和写入方法的讲解，以及如何利用Python进行文本数据和时间序列数据的分析。这些都是我在日常科研工作中经常遇到的挑战，而这本书恰好提供了非常实用的解决方案。此外，书中对于错误处理和代码调试的建议，也让我受益匪浅，避免了我在编写代码过程中走不少弯路。对于任何想要系统学习Python在科学计算领域应用的读者来说，这本书绝对是不可多得的优质资源。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够激发读者探索欲望的书。我一直对如何利用编程来理解和解决复杂的科学问题抱有极大的兴趣，而这本书正是打开这扇大门的钥匙。它以一种非常友好的方式，把我引入了Python的科学计算世界。我被书中那些生动有趣的例子所吸引，比如利用Python来模拟物理现象，或者分析生物学数据。我尤其喜欢书中关于数据可视化和报告生成的部分，让我学会了如何将复杂的分析结果以清晰、直观的方式呈现出来，这对于科学交流来说是至关重要的。书中的代码示例都非常简洁、高效，并且遵循了良好的编程实践，让我能够直接借鉴和应用。我最喜欢的是，作者并没有回避一些在科学计算中常见的难题，而是积极地提供解决思路和方法，这让我觉得这本书非常接地气。这本书不仅仅是一本技术教程，更像是一位经验丰富的向导，带领我在Python的科学计算领域进行一次令人兴奋的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近年来遇到的最令人耳目一新的编程入门读物之一！我一直对数据分析和可视化很感兴趣，但又被那些动辄需要晦涩数学背景的教程吓退。这本书的切入点简直是完美，它以一种非常直观、循序渐进的方式，向我展示了如何利用Python的力量来解决实际的科学计算问题。我尤其欣赏它在讲解NumPy和Pandas时那种“由浅入深”的处理方式。刚开始接触时，我以为这些库会很复杂，但作者通过一系列精心设计的例子，让我很快就掌握了数组操作、数据清洗、数据框构建等核心概念。最让我惊喜的是，书中对于图表绘制的部分，例如使用Matplotlib和Seaborn，简直是艺术品！我学会了如何生成各种类型的高质量图表，从简单的散点图到复杂的3D图形，每一个都清晰地传达了数据背后隐藏的信息。这本书的语言非常生动有趣，避免了枯燥的技术术语堆砌，而是用一种更像是朋友分享经验的口吻来引导读者。对于像我这样希望将编程技能应用于科学研究或数据探索的初学者来说，这本书无疑是一座宝藏，让我充满了继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，原来科学计算可以如此“触手可及”。我之前一直觉得，从事科学研究需要深厚的数学功底和复杂的编程技巧，但这本书彻底颠覆了我的认知。它用一种非常平易近人的方式，向我展示了Python作为一门强大的科学计算语言的魅力。从基础的数据结构到高级的科学算法，书中都做了非常详尽和清晰的阐述。我印象最深刻的是关于数据预处理和特征工程的部分，作者通过实际案例，教我如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征缩放和编码，这些技能对于任何数据分析项目来说都是必不可少的。而且，书中对于如何使用Pandas进行数据筛选、合并、分组聚合的操作，简直是神来之笔，让我在处理海量数据时，不再感到束手无策。另外，书中对机器学习库（虽然没有深入讲解其算法细节，但有介绍如何调用）的初步介绍，也为我打开了新的学习方向。这本书的行文流畅，逻辑清晰，让我能够轻松地跟随作者的思路，逐步掌握复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

后面信号处理部分没看。确实有的地方是照着官方文档翻译的，不过仔细看过发现还是有不少亮点，比如：numpy里面ndarray在内存上的实现方法；matplotlib里各类的继承关系的介绍等，还没在别处见过。总的来说很系统，涵盖面广，但篇幅所限，每一块来看就不那么过瘾。另外这毕竟是国人写的书，相比英文书好懂些，相比翻译书语言不操蛋，做入门做参看都不错。

评分☆☆☆☆☆

有几个莫名其妙的例子几个不知道做什么用的模块堆砌在一起就成了正本毫无章法可言的书与其说是书还不如说是一摞软件手册

评分☆☆☆☆☆

前半部分数值计算挺实用的后半部分信号处理感觉有些拼凑

评分☆☆☆☆☆

一本涵盖很广的书,当然就我个人而言也是我的python入门书籍.目前已经完全采用Python代替Matlab处理随机信号相关的算法设计与验证.当然如前所述,这本书有些广,所以有些东西不是很细.前段看到有本NumPy 1.5的书已经出来了,可以配合着看.