python科學計算第2版

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《像計算機科學家一樣思考Python（第2版）》（[美] Allen B. Downey）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：像計算機科學家一樣思考Python（第2版）

作者：[美] Allen B. Downey

譯者：趙普明

豆瓣評分：8.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：226

內容簡介：

本書以培養讀者以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程。貫穿全書的主體是如何思考、設計、開發的方法，而具體的編程語言，只是提供了一個具體場景方便介紹的媒介。

全書共21章，詳細介紹Python語言編程的方方面面。本書從基本的編程概念開始講起，包括語言的語法和語義，而且每個編程概念都有清晰的定義，引領讀者循序漸進地學習變數、表達式、語句、函數和數據結構。書中還探討了如何處理文件和資料庫，如何理解對象、方法和面向對象編程，如何使用調試技巧來修正語法錯誤、運行時錯誤和語義錯誤。每一章都配有術語表和練習題，方便讀者鞏固所學的知識和技巧。此外，每一章都抽出一節來講解如何調試程序。作者針對每章所專注的語言特性，或者相關的開發問題，總結了調試的方方面面。

作者簡介：

Allen B. Downey 是歐林工程學院的計算機科學教授，曾任教於韋爾斯利學院、科爾比學院和加州大學伯克利分校。他是加州大學伯克利分校的計算機科學博士，並擁有MIT的碩士和學士學位。

㈡ 《Python科學計算》這本書怎麼樣

還可以。。我看了numpy這章。scipy感覺就跟不上了（統計知識太差）。。可能是我基礎不行。沒有講pandas。
有電子版。
http://sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html
這是網頁版地址。

㈢ 要讀懂Python科學計算第二版（張若愚著）需要怎樣的基礎

也是從最基礎的說起的，不過數據結構要好
第1章  Python科學計算環境的安裝與簡介 1
1.1  Python簡介 1
1.1.1  Python 2還是Python 3 1
1.1.2  開發環境 2
1.1.3  集成開發環境(IDE) 5
1.2  IPython Notebook入門 9
1.2.1  基本操作 10
1.2.2  魔法(Magic)命令 12
1.2.3  Notebook的顯示系統 20
1.2.4  定製IPython Notebook 24
1.3  擴展庫介紹 27
1.3.1  數值計算庫 27
1.3.2  符號計算庫 28
1.3.3  繪圖與可視化 28
1.3.4  數據處理和分析 29
1.3.5  界面設計 30
1.3.6  圖像處理和計算機視覺 31
1.3.7  提高運算速度 31
第2章  NumPy-快速處理數據 33
2.1  ndarray對象 33
2.1.1  創建 34
2.1.2  元素類型 35
2.1.3  自動生成數組 37
2.1.4  存取元素 40
2.1.5  多維數組 43
2.1.6  結構數組 47
2.1.7  內存結構 50
2.2  ufunc函數 56
2.2.1  四則運算 58
2.2.2  比較運算和布爾運算 59
2.2.3  自定義ufunc函數 61
2.2.4  廣播 62
2.2.5  ufunc的方法 66
2.3  多維數組的下標存取 68
2.3.1  下標對象 68
2.3.2  整數數組作為下標 70
2.3.3  一個復雜的例子 72
2.3.4  布爾數組作為下標 73
2.4  龐大的函數庫 74
2.4.1  隨機數

㈣ 如何快速地在windows上部署Python開發環境，包括各種常用的第三方庫

界面效果跟 Matlab 幾乎是一模一樣了
比 Matlab 更棒的是編輯器支持語法高亮，命令自動補全，多種背景主題

上面有人提到了 Anaconda，在這里介紹下自己如何在windows上快速部署Python開發環境的。
是真的很簡單，完全花不了多少時間。

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Python科學計算的瑞士軍刀——Anoaconda 安裝與配置

Python是一種強大的編程語言，其提供了很多用於科學計算的模塊，常見的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python進行科學計算，就需要一一安裝所需的模塊，而這些模塊可能又依賴於其它的軟體包或庫，因而安裝和使用起來相對麻煩。幸好有人專門在做這一類事情，將科學計算所需要的模塊都編譯好，然後打包以發行版的形式供用戶使用，Anaconda就是其中一個常用的科學計算發行版

自帶的包管理器conda也非常強大，甚至支持多個版本的 Python 共存

主頁地址：Anaconda Scientific Python Distribution

1. 下載安裝
建議下載zip壓縮包，速度快。安裝過程是傻瓜式的，跟平時安裝其他軟體沒啥區別

2. 終端執行`conda list`可查看安裝了哪些包
<img data-rawheight="843" data-rawwidth="598" src="https://pic3.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="598" data-original="https://pic3.mg.com/_r.jpg">
3. 獲取免費的學術License（此步驟可跳過，如果你對高性能庫沒有需求的話）
申請地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`e`郵箱申請後，會在郵箱自動收到`license_academic`文件，將其放在`~/.continuum`目錄下即可。

4. 安裝額外的包（命令行環境下執行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro

下面就是spyder的主界面。變數查看窗口很好用。
<img data-rawheight="1017" data-rawwidth="1297" src="https://pic1.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original="https://pic1.mg.com/_r.jpg">

5. 更換編輯器背景主題方案

6. 更換IPython 終端背景

7. 切割編輯器，多文本同時編輯
<img data-rawheight="1080" data-rawwidth="1297" src="https://pic1.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original="https://pic1.mg.com/_r.jpg">

經過簡單的配置之後，集成化開發環境變得非常的 Cool ！

㈤ python科學計算第二版 怎樣

數組a的shape屬性只有一個元素，因此它是一維數組。而數組c的shape屬性有兩個元素，因此它是二維數組，其中第0軸的長度為3，第1軸的長度為4。還可以通過修改數組的shape屬性，在保持數組元素個數不變的情況下，改變數組每個軸的長度。下面的例子將數組c的shape屬性改為(4,3)，注意從(3,4)改為(4,3)並不是對數組進行轉置，而只是改變每個軸的大小，數組元素在內存中的位置並沒有改變：

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書名：Python科學計算

作者：張若愚

豆瓣評分：7.9

出版社：清華大學出版社

出版年份：2012-1

頁數：621

內容簡介：本書介紹如何用Python開發科學計算的應用程序，除了介紹數值計算之外，還著重介紹如何製作互動式的2D、3D圖像，如何設計精巧的程序界面，如何與C語言編寫的高速計算程序結合，如何編寫聲音、圖像處理演算法等內容。書中涉及的Python擴展庫包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等，涉及的應用領域包括數值運算、符號運算、二維圖表、三維數據可視化、三維動畫演示、圖像處理以及界面設計等。

書中以大量實例引導讀者逐步深入學習，每個實常式序都有詳盡的解釋，並都能在本書推薦的運行環境中正常運行。此外，本書附有大量的圖表和插圖，力求減少長篇的理論介紹和公式推導，以便讀者通過實例和數據學習並掌握理論知識。

作者簡介：張若愚，畢業於華中理工大學(現華中科技大學)通信工程專業，2004年獲日本姬路工業大學(現兵庫縣立大學)碩士學位。畢業後於日本神戶制鋼綜合研究所從事研究開發工作至今，研究方向為：嵌入式DSP信號處理系統開發，嵌入式MCU控制系統開發，工業控制軟體開發，信號處理、數據處理以及生產系統的計算機模擬。在工作中他積極採用Python作為主要編程語言，在數據處理、信號分析、工業控制、演算法模擬等領域取得了較好的研究成果。已完成的研究課題有：嵌入式聲音分離系統、車載音響設備、超聲波探傷系統、壓縮機系統的數字模擬等。

㈧ python三本經典書籍都是什麼

python三本經典書籍有：《深度學習入門：基於Python的理論與實現》，《Python高性能（第2版）》，《Python科學計算最佳實踐：SciPy指南》。

1、《深度學習入門：基於Python的理論與實現》

本書深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術，使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。

本書結合大量代碼實例，詳盡展示了SciPy的強大科學計算能力，包括用NumPy和SciPy進行分位數標准化，用Ndimage實現圖像區域網路、頻率與快速傅里葉變換，用稀疏坐標矩陣實現列聯表、SciPy中的線性代數、SciPy中的函數優化等。

Python標准庫的主要功能有：

文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持，二進制數據處理等功能。

文件處理，包含文件操作、創建臨時文件、文件壓縮與歸檔、操作配置文件等功能。

操作系統功能，包含線程與進程支持、IO復用、日期與時間處理、調用系統函數、寫日記(logging)等功能。