python科学计算基础教程pdf下载-Python科学计算基础教程

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前言

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前言

“我坚信几十年后，科学历史学家会把我们目前所处的时代，描述成科学史上一个具有深远和重大意义的转型期。在这个过程中，不断涌现的免费开源软件扮演了重要角色。”

——Fernando Perez，IPython创始人

本书主要介绍Python用于科学计算的API和工具包。我强烈推荐给奋战在工程计算和科学计算领域的朋友们。科学计算是一个交叉领域，需要计算机科学、数学、自然科学（至少是物理学、化学、环境科学、生物学等学科中的一种）以及工程学的知识。Python包含大量的包、API和工具，为众多科学与工程领域提供所需的功能。

用户众多的社区、丰富齐全的帮助文档、大量的科学计算库和开发环境、高效的性能以及良好的支持，使得Python成为科学计算的极佳选择。

本书内容

第1章，科学计算概况与选择Python的理由，主要介绍科学计算的基本概念，同时介绍Python的背景知识、指导原则以及为何用Python进行科学计算是十分高效的。

第2章，科学工作流和科学计算的结构，主要介绍通常在解决科学问题时需要用到的数学与数值分析概念，还会简单地介绍Python语言为科学计算提供的包、工具和API。

第3章，有效地制造与管理科学数据，主要介绍科学项目相关数据的各个方面，包括基本概念、各种数据操作以及存储数据的格式与软件，还会介绍一些标准数据集和生成合成数据的技术。

第4章，Python科学计算API，主要介绍不同科学计算API和工具（包括NumPy、SciPy和SymPy等）的基本概念、特性以及简单的示例程序，还会简单地介绍使用IPython、matplotlib和pandas进行交互式计算、数据分析以及数据可视化。

第5章，数值计算，主要介绍如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算。一开始先介绍数值计算的基础知识，然后介绍优化、插值、傅里叶变换、信号处理、线性代数、统计、空间算法、图像处理、文件输入/输出等进阶知识。

第6章，用Python做符号计算，首先介绍CAS（Computerized Algebra System，计算机化代数系统）的基础知识，并用SymPy实现符号计算。这一章将围绕CAS介绍多个话题，既包括简单的数学表达式和基本的算术运算，也有数学和物理学的高级概念。

第7章，数据分析与可视化，介绍matplotlib和pandas在数据分析与可视化方面的相关概念和应用示例。

第8章，并行与大规模科学计算，介绍实现高性能科学计算的工具和方法，包括IPython（配合MPI）并行计算、使用StarCluster配置Amazon EC2计算集群、多进程与多线程方法、Hadoop和Spark。

第9章，真实案例介绍，介绍一些利用Python开发的科学计算应用、库和工具的案例。这些案例都源自不同的工程和科学领域。

第10章，科学计算的最佳实践，介绍科学计算的最佳实践，内容包括方案设计、代码编写、数据管理、应用部署、高性能计算、数据安全与隐私、应用维护以及客户支持等，同时还会介绍一些专门针对Python开发的最佳实践。

本书需要的工具

运行本书的示例程序首先需要一台装有Python 2.7.9或以上版本的计算机以及Python的一些API、包和工具。然后，需要一些Python库（包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、pandas和IPython），还有IPython.parallel包、pyzmq、SSH安全协议（如果你需要）以及Hadoop。

目标读者

本书面向希望了解科学计算的Python程序员。阅读本书的前提是你已经掌握了Python编程的基本概念。

排版约定

在本书里，你将会看到用于区分不同类型信息的文本样式。以下给出了一些文本样式的示例及其含义。

正文中的代码和用户输入会这样显示：“随机模块中的所有函数都是random.Random类的一个隐含实例的方法。”

代码块示例如下：

import random

print random.random()

print random.uniform(1,9)

print random.randrange(20)

print random.randrange(0, 99, 3)

print random.choice(ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ) # Output P

items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

random.shuffle(items)

print items

print random.sample([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 5)

weighted_choices = [(Three, 3), (Two, 2), (One, 1), (Four, 4)]

population = [val for val, cnt in weighted_choices for i in

range(cnt)]

print random.choice(population)

这个图标表示警告或重要事项。

这个图标表示提示和技巧。

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版权信息

译者序

前言

致谢

第1章科学计算概况与选择Python的理由

1.1 科学计算的定义

1.2 科学计算的简单处理流程

1.3 科学与工程领域的案例

1.4 解决复杂问题的策略

1.5 近似、误差及相关统计概念和术语

1.6 计算机算术运算和浮点数

1.7 Python编程语言简介

1.8 小结

第2章科学工作流和科学计算的结构

2.1 科学计算的数学部分

2.2 Python科学计算

2.3 IPython交互式编程简介

2.4 用SymPy进行符号计算

2.5 画图程序库

2.6 小结

第3章有效地制造与管理科学数据

3.1 数据的基本概念

3.2 数据存储软件与工具箱

3.3 常见的数据操作

3.4 科学数据的格式

3.5 现成的标准数据集

3.6 数据生成

3.7 模拟数据的生成（构造）

3.8 大规模数据集的简要介绍

3.9 小结

第4章 Python科学计算API

4.1 Python数值科学计算

4.2 SymPy符号计算

4.3 数据分析和可视化的API和工具

4.4 小结

第5章数值计算

5.1 NumPy的基本对象

5.2 SciPy的介绍

5.3 小结

第6章用Python做符号计算

6.1 符号、表达式和基本运算

6.2 求解方程

6.3 有理数、指数和对数函数

6.4 多项式

6.5 三角函数和复数

6.6 线性代数

6.7 微积分

6.8 向量

6.9 物理模块

6.10 漂亮的打印功能

6.11 密码学模块

6.12 输入的句法分析

6.13 逻辑模块

6.14 几何模块

6.15 符号积分

6.16 多项式操作

6.17 集合

6.18 运算的简化和合并

6.19 小结

第7章数据分析与可视化

7.1 matplotlib

7.2 pandas程序库

7.3 I/O操作

7.4 IPython

7.5 小结

第8章并行与大规模科学计算

8.1 用IPython做并行计算

8.2 IPython并行计算架构

8.3 并行计算示例

8.4 IPython的高级特性

8.5 IPython数据安全措施

8.6 小结

第9章真实案例介绍

9.1 用Python开发的科学计算应用

9.2 Python开发的盲音触觉识别系统

9.3 Python开发的科学计算程序库

9.4 小结

第10章科学计算的最佳实践

10.1 方案设计阶段的最佳实践

10.2 功能实现阶段的最佳实践

10.3 数据管理与应用部署的最佳实践

10.4 实现高性能的最佳实践

10.5 数据隐私与安全的最佳实践

10.6 测试与维护的最佳实践

10.7 Python常用的最佳实践

10.8 小结

编辑推荐

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全面阐述Python科学计算基础内容

提供Python科学计算精彩案例

总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验

科学计算概况、结构

使用NumPy和SciPy完成数值计算

使用SymPy进行符号计算的概念和方法

使用matplotlib画图程序库做数据可视化

使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化

Python的并行和高性能计算方法

科学计算应用、库和工具的Python开发案例

方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践

特别说明：购买此电子书，暂无附赠视频，敬请谅解。

作者简介

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Hemant Kumar Mehta，博士，专注于分布式计算和科学计算领域，拥有十余年教学、科研和软件开发经验。他是ACM会员、IEEE高级会员，以及IACSIT、IAENG和MIR等实验室的高级会员。

陶俊杰，长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。

陈小莉，长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。

精彩书摘

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科学计算（scientific computing）是指在科学与工程领域，使用计算机数学建模和数值分析技术分析和解决问题的过程。科学问题包括不同科学学科中的问题，如地球科学、空间科学、社会科学、生命科学、物理学和形式科学。这些学科基本涵盖了现有的所有科学领域，从传统科学到现代工程科学，如计算机科学，都在其中。工程问题包括从土木工程和电子工程到（最新的）生物医学工程领域的各种问题。

本章将介绍的话题如下：

·科学计算的基础知识

·科学计算的处理流程

·科学与工程领域的计算案例

·解决复杂问题的策略

·近似、误差和相关统计术语

·误差分析的基本概念

·计算机算法与浮点数

·Python背景介绍

·为什么选择Python做科学计算

数学建模是指利用数学术语表示设备、物体、现象和观念的行为的建模行为。一般情况下，数学建模可以帮助人们更好地理解观念、设备和物体的行为或观测值。它可以帮助人们解释观测值，并对未来的行为进行预测，或者推导出还没有被观测或测量的结果。数值分析是计算机科学与数学的交叉领域，通过设计、分析并最终实现算法，来解决自然科学（例如物理学、生物学和地球科学）、社会科学（例如经济学、心理学、社会学和政治学）、工程学、医学和商学问题。Python有一个专门研究多体动力学的包和工作流，叫作Python Dynamics（即PyDy）。它是基于SymPy力学包开发的工作流和软件包。PyDy扩展了SymPy，并实现了多体动力学仿真。

科学计算也被称作计算科学（computational science）或科学计算法（scientific computation），其主要思路是开发数学模型，通过量化分析技术和计算机解决科学问题。

“科学计算是利用计算机解决科学与工程领域的数学建模问题所需的工具、技术和理论的集合。”

——Gene H. Golub和James M. Ortega

简而言之，科学计算可以看成是一门交叉学科，如下图所示。

科学计算是一门交叉学科

科学计算首先需要人们了解问题（通常是科学和工程领域的问题）背后的专业知识，同时需要具有数学建模能力，掌握各种数值分析技术，并能利用计算机技术实现高效率、高性能的计算工具。它还需要使用计算机以及各种各样的外围设备，包括网络设备、存储工具、计算处理器、数学与数值分析软件。此外还需要掌握编程语言，并了解问题所在领域的知识数据库。人们已经利用科学计算的相关技术创造出了新的应用，让科学家们能够从现有的数据和过程中发现新的知识。

在计算机科学方面，科学计算可以看成是对数学模型和问题所在领域的数据/信息的数值仿真。仿真目标由具体问题决定。目标可以是探索事件发生的原因，重新构建一个具体的场景，优化过程，或者预测事件发生的时机。有时数值仿真可能是唯一选择，或者是最佳选择。有一些现象和场景基本上不可能进行实验，例如气候研究、天体物理学研究和天气预测。在另一些场景中，实际的实验并不可取，比如检验某种材料或产品的可靠性或强度。有些实验的时间/经济成本很高，例如车祸或生命科学实验。在以上这些场景中，科学计算能够经济高效地帮助用户分析和解决问题。

下面的流程图简单说明了科学计算的步骤。第一步是为问题设计数学模型。当创建完数学模型后，下一步是开发算法。算法通常需要利用合适的编程语言和恰当的实现框架来实现。编程语言的选择是关键决策点，由应用的性能和功能需求决定。另一个重要的决策点是确定实现算法的框架。确定了语言和框架之后，就可以实现算法并进行样本仿真了。可以对仿真的结果进行性能和准确率分析。如果实现的结果或效果不符合预期，则应该确定问题的根源。之后，需要回头改进数学模型，或者重新设计算法或它的实现，并选择合适的编程语言和框架来实现算法。

媒体评论

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内容简介

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Python因为其自身的诸多优点而成为科学计算的**选择。本书是将Python用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了杰出实践经验。其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。

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