python统计pdf下载_python科学计算 第二版
python科学计算 第二版是一本Python语言基础教程，由张若愚编著。本书将使用Python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务。全书完全采用IPython Notebook编写，保证了书中所有代码及输出的正确性。附盘中附带所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例，欢迎免费下载阅读。
内容介绍python科学计算(第2版)详细介绍Python科学计算中常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。非常适合于工科高年级本科生、研究生、工程技术人员以及计算机开发人员阅读，也适合阅读过第1版的读者了解各个扩展库的最新进展，进一步深入学习。
章节目录第1章 Python科学计算环境的安装与简介 1
1.1 Python简介 1
1.1.1 Python 2还是Python 3 1
1.1.2 开发环境 2
1.1.3 集成开发环境(IDE) 5
1.2 IPython Notebook入门 9
1.2.1 基本操作 10
1.2.2 魔法(Magic)命令 12
1.2.3 Notebook的显示系统 20
1.2.4 定制IPython Notebook 24
1.3 扩展库介绍 27
1.3.1 数值计算库 27
1.3.2 符号计算库 28
1.3.3 绘图与可视化 28
1.3.4 数据处理和分析 29
1.3.5 界面设计 30
1.3.6 图像处理和计算机视觉 31
1.3.7 提高运算速度 31
第2章 NumPy-快速处理数据 33
2.1 ndarray对象 33
2.1.1 创建 34
2.1.2 元素类型 35
2.1.3 自动生成数组 37
2.1.4 存取元素 40
2.1.5 多维数组 43
2.1.6 结构数组 47
2.1.7 内存结构 50
2.2 ufunc函数 56
2.2.1 四则运算 58
2.2.2 比较运算和布尔运算 59
2.2.3 自定义ufunc函数 61
2.2.4 广播 62
2.2.5 ufunc的方法 66
2.3 多维数组的下标存取 68
2.3.1 下标对象 68
2.3.2 整数数组作为下标 70
2.3.3 一个复杂的例子 72
2.3.4 布尔数组作为下标 73
2.4 庞大的函数库 74
2.4.1 随机数 74
2.4.2 求和、平均值、方差 77
2.4.3 大小与排序 81
2.4.4 统计函数 86
2.4.5 分段函数 89
2.4.6 操作多维数组 92
2.4.7 多项式函数 96
2.4.8 多项式函数类 98
2.4.9 各种乘积运算 103
2.4.10 广义ufunc函数 106
2.5 实用技巧 110
2.5.1 动态数组 110
2.5.2 和其他对象共享内存 112
2.5.3 与结构数组共享内存 115
第3章 SciPy-数值计算库 117
3.1 常数和特殊函数 117
3.2 拟合与优化-optimize 119
3.2.1 非线性方程组求解 120
3.2.2 最小二乘拟合 121
3.2.3 计算函数局域最小值 125
3.2.4 计算全域最小值 127
3.3 线性代数-linalg 128
3.3.1 解线性方程组 129
3.3.2 最小二乘解 130
3.3.3 特征值和特征向量 132
3.3.4 奇异值分解-SVD 134
3.4 统计-stats 136
3.4.1 连续概率分布 136
3.4.2 离散概率分布 139
3.4.3 核密度估计 140
3.4.4 二项分布、泊松分布、伽玛分布 142
3.4.5 学生t-分布与t检验 147
3.4.6 卡方分布和卡方检验 151
3.5 数值积分-integrate 154
3.5.1 球的体积 154
3.5.2 解常微分方程组 156
3.5.3 ode类 157
3.5.4 信号处理-signal 164
3.5.5 中值滤波 164
3.5.6 滤波器设计 165
3.5.7 连续时间线性系统 167
3.6 插值-interpolate 172
3.6.1 一维插值 172
3.6.2 多维插值 177
3.7 稀疏矩阵-sparse 181
3.7.1 稀疏矩阵的存储形式 182
3.7.2 最短路径 183
3.8 图像处理-ndimage 186
3.8.1 形态学图像处理 187
3.8.2 图像分割 192
3.9 空间算法库-spatial 195
3.9.1 计算最近旁点 195
3.9.2 凸包 199
3.9.3 沃罗诺伊图 201
3.9.4 德劳内三角化 204
第4章 matplotlib-绘制精美的图表 207
4.1 快速绘图 207
4.1.1 使用pyplot模块绘图 207
4.1.2 面向对象方式绘图 210
4.1.3 配置属性 211
4.1.4 绘制多子图 212
4.1.5 配置文件 215
4.1.6 在图表中显示中文 217
4.2 Artist对象 220
4.2.1 Artist的属性 221
4.2.2 Figure容器 223
4.2.3 Axes容器 224
4.2.4 Axis容器 226
4.2.5 Artist对象的关系 230
4.3 坐标变换和注释 231
4.3.1 4种坐标系 234
4.3.2 坐标变换的流水线 236
4.3.3 制作阴影效果 240
4.3.4 添加注释 241
4.4 块、路径和集合 243
4.4.1 Path与Patch 243
4.4.2 集合 245
4.5 绘图函数简介 255
4.5.1 对数坐标图 255
4.5.2 极坐标图 256
4.5.3 柱状图 257
4.5.4 散列图 258
4.5.5 图像 259
4.5.6 等值线图 261
4.5.7 四边形网格 264
4.5.8 三角网格 267
4.5.9 箭头图 269
4.5.10 三维绘图 273
4.6 matplotlib技巧集 274
4.6.1 使用agg后台在图像上绘图 274
4.6.2 响应鼠标与键盘事件 277
4.6.3 动画 285
4.6.4 添加GUI面板 288
第5章 Pandas-方便的数据分析库 291
5.1 Pandas中的数据对象 291
5.1.1 Series对象 291
5.1.2 DataFrame对象 293
5.1.3 Index对象 297
5.1.4 MultiIndex对象 298
5.1.5 常用的函数参数 300
5.1.6 DataFrame的内部结构 301
5.2 下标存取 303
5.2.1 []操作符 304
5.2.2 .loc[]和.iloc[]存取器 304
5.2.3 获取单个值 306
5.2.4 多级标签的存取 306
5.2.5 query()方法 307
5.3 文件的输入输出 307
5.3.1 CSV文件 308
5.3.2 HDF5文件 309
5.3.3 读写数据库 313
5.3.4 使用Pickle序列化 314
5.4 数值运算函数 315
5.5 时间序列 323
5.5.1 时间点、时间段、时间间隔 323
5.5.2 时间序列 326
5.5.3 与NaN相关的函数 329
5.5.4 改变DataFrame的形状 333
5.6 分组运算 338
5.6.1 groupby()方法 339
5.6.2 GroupBy对象 340
5.6.3 分组－运算－合并 341
5.7 数据处理和可视化实例 347
5.7.1 分析Pandas项目的提交历史 347
5.7.2 分析空气质量数据 354
第6章 SymPy-符号运算好帮手 359
6.1 从例子开始 359
6.1.1 封面上的经典公式 359
6.1.2 球体体积 361
6.1.3 数值微分 362
6.2 数学表达式 365
6.2.1 符号 365
6.2.2 数值 367
6.2.3 运算符和函数 368
6.2.4 通配符 371
6.3 符号运算 373
6.3.1 表达式变换和化简 373
6.3.2 方程 376
6.3.3 微分 377
6.3.4 微分方程 378
6.3.5 积分 379
6.4 输出符号表达式 380
6.4.1 lambdify 381
6.4.2 用autowrap()编译表达式 381
6.4.3 使用cse()分步输出表达式 384
6.5 机械运动模拟 385
6.5.1 推导系统的微分方程 386
6.5.2 将符号表达式转换为程序 388
6.5.3 动画演示 389
第7章 Traits & TraitsUI-轻松制作图形界面 393
7.1 Traits类型入门 393
7.1.1 什么是Traits属性 393
7.1.2 Trait属性的功能 396
7.1.3 Trait类型对象 399
7.1.4 Trait的元数据 401
7.2 Trait类型 403
7.2.1 预定义的Trait类型 403
7.2.2 Property属性 406
7.2.3 Trait属性监听 408
7.2.4 Event和Button属性 411
7.2.5 动态添加Trait属性 412
7.3 TraitsUI入门 413
7.3.1 默认界面 414
7.3.2 用View定义界面 415
7.4 用Handler控制界面和模型 425
7.4.1 用Handler处理事件 426
7.4.2 Controller和UIInfo对象 429
7.4.3 响应Trait属性的事件 431
7.5 属性编辑器 432
7.5.1 编辑器演示程序 433
7.5.2 对象编辑器 436
7.5.3 自定义编辑器 440
7.6 函数曲线绘制工具 444
第8章 TVTK与Mayavi-数据的三维可视化 451
8.1 VTK的流水线(Pipeline) 452
8.1.1 显示圆锥 452
8.1.2 用ivtk观察流水线 455
8.2 数据集 461
8.2.1 ImageData 461
8.2.2 RectilinearGrid 466
8.2.3 StructuredGrid 467
8.2.4 PolyData 470
8.3 TVTK的改进 473
8.3.1 TVTK的基本用法 474
8.3.2 Trait属性 475
8.3.3 序列化 476
8.3.4 集合迭代 476
8.3.5 数组操作 477
8.4 TVTK可视化实例 478
8.4.1 切面 479
8.4.2 等值面 484
8.4.3 流线 487
8.4.4 计算圆柱的相贯线 491
8.5 用mlab快速绘图 496
8.5.1 点和线 497
8.5.2 Mayavi的流水线 498
8.5.3 二维图像的可视化 501
8.5.4 网格面mesh 505
8.5.5 修改和创建流水线 508
8.5.6 标量场 511
8.5.7 矢量场 513
8.6 将TVTK和Mayavi嵌入界面 515
8.6.1 TVTK场景的嵌入 516
8.6.2 Mayavi场景的嵌入 518
第9章 OpenCV-图像处理和计算机视觉 523
9.1 图像的输入输出 523
9.1.1 读入并显示图像 523
9.1.2 图像类型 524
9.1.3 图像输出 525
9.1.4 字节序列与图像的相互转换 526
9.1.5 视频输出 527
9.1.6 视频输入 529
9.2 图像处理 530
9.2.1 二维卷积 530
9.2.2 形态学运算 532
9.2.3 填充-floodFill 534
9.2.4 去瑕疵-inpaint 536
9.3 图像变换 537
9.3.1 几何变换 537
9.3.2 重映射-remap 540
9.3.3 直方图 543
9.3.4 二维离散傅立叶变换 547
9.3.5 用双目视觉图像计算深度信息 550
9.4 图像识别 553
9.4.1 用霍夫变换检测直线和圆 553
9.4.2 图像分割 558
9.4.3 SURF特征匹配 561
9.5 形状与结构分析 564
9.5.1 轮廓检测 565
9.5.2 轮廓匹配 568
9.6 类型转换 569
9.6.1 分析cv2的源程序 570
9.6.2 Mat对象 572
9.3.3 在cv和cv2之间转换图像对象 574
第10章 Cython-编译Python程序 575
10.1 配置编译器 575
10.2 Cython入门 577
10.2.1 计算矢量集的距离矩阵 577
10.2.2 将Cython程序编译成扩展模块 579
10.2.3 C语言中的Python对象类型 581
10.2.4 使用cdef关键字声明变量类型 582
10.2.5 使用def定义函数 585
10.2.6 使用cdef定义C语言函数 586
10.3 高效处理数组 587
10.3.1 Cython的内存视图 587
10.3.2 用降采样提高绘图速度 592
10.4 使用Python标准对象和API 596
10.4.1 操作list对象 596
10.4.2 创建tuple对象 597
10.4.3 用array.array作为动态数组 598
10.5 扩展类型 600
10.5.1 扩展类型的基本结构 600
10.5.2 一维浮点数向量类型 601
10.5.3 包装ahocorasick库 606
10.6 Cython技巧集 612
10.6.1 创建ufunc函数 613
10.6.2 快速调用DLL中的函数 617
10.6.3 调用BLAS函数 620
第11章 实例 627
11.1 使用泊松混合合成图像 627
11.1.1 泊松混合算法 627
11.1.2 编写代码 629
11.1.3 演示程序 632
11.2 经典力学模拟 632
11.2.1 悬链线 633
11.2.2 最速降线 638
11.2.3 单摆模拟 641
11.3 推荐算法 644
11.3.1 读入数据 645
11.3.2 推荐性能评价标准 646
11.3.3 矩阵分解 647
11.3.4 使用最小二乘法实现矩阵分解 648
11.3.5 使用Cython迭代实现矩阵分解 651
11.4 频域信号处理 654
11.4.1 FFT知识复习 654
11.4.2 合成时域信号 657
11.4.3 观察信号的频谱 660
11.4.4 卷积运算 671
11.5 布尔可满足性问题求解器 675
11.5.1 用Cython包装PicoSAT 678
11.5.2 数独游戏 682
11.5.3 扫雷游戏 686
11.6 分形 693
11.6.1 Mandelbrot集合 693
11.6.2 迭代函数系统 699
11.6.3 L-System分形 706
11.6.4 分形山脉 710
使用说明1、下载并解压，得出pdf文件
2、如果打不开本文件，请务必下载pdf阅读器
3、安装后，在打开解压得出的pdf文件
4、双击进行阅读
python统计pdf下载_python科学计算 第二版相关推荐
- python科学计算基础教程pdf下载-python科学计算 第二版 PDF 下载
相关截图: 资料简介: 本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy.SciPy.matplotlib.Pandas.SymPy.TTK.Mayavi.OpenCV.Cython,涉及数 ...
- python np dot函数_python科学计算之Numpy
Numpy的组成与功能 Numpy(Numeric Python)可以被理解为一个用python实现的科学计算包,包括: 1.强大的N维数组对象Array: 2.成熟的函数库: 3.实用的线性代数.傅 ...
- python中ndarray除_python科学计算_numpy_ndarray
ndarray:n-dimensional array object,即多维数组对象,是python自带的array对象的扩展,array对象和list对象的区别是array对象的每一个元素都是数值, ...
- python矩阵sin计算器_Python科学计算工具
Python科学计算工具-Numpy入门 2017.07.02 20:29:14字数 1,404阅读 2,509 一:前言 学了中国大学mooc的Python数据分析与展示课程感觉挺不错的,记录下来以 ...
- python统计分析pdf下载_Python金融大数据分析PDF高清文档下载
Python凭借其简单.易读.可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析.处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言.<Pyth ...
- python金融pdf下载_Python金融大数据分析 完整版 中文pdf扫描版[42MB]
Python凭借其简单.易读.可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析.处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言.<Pyth ...
- python数组去重函数_Python科学计算库Numpy之 数组操作
操作ndarray 的方法 numpy.reshape:这个函数在不改变数据的条件下修改形状 numpy.ndarray.flat:该函数返回数组上的一维迭代器,行为类似 Python 内建的迭代器 ...
- python统计元音总数_python：计算用户输入单词中元音或辅音的数量
我是大学一年级的学生,正在上python编码课.目前,我正致力于让一个程序根据用户的输入来计算元音或辅音的数量来确定模式. 目前,我已经列出了两个列表,我正试图找出如何编程python来计算元音/辅音 ...
- python统计元音总数_python：计算用户输入词中元音或辅音的数量
我是大学新生,正在参加python编程课程.目前我正在努力使程序根据用户的输入计算元音或辅音的数量,以确定模式. 目前,我已经制作了两个列表,我试图找出如何编程python来计算元音/辅音. 这是我到 ...
- python下表运算_python科学计算_numpy_广播与下标
多维数组下标 多维数组的下标是用元组来实现每一个维度的,如果元组的长度比维度大则会出错,如果小,则默认元组后面补 : 表示全部访问: 如果一个下标不是元组,则先转换为元组,在转换过程中,列表和数组的转 ...
最新文章
- jvm性能调优实战 -55RPC调用引发的OOM故障
- mysql动态分区_MySQL动态创建分区
- springMVC详解以及注解说明
- c++ mysql 操作_c++操作mysql入门详解
- 格力电器开始向“电动口罩”发力了？
- mybatis 学习一 建立maven项目
- caffe 利用Python API做分类预测,以及特征的可视化
- MATLAB2015a中Simulink使用S函数的方法全过程
- html字体播放,Html 字体
- 天气类App原型制作分享-ColorfulClouds
- 单例模式实现负载均衡器案例
- 揭开 Flutter 跨平台开源框架的神秘面纱
- 用云开发搭建的微信答题小程序v1.0
- Xdebug中文文档-安装
- PhpSpreadsheet读取单元格内容的坑
- python自动化交易 期货_一只股票一天可以撤单单几次
- 基于cnn-lstm的交通流量预测
- Sql server语句（增删改查）
- C++Primer——第8章(IO库)
- 关于uniapp打包生成apk证书的制作