包邮 Python科学计算 第二版 零基础学python 附光盘 涵盖了Python各个扩展库 书中示例源码提供 计算机软件开发 python入门

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Python科学计算(第二版)
	定价	118.00
	出版社	清华大学出版社
	版次	2
	出版时间	2016年04月
	开本	16开
	作者	张若愚
	装帧	平装
	页数	732
	字数	1083000
	ISBN编码	9787302426585

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评论\ \\ \ \
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第1章  Python科学计算环境的安装与简介 1

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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

\ \\ \ \暂时没有内容介绍，请见谅！\ \\ \ \
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      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。