注冊(cè) | 登錄讀書(shū)好,好讀書(shū),讀好書(shū)!
讀書(shū)網(wǎng)-DuShu.com
當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書(shū)科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)軟件與程序設(shè)計(jì)Python編程基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算

Python編程基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算

Python編程基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算

定 價(jià):¥108.00

作 者: 李增剛,戴光昊,廖暉 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

購(gòu)買這本書(shū)可以去


ISBN: 9787302598367 出版時(shí)間: 2022-03-01 包裝:
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《Python編程基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算》首先講解了Python語(yǔ)言的語(yǔ)法基礎(chǔ),適合沒(méi)有Python基礎(chǔ)的人,隨后重點(diǎn)講解Python在科學(xué)計(jì)算方面的應(yīng)用,包括數(shù)組的使用、多項(xiàng)式、最小二乘法擬合、繪制各種二維和三維數(shù)據(jù)圖像、各種數(shù)值計(jì)算方法,例如聚類算法、線性代數(shù)運(yùn)算(特征值、特征向量、線性方程組求解、奇異值分解、范數(shù)等)、稀疏矩陣的存儲(chǔ)及線性代數(shù)運(yùn)算、積分、微分、常微分方程組的求解、各種插值算法、優(yōu)化算法(單變量、多變量局部?jī)?yōu)化和全局優(yōu)化、曲線擬合、方程求根、線性規(guī)劃)、傅里葉變換(FFT、正弦余弦變換、窗函數(shù)、短時(shí)傅里葉變換等)、信號(hào)處理(卷積和相關(guān)計(jì)算、FIR和IIR濾波器及設(shè)計(jì)、濾波器頻率響應(yīng)、小波分析等)、圖像處理、正交距離回歸、空間算法(三維旋轉(zhuǎn)變換、kd樹(shù)、勞內(nèi)德三角形、凸包等),符號(hào)運(yùn)算包括多項(xiàng)式簡(jiǎn)化、微分、積分、極限、泰勒展開(kāi)、代數(shù)方程、常微分偏微分方程求解、非線性方程組求解、密集和稀疏矩陣運(yùn)算、繪制二維和三維圖像等,用Python處理Excel數(shù)據(jù)、繪制Excel數(shù)據(jù)圖像,文本文件和二進(jìn)制文件的讀寫(xiě)等內(nèi)容?!禤ython編程基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算》內(nèi)容講解詳細(xì),給出了每個(gè)命令的語(yǔ)法格式,對(duì)語(yǔ)法中的參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)解釋,在每個(gè)知識(shí)點(diǎn)配以實(shí)例程序?!禤ython編程基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算》的主要目的是替代Mathlab,Matlab價(jià)格昂貴且受到美國(guó)政府的限制,不允許國(guó)內(nèi)的一些行業(yè)使用,Python及科學(xué)算法包是開(kāi)源的免費(fèi)的。本書(shū)的主要讀者對(duì)象是高校的老師、研究生、博士生、高年級(jí)本科生、科研院所及企業(yè)中的科技工作者等。

作者簡(jiǎn)介

  李增剛,男,大連理工大學(xué)工程力學(xué)系碩士畢業(yè),從事多年有限元分析及專業(yè)培訓(xùn)工作,一直使用Python從事數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)處理工作,工程經(jīng)驗(yàn)豐富。經(jīng)國(guó)防工業(yè)出版社出版和清華大學(xué)出版社出版過(guò)《Nastran快速入門與實(shí)例》、《Adams 入門詳解與實(shí)例》、《Virtual.lab Acoustics 聲學(xué)仿真計(jì)算高級(jí)應(yīng)用實(shí)例》和《SYSNOISE REV5.6 詳解》和《Python基礎(chǔ)與PyQt可視化編程詳解》5本著作。

圖書(shū)目錄



第1章Python編程基礎(chǔ)
1.1Python編程環(huán)境
1.1.1Python語(yǔ)言簡(jiǎn)介
1.1.2Python編程環(huán)境的建立
1.2Python開(kāi)發(fā)環(huán)境使用基礎(chǔ)
1.2.1Python自帶集成開(kāi)發(fā)環(huán)境
1.2.2PyCharm集成開(kāi)發(fā)環(huán)境
1.3變量與賦值語(yǔ)句
1.3.1變量和賦值的意義
1.3.2變量的定義
1.3.3賦值語(yǔ)句
1.4Python中的數(shù)據(jù)類型
1.4.1數(shù)據(jù)類型
1.4.2數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換
1.4.3字符串中的轉(zhuǎn)義字符
1.5表達(dá)式
1.5.1數(shù)值表達(dá)式
1.5.2邏輯表達(dá)式
1.5.3運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)
1.6Python編程的注意事項(xiàng)
1.6.1空行與注釋
1.6.2縮進(jìn)
1.6.3續(xù)行
1.7Python中常用的一些函數(shù)
1.7.1輸入函數(shù)和輸出函數(shù)
1.7.2range()函數(shù)
1.7.3隨機(jī)函數(shù)
1.8分支結(jié)構(gòu)
1.8.1if分支結(jié)構(gòu)
1.8.2分支語(yǔ)句的嵌套
1.9循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.9.1for循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.9.2while循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.9.3循環(huán)體的嵌套
1.9.4continue語(yǔ)句和break語(yǔ)句
第2章Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.1列表
2.1.1創(chuàng)建列表
2.1.2列表元素的索引和輸出
2.1.3列表的編輯
2.2元組
2.2.1創(chuàng)建元組
2.2.2元組元素的索引和輸出
2.3字典
2.3.1創(chuàng)建字典
2.3.2字典的編輯
2.4集合
2.4.1創(chuàng)建集合
2.4.2集合的編輯
2.4.3集合的邏輯運(yùn)算
2.4.4集合的元素運(yùn)算
2.5字符串
2.5.1字符串的索引和輸出
2.5.2字符串的處理
2.5.3格式化字符串


第3章自定義函數(shù)、類和模塊
3.1自定義函數(shù)
3.1.1自定義函數(shù)的格式
3.1.2函數(shù)參數(shù)
3.1.3函數(shù)的返回值
3.1.4函數(shù)的局部變量
3.1.5匿名函數(shù)lambda
3.1.6函數(shù)的遞歸調(diào)用
3.2類和對(duì)象
3.2.1類和對(duì)象介紹
3.2.2類的定義和實(shí)例
3.2.3實(shí)例屬性和類屬性
3.2.4類中的函數(shù)
3.2.5屬性和方法的私密性
3.2.6類的繼承
3.2.7類的其他操作
3.3模塊和包
3.3.1模塊的使用
3.3.2模塊空間與主程序
3.3.3包的使用
3.3.4枚舉模塊
3.3.5sys模塊
第4章異常處理和文件操作
4.1異常信息和異常處理
4.1.1異常信息
4.1.2被動(dòng)異常的處理
4.1.3主動(dòng)異常的處理
4.1.4異常的嵌套
4.2文件的讀寫(xiě)
4.2.1文件的打開(kāi)與關(guān)閉
4.2.2讀取數(shù)據(jù)
4.2.3寫(xiě)入數(shù)據(jù)
4.3文件和路徑操作
4.4py文件的編譯
第5章NumPy數(shù)組運(yùn)算
5.1創(chuàng)建數(shù)組
5.1.1數(shù)組的基本概念
5.1.2NumPy的數(shù)據(jù)類型
5.1.3創(chuàng)建數(shù)組的方法
5.1.4數(shù)組的屬性
5.1.5NumPy中的常量
5.1.6數(shù)組的切片
5.1.7數(shù)組的保存與讀取
5.2數(shù)組操作
5.2.1基本運(yùn)算
5.2.2調(diào)整數(shù)組的形狀
5.2.3數(shù)組的重新組合
5.2.4數(shù)組的分解
5.2.5數(shù)組的重復(fù)復(fù)制
5.2.6類型轉(zhuǎn)換
5.2.7數(shù)組排序
5.2.8數(shù)組查詢
5.2.9數(shù)組統(tǒng)計(jì)
5.2.10數(shù)組的添加和刪除
5.2.11數(shù)組元素的隨機(jī)打亂
5.2.12數(shù)組元素的顛倒
5.3隨機(jī)數(shù)組
5.3.1隨機(jī)生成器
5.3.2隨機(jī)函數(shù)
5.4矩陣
5.4.1矩陣的定義
5.4.2矩陣的方法
5.5通用函數(shù)
5.5.1數(shù)組基本運(yùn)算函數(shù)
5.5.2數(shù)組邏輯運(yùn)算函數(shù)
5.5.3數(shù)組三角函數(shù)
5.6線性代數(shù)運(yùn)算
5.6.1矩陣對(duì)角線
5.6.2數(shù)組乘積
5.6.3數(shù)組的行列式
5.6.4數(shù)組的秩和逆矩陣
5.6.5特征值和特征向量
5.6.6SVD分解
5.6.7Cholesky分解
5.6.8QR分解
5.6.9范數(shù)和條件數(shù)
5.6.10線性方程組的解
5.7快速傅里葉變換
5.7.1傅里葉變換公式
5.7.2傅里葉變換及逆變換
5.7.3窗函數(shù)
5.7.4傅里葉變換的輔助工具
5.8多項(xiàng)式運(yùn)算
5.8.1多項(xiàng)式的定義及屬性
5.8.2多項(xiàng)式的四則運(yùn)算
5.8.3多項(xiàng)式的微分和積分
5.8.4多項(xiàng)式擬合
第6章matplotlib數(shù)據(jù)可視化
6.1二維繪圖
6.1.1折線圖
6.1.2對(duì)數(shù)折線圖
6.1.3堆疊圖
6.1.4時(shí)間折線圖
6.1.5帶誤差的折線圖
6.1.6填充圖
6.1.7階梯圖
6.1.8極坐標(biāo)圖
6.1.9火柴桿圖
6.1.10散點(diǎn)圖
6.1.11柱狀圖
6.1.12餅圖
6.1.13直方圖
6.1.14六邊形圖
6.1.15箱線圖
6.1.16小提琴圖
6.1.17等值線圖
6.1.18四邊形網(wǎng)格顏色圖
6.1.19三角形圖
6.1.20箭頭矢量圖
6.1.21流線圖
6.1.22矩陣圖
6.1.23稀疏矩陣圖
6.1.24風(fēng)羽圖
6.1.25事件圖
6.1.26自相關(guān)函數(shù)圖
6.1.27互相關(guān)函數(shù)圖
6.1.28幅值譜和相位譜圖
6.1.29時(shí)頻圖
6.1.30功率譜密度圖
6.1.31繪制圖像
6.2圖像、子圖和圖例
6.2.1圖像對(duì)象
6.2.2子圖對(duì)象
6.2.3圖例對(duì)象
6.3圖像的輔助功能
6.3.1添加注釋
6.3.2添加顏色條
6.3.3添加文字
6.3.4添加箭頭
6.3.5添加網(wǎng)格線
6.3.6添加水平、豎直和傾斜線
6.3.7添加表格
6.4三維繪圖
6.4.1三維子圖對(duì)象
6.4.2三維折線圖
6.4.3三維散點(diǎn)圖
6.4.4三維柱狀圖
6.4.5三維曲面圖
6.4.6三維等值線圖
6.4.7三維三角形網(wǎng)格圖
6.4.8三維箭頭矢量圖
第7章SciPy數(shù)值計(jì)算方法
7.1SciPy中的常數(shù)
7.1.1數(shù)學(xué)和物理常量
7.1.2單位換算常量
7.2SciPy的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)
7.2.1讀寫(xiě)MATLAB文件
7.2.2讀寫(xiě)wave文件
7.2.3讀寫(xiě)Fortran文件
7.3聚類算法
7.3.1k平均聚類法
7.3.2矢量量化
7.3.3層次聚類法
7.4線性代數(shù)運(yùn)算
7.4.1特殊矩陣
7.4.2矩陣函數(shù)
7.4.3線性代數(shù)基本運(yùn)算
7.4.4向量和矩陣的范數(shù)
7.4.5特征值和特征向量
7.4.6矩陣分解
7.4.7線性方程組的解
7.4.8矩陣方程的解
7.5稀疏矩陣
7.5.1稀疏矩陣的基類
7.5.2稀疏矩陣的定義
7.5.3一些實(shí)用方法
7.5.4稀疏矩陣的線性代數(shù)運(yùn)算
7.6數(shù)值積分
7.6.1一重定積分
7.6.2二重定積分
7.6.3三重定積分
7.6.4n重定積分
7.6.5給定離散數(shù)據(jù)的積分
7.6.6一階常微分方程組的求解
7.6.7二階常微分方程組的求解
7.6.8數(shù)值微分
7.7插值計(jì)算
7.7.1一維樣條插值
7.7.2一維多項(xiàng)式插值
7.7.3二維樣條插值
7.7.4根據(jù)FFT插值
7.8優(yōu)化
7.8.1單變量局部?jī)?yōu)化
7.8.2多變量局部?jī)?yōu)化
7.8.3多變量全局最優(yōu)差分進(jìn)化法
7.8.4多變量全局最優(yōu)模擬退火法
7.8.5線性規(guī)劃問(wèn)題
7.8.6用最小二乘法解方程誤差最小問(wèn)題
7.8.7曲線擬合
7.8.8求方程的根
7.9傅里葉變換
7.9.1離散傅里葉變換
7.9.2傅里葉變換的輔助工具
7.9.3離散余弦和正弦變換
7.9.4窗函數(shù)
7.9.5短時(shí)傅里葉變換
7.10數(shù)字信號(hào)處理
7.10.1信號(hào)的卷積和相關(guān)計(jì)算
7.10.2二維圖像的卷積計(jì)算
7.10.3FIR與IIR濾波器
7.10.4FIR與IIR濾波器的設(shè)計(jì)
7.10.5濾波器的頻率響應(yīng)
7.10.6其他濾波器
7.10.7小波分析
7.11圖像處理
7.11.1圖像的卷積與相關(guān)計(jì)算
7.11.2高斯濾波
7.11.3圖像邊緣檢測(cè)
7.11.4樣條插值濾波
7.11.5廣義濾波
7.11.6圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放
7.11.7圖像的仿射變換
7.11.8二進(jìn)制形態(tài)學(xué)
7.12正交距離回歸
7.12.1正交距離回歸流程
7.12.2簡(jiǎn)易模型
7.13空間算法
7.13.1三維空間旋轉(zhuǎn)變換
7.13.2kdtree及最近鄰搜索
7.13.3德勞內(nèi)三角剖分
7.13.4凸包
7.13.5Voronoi圖
第8章SymPy符號(hào)運(yùn)算
8.1符號(hào)與符號(hào)表達(dá)式
8.1.1符號(hào)定義
8.1.2符號(hào)表達(dá)式
8.1.3符號(hào)表達(dá)式的簡(jiǎn)化
8.1.4符號(hào)多項(xiàng)式操作
8.1.5邏輯表達(dá)式
8.2符號(hào)運(yùn)算基礎(chǔ)
8.2.1有限集合
8.2.2區(qū)間表示
8.2.3等式和不等式
8.2.4條件表示
8.2.5分段函數(shù)
8.3與微積分有關(guān)的運(yùn)算
8.3.1極限運(yùn)算
8.3.2微分運(yùn)算
8.3.3積分運(yùn)算
8.3.4泰勒展開(kāi)
8.3.5積分變換
8.4方程求解
8.4.1代數(shù)方程的求解
8.4.2線性方程組的求解
8.4.3非線性方程組的求解
8.4.4常微分方程組的求解
8.4.5偏微分方程的求解
8.5矩陣運(yùn)算
8.5.1矩陣的創(chuàng)建
8.5.2矩陣的屬性和方法
8.5.3稀疏矩陣
8.6繪圖
8.6.1二維繪圖
8.6.2參數(shù)化繪圖
8.6.3隱式方程繪圖
8.6.4三維繪圖
第9章操縱Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
9.1工作簿和工作表格
9.1.1openpyxl的基本結(jié)構(gòu)
9.1.2對(duì)工作簿和工作表格的操作
9.2對(duì)工作表格的操作
9.3對(duì)單元格的操作
9.4在Excel中繪制數(shù)據(jù)圖表
第10章數(shù)據(jù)讀寫(xiě)和文件管理
10.1數(shù)據(jù)讀寫(xiě)
10.1.1QIODevice類
10.1.2字節(jié)數(shù)組與字節(jié)串
10.1.3QFile類
10.1.4文本流讀寫(xiě)文本數(shù)據(jù)
10.1.5數(shù)據(jù)流讀寫(xiě)二進(jìn)制數(shù)據(jù)
10.1.6原生數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)方法
10.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)文件
10.2.1QTemporaryFile臨時(shí)文件
10.2.2QSaveFile存盤
10.2.3QBuffer內(nèi)存存儲(chǔ)
10.3文件管理
10.3.1文件信息
10.3.2路徑管理

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書(shū)網(wǎng) m.ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號(hào) 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號(hào)