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169千字 字数
2018-07-01 发行日期
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主编推荐语

通过实际的Python 3.0代码示例展示Python与数学应用程序的紧密联系。

内容简介

本书展示了Python在数学应用程序中的强大功能以及如何运用最新版本Python 3.0的功能来解决计算问题。通过本书，读者将掌握如何将Python应用于线性代数、数组、绘画、迭代函数和多项式等数学知识中。本书内容主要有Python的主要语法元素、基本类型、如何通过matplotlib绘制高质量的表格和图形、如何正确运用面向对象程序等。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 作者简介
  • 译者简介
  • 审稿人简介
  • 致谢
  • 前言
  • 本书内容
  • 本书的阅读前提
  • 读者对象
  • Python vs.其他语言
  • 关于Python的其他文献
  • 排版约定
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  • 与我们联系
  • 关于异步社区和异步图书
  • 第1章 入门
  • 1.1 安装和配置说明
  • 1.1.1 安装
  • 1.1.2 Anaconda
  • 1.1.3 配置
  • 1.1.4 Python Shell
  • 1.1.5 执行脚本
  • 1.1.6 获取帮助
  • 1.1.7 Jupyter – Python笔记本
  • 1.2 程序与控制流
  • 1.2.1 注释
  • 1.2.2 行连接
  • 1.3 基本类型
  • 1.3.1 数值类型
  • 1.3.2 字符串
  • 1.3.3 变量
  • 1.3.4 列表
  • 1.3.5 列表运算符
  • 1.3.6 布尔表达式
  • 1.4 使用循环来重复语句
  • 1.4.1 重复任务
  • 1.4.2 break和else
  • 1.5 条件语句
  • 1.6 使用函数封装代码
  • 1.7 脚本和模块
  • 1.7.1 简单的模块——函数的集合
  • 1.7.2 使用模块和命名空间
  • 1.8 解释器
  • 1.9 小结
  • 第2章 变量和基本数据类型
  • 2.1 变量
  • 2.2 数值类型
  • 2.2.1 整数类型
  • 2.2.2 浮点数
  • 2.2.3 复数
  • 2.3 布尔类型
  • 2.3.1 布尔运算符
  • 2.3.2 布尔类型转换
  • 2.3.3 布尔类型自动转换
  • 2.3.4 and和or的返回值
  • 2.3.5 布尔值和整数
  • 2.4 字符串类型
  • 用于字符串和字符串方法的运算
  • 2.5 小结
  • 2.6 练习
  • 第3章 容器类型
  • 3.1 列表
  • 3.1.1 切片
  • 3.1.2 步长
  • 3.1.3 列表修改
  • 3.1.4 是否属于列表
  • 3.1.5 列表方法
  • 3.1.6 原位操作
  • 3.1.7 列表合并——zip
  • 3.1.8 列表推导
  • 3.2 数组
  • 3.3 元组
  • 3.4 字典
  • 3.4.1 创建和修改字典
  • 3.4.2 循环遍历字典
  • 3.5 集合
  • 3.6 容器类型转换
  • 3.7 类型检查
  • 3.8 小结
  • 3.9 练习
  • 第4章 线性代数——数组
  • 4.1 数组类型概要
  • 4.1.1 向量和矩阵
  • 4.1.2 索引和切片
  • 4.1.3 线性代数运算
  • 4.2 数学基础
  • 4.2.1 作为函数的数组
  • 4.2.2 基于元素的运算
  • 4.2.3 形状和维数
  • 4.2.4 点运算
  • 4.3 数组类型
  • 4.3.1 数组属性
  • 4.3.2 用列表创建数组
  • 4.4 访问数组项
  • 4.4.1 基本数组切片
  • 4.4.2 使用切片修改数组
  • 4.5 数组构造函数
  • 4.6 访问和修改形状
  • 4.6.1 shape函数
  • 4.6.2 维数
  • 4.6.3 重塑
  • 4.7 叠加
  • 叠加向量
  • 4.8 作用于数组的函数
  • 4.8.1 通用函数
  • 4.8.2 数组函数
  • 4.9 SciPy中的线性代数方法
  • 4.9.1 使用LU来求解多个线性方程组
  • 4.9.2 使用SVD来解决最小二乘问题
  • 4.9.3 其他方法
  • 4.10 小结
  • 4.11 练习
  • 第5章 高级数组
  • 5.1 数组视图和副本
  • 5.1.1 数组视图
  • 5.1.2 切片视图
  • 5.1.3 转置和重塑视图
  • 5.1.4 复制数组
  • 5.2 数组比较
  • 5.2.1 布尔数组
  • 5.2.2 数组布尔运算
  • 5.3 数组索引
  • 5.3.1 使用布尔数组进行索引
  • 5.3.2 使用where命令
  • 5.4 代码性能和向量化
  • 向量化
  • 5.5 广播
  • 5.5.1 数学视角
  • 5.5.2 广播数组
  • 5.5.3 典型示例
  • 5.6 稀疏矩阵
  • 5.6.1 稀疏矩阵格式
  • 5.6.2 生成稀疏矩阵
  • 5.6.3 稀疏矩阵方法
  • 5.7 小结
  • 第6章 绘图
  • 6.1 基本绘图
  • 6.2 格式化
  • 6.3 meshgrid和contours函数
  • 6.4 图像和等值线
  • 6.5 matplotlib对象
  • 6.5.1 坐标轴对象
  • 6.5.2 修改线条属性
  • 6.5.3 注释
  • 6.5.4 曲线间的填充面积
  • 6.5.5 刻度和刻度标签
  • 6.6 绘制三维图
  • 6.7 用绘图制作电影
  • 6.8 小结
  • 6.9 练习
  • 第7章 函数
  • 7.1 基本原理
  • 7.2 形参和实参
  • 7.2.1 参数传递——通过位置和关键字
  • 7.2.2 更改实参
  • 7.2.3 访问本地命名空间之外定义的变量
  • 7.2.4 默认参数
  • 7.2.5 可变参数
  • 7.3 返回值
  • 7.4 递归函数
  • 7.5 函数文档
  • 7.6 函数是对象
  • 偏函数应用
  • 7.7 匿名函数——lambda关键字
  • lambda结构总是可替换
  • 7.8 装饰器
  • 7.9 小结
  • 7.10 练习
  • 第8章 类
  • 8.1 类的简介
  • 8.1.1 类语法
  • 8.1.2 _ _init_ _方法
  • 8.2 属性和方法
  • 8.2.1 特殊方法
  • 8.2.2 彼此依赖的属性
  • 8.2.3 绑定和未绑定方法
  • 8.2.4 类属性
  • 8.2.5 类方法
  • 8.3 子类和继承
  • 8.4 封装
  • 8.5 装饰器类
  • 8.6 小结
  • 8.7 练习
  • 第9章 迭代
  • 9.1 for语句
  • 9.2 控制循环内流程
  • 9.3 迭代器
  • 9.3.1 生成器
  • 9.3.2 迭代器是一次性的
  • 9.3.3 迭代器工具
  • 9.3.4 递归序列的生成器
  • 9.4 加速收敛
  • 9.5 列表填充模式
  • 9.5.1 使用append方法来填充列表
  • 9.5.2 迭代器中的列表
  • 9.5.3 存储生成的值
  • 9.6 将迭代器作为列表使用
  • 9.6.1 生成器表达式
  • 9.6.2 压缩迭代器
  • 9.7 迭代器对象
  • 9.8 无限迭代
  • 9.8.1 while循环
  • 9.8.2 递归
  • 9.9 小结
  • 9.10 练习
  • 第10章 异常处理
  • 10.1 什么是异常
  • 10.1.1 基本原理
  • 10.1.2 用户定义异常
  • 10.1.3 上下文管理器——with语句
  • 10.2 查找错误：调试
  • 10.2.1 漏洞
  • 10.2.2 堆栈
  • 10.2.3 Python调试器
  • 10.2.4 调试命令
  • 10.2.5 IPython调试
  • 10.3 小结
  • 第11章 命名空间、范围和模块
  • 11.1 命名空间
  • 11.2 变量范围
  • 11.3 模块
  • 11.3.1 简介
  • 11.3.2 IPython模块
  • 11.3.3 变量_ _name_ _
  • 11.3.4 一些有用的模块
  • 11.4 小结
  • 第12章 输入和输出
  • 12.1 文件处理
  • 12.1.1 文件交互
  • 12.1.2 文件是可迭代的
  • 12.1.3 文件模式
  • 12.2 NumPy方法
  • 12.2.1 savetxt
  • 12.2.2 loadtxt
  • 12.3 Pickling
  • 12.4 Shelves
  • 12.5 读写Matlab数据文件
  • 12.6 读写图像
  • 12.7 小结
  • 第13章 测试
  • 13.1 手动测试
  • 13.2 自动测试
  • 测试二分算法
  • 13.3 使用unittest包
  • 测试setUp和tearDown方法
  • 13.4 参数化测试
  • 13.5 断言工具
  • 13.6 浮点值比较
  • 13.7 单元和功能测试
  • 13.8 调试
  • 13.9 测试发现
  • 13.10 测量执行时间
  • 13.10.1 用魔法函数计时
  • 13.10.2 使用Python的timeit计时模块
  • 13.10.3 用上下文管理器计时
  • 13.11 小结
  • 13.12 练习
  • 第14章 综合示例
  • 14.1 多项式
  • 14.1.1 理论背景
  • 14.1.2 任务
  • 14.2 多项式类
  • 14.3 牛顿多项式
  • 14.4 谱聚类算法
  • 14.5 解决初始值问题
  • 14.6 小结
  • 14.7 练习
  • 第15章 符号计算——SymPy
  • 15.1 什么是符号计算
  • SymPy示例说明
  • 15.2 SymPy的基本元素
  • 15.2.1 符号——所有公式的基础
  • 15.2.2 数字
  • 15.2.3 函数
  • 15.3 基本函数
  • Lambda -函数
  • 15.4 符号线性代数
  • 符号矩阵
  • 15.5 SymPy线性代数方法示例
  • 15.6 替换
  • 15.7 评估符号表达式
  • 示例：牛顿法的收敛阶研究
  • 15.8 符号表达式转化为数值函数
  • 多项式系数参数依赖性研究
  • 15.9 小结
  • 参考文献
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。