Python科學計算最佳實踐：SciPy指南

內容簡介

本書旨在介紹開源的Python算法庫和數學工具包SciPy。近年來，基於NumPy和SciPy的完整生態系統迅速發展起來，並在天文學、生物學、氣象學和氣候科學，以及材料科學等多個學科得到了廣泛套用。本書結合大量代碼實例，詳盡展示了SciPy的強大科學計算能力，包括用NumPy和SciPy進行分位數標準化，用ndimage實現圖像區域網路，頻率與快速傅立葉變換，用稀疏坐標矩陣實現列聯表，SciPy中的線性代數，SciPy中的函式最佳化等。

圖書目錄

前言　ix

第 1章　優雅的NumPy：Python科學套用的基礎　1

1.1 數據簡介：什麼是基因表達　2

1.2 NumPy的N維數組　6

1.2.1 為什麼用N維數組代替Python列表　7

1.2.2 向量化　9

1.2.3 廣播　9

1.3 探索基因表達數據集　10

1.4 標準化　13

1.4.1 樣本間的標準化　13

1.4.2 基因間的標準化　19

1.4.3 樣本與基因標準化：RPKM　21

1.5 小結　27

第 2章　用NumPy和SciPy進行分位數標準化　28

2.1 獲取數據　30

2.2 獨立樣本間的基因表達分布差異　30

2.3 計數數據的雙向聚類　33

2.4 簇的可視化　35

2.5 預測倖存者　37

2.5.1 進一步工作：使用TCGA患者簇　41

2.5.2 進一步工作：重新生成TCGA簇　41

第3章　用ndimage實現圖像區域網路　42

3.1 圖像就是NumPy數組　43

3.2 信號處理中的濾波器　48

3.3 圖像濾波（二維濾波器）　53

3.4 通用濾波器：鄰近值的任意函式　55

3.4.1 練習：康威的生命遊戲　56

3.4.2 練習：Sobel梯度幅值　56

3.5 圖與NetworkX庫　57

3.6 區域鄰接圖　60

3.7 優雅的ndimage：如何根據圖像區域建立圖對象　63

3.8 歸納總結：平均顏色分割　65

第4章　頻率與快速傅立葉變換　67

4.1 頻率的引入　67

4.2 示例：鳥鳴聲譜圖　69

4.3 歷史　74

4.4 實現　75

4.5 選擇離散傅立葉變換的長度　75

4.6 更多離散傅立葉變換概念　77

4.6.1 頻率及其排序　77

4.6.2 加窗　83

4.7 實際套用：分析雷達數據　86

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