本書由高校教師與算法工程師合作編寫，兼顧理論與實踐，層次脈絡清晰，循序漸進地展開各個知識點，適合教學與自學。本書除了介紹Python程式設計方法與Python科學計算的工具包以外，還給出了數學建模的實戰案例（附帶原始數據）。本書既適合軟體開發人員閱讀，也適合作為高等院校計算機相關專業的師生在Python、科學計算、數學建模等方面的教材，還可以作為讀者自學Python的參考用書。
基本介紹
- 書名：Python程式設計與科學計算
- 作者：尹永學、黃海濤
- ISBN：9787115510945
- 類別：程式設計、科學計算
- 頁數：182
- 定價：49.00
- 出版時間：2019-08-01
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
圖書目錄,第 1章 Python概述1,第 2章 開啟Python之旅 6,第3章 輸入與輸出 17,第4章 變數與運算符 23,第5章 數據類型與數據結構 32,第6章 條件結構 43,第7章 循環結構 49,第8章 函式 56,第9章 模組與異常 64,第 10章 檔案操作 76,第 11章 科學計算庫——NumPy 84,第 12章 科學計算庫——SciPy 107,第 13章 數據分析庫——Pandas 117,第 14章 繪圖工具庫——Matplotlib 137,第15章數學建模庫—以回歸為例,
圖書目錄
第 1章 Python概述1
1．1 Python語言發展史 1
1．2 Python語言特點 2
1．3 Python語言主要套用領域 4
1．4 本章練習 5
第 2章 開啟Python之旅 6
2．1 部署Python環境 6
2．1．1 Anaconda簡介 6
2．1．2 在Windows系統中安裝Anaconda 7
2．1．3 在Linux系統中安裝Anaconda 8
2．2 第 一個Python程式“Hello，World” 10
2．2．1 “Hello， World”的由來 10
2．2．2 實現“Hello，World” 11
2．3 使用Python的IDE 13
2．3．1 互動式解釋器——Jupyter notebook 13
2．3．2 集成開發環境——PyCharm 16
2．4 本章練習 16
第3章 輸入與輸出 17
3．1 注釋 17
3．1．1 單行注釋 17
3．1．2 多行注釋 18
3．2 輸入 18
3．3 格式化輸出 19
3．3．1 %操作符 19
3．3．2 format格式化字元串 21
3．4 本章練習 22
第4章 變數與運算符 23
4．1 變數 23
4．1．1 常量與變數 23
4．1．2 標識符 23
4．1．3 變數初始化 24
4．2 運算符 24
4．2．1 算術運算符 25
4．2．2 比較運算符 26
4．2．3 賦值運算符 26
4．2．4 邏輯運算符 27
4．2．5 位運算符 28
4．2．6 成員運算符 28
4．2．7 身份運算符 29
4．2．8 運算符優先權 29
4．3 本章練習 30
第5章 數據類型與數據結構 32
5．1 數據類型 32
5．1．1 數 32
5．1．2 字元串 35
5．2 數據結構 36
5．2．1 列表 36
5．2．2 元組 38
5．2．3 字典 38
5．2．4 集合 40
5．3 本章練習 42
第6章 條件結構 43
6．1 if語句 43
6．1．1 if形式 43
6．1．2 if-else形式 44
6．1．3 多分支選擇結構 45
6．2 進階——if嵌套與三元運算 46
6．2．1 if嵌套 46
6．2．2 三元運算 47
6．3 本章練習 48
第7章 循環結構 49
7．1 循環語句 49
7．1．1 概述 49
7．1．2 while循環語句 49
7．1．3 for循環語句 51
7．1．4 循環嵌套 52
7．2 break、continue、pass 53
7．2．1 break 53
7．2．2 continue 54
7．2．3 pass 54
7．3 本章練習 55
第8章 函式 56
8．1 函式概述 56
8．2 函式的參數 57
8．2．1 形式參數和實際參數 57
8．2．2 形式參數設定 58
8．3 return語句 62
8．4 本章練習 63
第9章 模組與異常 64
9．1 模組 64
9．1．1 概述 64
9．1．2 模組的導入 65
9．2 異常 67
9．2．1 錯誤 67
9．2．2 異常 67
9．2．3 異常捕獲與拋出 68
9．2．4 常見異常 73
9．3 本章練習 75
第 10章 檔案操作 76
10．1 檔案的讀寫 76
10．1．1 概述 76
10．1．2 檔案讀取 77
10．1．3 檔案寫入 78
10．2 內容獲取與檔案指針 79
10．2．1 read、readline、readlines 79
10．2．2 檔案指針 81
10．3 本章練習 83
第 11章 科學計算庫——NumPy 84
11．1 NumPy簡介 84
11．1．1 初識NumPy 84
11．1．2 NumPy安裝 85
11．1．3 NumPy的數組屬性 85
11．1．4 NumPy的數組類型 86
11．2 NumPy創建數組 88
11．2．1 通過列表或元組轉化 88
11．2．2 數學基礎——矩陣 89
11．2．3 NumPy構建特殊數組 91
11．3 索引與切片 95
11．3．1 索引機制 95
11．3．2 切片機制 96
11．3．3 切片索引 97
11．3．4 布爾型索引 97
11．4 矩陣運算與線性代數 98
11．4．1 範數計算 99
11．4．2 求逆矩陣 100
11．4．3 求方程組的精確解 101
11．4．4 計算矩陣行列式 102
11．4．5 求解特徵值與特徵向量 102
11．4．6 奇異值分解 103
11．4．7 QR分解 104
11．4．8 線性方程組的最小二乘解 104
11．5 本章練習 106
第 12章 科學計算庫——SciPy 107
12．1 SciPy簡介 107
12．2 SciPy套用 108
12．3 本章練習 116
第 13章 數據分析庫——Pandas 117
13．1 Pandas中的數據結構 117
13．1．1 數據結構 117
13．1．2 Series 118
13．1．3 DataFrame 120
13．2 數據的選取 122
13．3 數據處理 125
13．3．1 缺失值刪除 126
13．3．2 缺失值填充 128
13．3．3 數據替換 130
13．3．4 標識、刪除重複行 132
13．4 統計函式 134
13．5 檔案讀取 135
13．6 本章練習 136
第 14章 繪圖工具庫——Matplotlib 137
14．1 初識Matplotlib 137
14．1．1 從MATLAB認識Matplotlib 137
14．1．2 從sin(x)認識Matplotlib 137
14．2 Matplotlib功能介紹 144
14．3 本章練習 146
第15章數學建模庫—以回歸為例
15．1 Scikit-Learn實現一元線性回歸 147
15．1．1 一元線性回歸理論簡介 147
15．1．2 “小”數據的一元線性回歸 149
15．1．3 一元線性回歸分析糖尿病病情案例 152
15．2 Scikit-Learn實現多元線性回歸 157
15．2．1 多元線性回歸理論簡介 157
15．2．2 多元線性回歸實戰 158
15．3 多重共線性問題 160
15．4 本章練習 161
附錄 習題答案 162
