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Python科學計算(原書第2版)/電腦科學叢書

  • 作者：(英)約翰·M.斯圖爾特|譯者:江紅//余青松
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111633907
  • 出版日期：2019/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：219
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書講解如何使用Python科學計算軟體包來實現和測試複雜的數學演算法，第2版針對Jupyter筆記本用戶更新了部分代碼，並新增了講解SymPy的章節。書中首先介紹Python相關知識，涵蓋IPython、NumPy和SymPy，以及二維和多維圖形的繪製。之後討論不同領域的應用實例，涉及常微分方程、偏微分方程和多重網格，並展示了處理Fortran遺留代碼的方法。全書內容簡潔，示例豐富，所有代碼均可免費下載，是廣大科技工作者和理工科學生的有益參考。
作者介紹
(英)約翰·M.斯圖爾特|譯者:江紅//余青松
目錄
出版者的話
譯者序
第2版前言
第1版前言
第1章  導論
  1.1  科學計算軟體
  1.2  本書的規劃
  1.3  Python能與編譯語言競爭嗎
  1.4  本書的局限性
  1.5  安裝Python和附加軟體包
第2章  IPython入門
  2.1  Tab鍵代碼自動補全功能
  2.2  自省
  2.3  歷史命令
  2.4  魔法命令
  2.5  IPython實踐：擴展示例
    2.5.1  使用IPython終端的工作流程
    2.5.2  使用IPython筆記本的工作流程
第3章  Python簡明教程
  3.1  輸入Python代碼
  3.2  對象和標識符
  3.3  數值類型
    3.3.1  整型
    3.3.2  實數
    3.3.3  布爾值
    3.3.4  複數
  3.4  名稱空間和模塊
  3.5  容器對象
    3.5.1  列表
    3.5.2  列表索引
    3.5.3  列表切片
    3.5.4  列表的可變性
    3.5.5  元組
    3.5.6  字元串
    3.5.7  字典
  3.6  Python的if語句
  3.7  循環結構
    3.7.1  Python的for循環結構
    3.7.2  Python的continue語句
    3.7.3  Python的break語句
    3.7.4  列表解析
    3.7.5  Python的while循環
  3.8  函數
    3.8.1  語法和作用範圍
    3.8.2  位置參數
    3.8.3  關鍵字參數
    3.8.4  可變數量的位置參數
    3.8.5  可變數量的關鍵字參數
    3.8.6  Python的輸入/輸出函數
    3.8.7  Python的print函數

    3.8.8  匿名函數
  3.9  Python類簡介
  3.10  Python程序結構
  3.11  素數：實用示例
第4章  NumPy
  4.1  一維數組
    4.1.1  初始構造函數
    4.1.2  「相似」構造函數
    4.1.3  向量的算術運算
    4.1.4  通用函數
    4.1.5  向量的邏輯運算符
  4.2  二維數組
    4.2.1  廣播
    4.2.2  初始構造函數
    4.2.3  「相似」構造函數
    4.2.4  數組的運算和通用函數
  4.3  多維數組
  4.4  內部輸入和輸出
    4.4.1  分散的輸出和輸入
    4.4.2  NumPy文本文件的輸出和輸入
    4.4.3  NumPy二進位文件的輸出和輸入
  4.5  外部輸入和輸出
    4.5.1  小規模數據
    4.5.2  大規模數據
  4.6  其他通用函數
    4.6.1  最大值和最小值
    4.6.2  求和與乘積
    4.6.3  簡單統計
  4.7  多項式
    4.7.1  根據數據求多項式係數
    4.7.2  根據多項式係數求數據
    4.7.3  係數形式的多項式運算
  4.8  線性代數
    4.8.1  矩陣的基本運算
    4.8.2  矩陣的特殊運算
    4.8.3  求解線性方程組
  4.9  有關NumPy的更多內容和進一步學習
    4.9.1  SciPy
    4.9.2  SciKits
第5章  二維圖形
  5.1  概述
  5.2  繪圖入門：簡單圖形
    5.2.1  前端
    5.2.2  後端
    5.2.3  一個簡單示例圖形
    5.2.4  互動式操作
  5.3  面向對象的Matplotlib
  5.4  笛卡兒坐標繪圖
    5.4.1  Matplotlib繪圖函數
    5.4.2  曲線樣式

    5.4.3  標記樣式
    5.4.4  坐標軸、網格線、標籤和標題
    5.4.5  一個稍複雜的示例：傅里葉級數的部分和
  5.5  極坐標繪圖
  5.6  誤差條
  5.7  文本與註釋
  5.8  顯示數學公式
    5.8.1  非LaTeX用戶
    5.8.2  LaTeX用戶
    5.8.3  LaTeX用戶的替代方案
  5.9  等高線圖
  5.10  複合圖形
    5.10.1  多個圖形
    5.10.2  多個繪圖
  5.11  曼德爾布羅特集：實用示例
第6章  多維圖形
  6.1  概述
  6.2  降維到二維
  6.3  可視化軟體
  6.4  可視化任務示例
  6.5  孤立波的可視化
    6.5.1  互動式操作任務
    6.5.2  動畫任務
    6.5.3  電影任務
  6.6  三維對象的可視化
  6.7  三維曲線
    6.7.1  使用mplot3d可視化曲線
    6.7.2  使用mlab可視化曲線
  6.8  簡單曲面
    6.8.1  使用mplot3d可視化簡單曲面
    6.8.2  使用mlab可視化簡單曲面
  6.9  參數化定義的曲面
    6.9.1  使用mplot3d可視化Enneper曲面
    6.9.2  使用mlab可視化Enneper曲面
  6.10  居里葉集的三維可視化
第7章  SymPy：一個電腦代數系統
  7.1  電腦代數系統
  7.2  符號和函數
  7.3  Python和SymPy之間的轉換
  7.4  矩陣和向量
  7.5  一些初等微積分
    7.5.1  微分
    7.5.2  積分
    7.5.3  級數與極限
  7.6  等式、符號等式和化簡
  7.7  方程求解
    7.7.1  單變數方程
    7.7.2  具有多個自變數的線性方程組
    7.7.3  更一般的方程組
  7.8  常微分方程的求解

  7.9  在SymPy中繪圖
第8章  常微分方程
  8.1  初值問題
  8.2  基本思想
  8.3  odeint函數
    8.3.1  理論背景
    8.3.2  諧波振蕩器
    8.3.3  范德波爾振蕩器
    8.3.4  洛倫茲方程
  8.4  兩點邊值問題
    8.4.1  概述
    8.4.2  邊值問題的公式化
    8.4.3  簡單示例
    8.4.4  線性特徵值問題
    8.4.5  非線性邊值問題
  8.5  延遲微分方程
    8.5.1  模型方程
    8.5.2  更一般的方程及其數值解
    8.5.3  邏輯斯諦方程
    8.5.4  麥克-格拉斯方程
  8.6  隨機微分方程
    8.6.1  維納過程
    8.6.2  Ito微積分
    8.6.3  Ito與斯特拉托諾維奇隨機積分
    8.6.4  隨機微分方程的數值求解
第9章  偏微分方程：偽譜方法
  9.1  初邊值問題
  9.2  直線法
  9.3  有限差分空間導數
  9.4  周期問題的譜技術空間導數方法
  9.5  空間周期問題的IVP
  9.6  非周期問題的譜技術
  9.7  f2py概述
    9.7.1  使用標量參數的簡單示例
    9.7.2  向量參數
    9.7.3  使用多維參數的簡單示例
    9.7.4  f2py的其他特徵
  9.8  f2py真實案例
  9.9  實用示例：伯格斯方程
    9.9.1  邊界條件：傳統方法
    9.9.2  邊界條件：懲罰方法
第10章  案例研究：多重網格
  10.1  一維情形
    10.1.1  線性橢圓型方程
    10.1.2  平滑眾數和粗糙眾數
  10.2  多重網格工具
    10.2.1  鬆弛法
    10.2.2  殘差與誤差
    10.2.3  延拓和限制
  10.3  多重網格演算法

    10.3.1  雙重網格演算法
    10.3.2  V循環演算法
    10.3.3  完全多重網格演算法
  10.4  簡單的Python多重網格實現
    10.4.1  實用函數
    10.4.2  平滑函數
    10.4.3  多重網格函數
附錄A  安裝Python環境
附錄B  偽譜方法的Fortran77子程序
參考文獻

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