Python Scripting for Computational Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Hans Petter Langtangen

出品人:

页数:756

译者:

出版时间:2008

价格:$69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540739159

丛书系列:

图书标签:

• Python
• 编程
• 计算科学
• 建筑
• Python
• Computational Science
• Scientific Computing
• Data Analysis
• Data Visualization
• Algorithms
• Numerical Methods
• Scripting
• Programming
• Mathematics
• Engineering

好的，这是一份关于一本名为《Python Scripting for Computational Science》的图书的简介，其内容着重于该书不包含的主题，旨在详细描述其侧重点与范围。 图书简介：深入探索计算科学的基石：Python脚本的限定边界 本书《Python Scripting for Computational Science》旨在为读者提供一个精确、深入的视角，聚焦于使用 Python 语言进行科学计算任务的特定应用领域和技术栈。本书的叙事主线严格围绕那些构成了现代计算科学实践核心，但又可以被清晰界定、不涉及其他庞大知识体系的脚本编写、数据处理和基础建模层面。 我们的核心理念是构建一个聚焦于“如何用 Python 代码高效解决特定计算问题”的工具箱，而非试图涵盖整个科学计算领域。因此，本书的范围被精心设计，清晰地划清了界限，排除了以下几个庞大的、通常被错误地认为理所当然包含在“科学计算”范畴内的复杂主题： 一、 排除高级机器学习与深度学习框架的深度应用 本书的重点在于基础科学建模和数值方法实现，而非前沿的、基于大规模神经网络的预测系统。 不包含内容详述： 1. TensorFlow/PyTorch 的底层架构与优化： 我们不会深入探讨如何构建自定义的计算图（Computational Graphs）、如何编写高效的 CUDA 内核（Kernel）来加速张量运算，也不会涉及分布式训练（如使用 Horovod 或 DDP）的复杂设置。读者不会找到关于如何配置多 GPU 训练环境、如何调整梯度累积策略或如何使用混合精度训练（Mixed Precision Training）的章节。 2. 复杂的神经网络模型设计： 本书不会涉及卷积神经网络（CNNs）的拓扑结构设计（如 ResNet、Transformer 架构的详细原理）、循环神经网络（RNNs）的变体（如 LSTM 或 GRU）在自然语言处理中的高级应用，或生成对抗网络（GANs）的训练细节。对于诸如图像识别、目标检测或大规模文本生成这类依赖于预训练模型和海量数据的任务，本书仅提供使用基础 NumPy 数组进行简单线性回归作为模型基准的范例，以便于脚本演示，但不会深入到模型训练的生态系统中。 3. 自动化超参数搜索（HPO）的专业工具链： 虽然基础的网格搜索（Grid Search）可能被提及作为迭代脚本的一部分，但本书完全避开了专业 HPO 库（如 Optuna, Hyperopt）的集成、贝叶斯优化算法的详细推导，以及如何将这些优化过程无缝嵌入到大型自动化工作流中的复杂脚本编写。 二、 严格限制于桌面级和单机性能的模拟与可视化 本书侧重于单机、快速迭代的脚本实现，而非面向大规模、高精度、长时间运行的并行计算任务。 不包含内容详述： 1. 高性能计算（HPC）环境的配置与脚本： 读者不会学到如何编写 MPI（Message Passing Interface）或 OpenMP 兼容的 Python 封装脚本，也不会涉及如何使用 `sbatch` 或其他作业调度系统（如 SLURM）来提交和管理大规模集群作业。关于如何使用 Cython 或 Numba 编写高性能扩展模块的讨论将非常有限，除非其目的是为了优化核心数值循环，而非作为独立的高性能编译主题。 2. 并行化库的底层实现： 虽然可能会使用 `multiprocessing` 库进行简单的并行任务分配，但本书不会深入探讨 Dask 或 Ray 等分布式计算框架的内部工作原理，例如如何管理复杂的调度器、如何处理节点间的序列化和网络通信，或如何构建高效的分布式数据流图。 3. 专业级三维与实时可视化工具的深度集成： Matplotlib 和 Seaborn 是我们进行数据探索和结果展示的主要工具。本书不会包含关于 VTK、ParaView 或 Mayavi 等专业科学可视化工具的深度教程，也不会涉及 OpenGL 或 WebGL 在 Python 环境下的直接绑定和渲染编程。我们的可视化重点在于二维图表和基础三维散点图的快速生成，以验证数值解的合理性。 三、 排除专业领域特定的大型数据处理与管理 本书的“数据处理”范畴局限于科学计算结果的清洗、重塑和初步分析，不涉及处理 PB 级数据的工程实践。 不包含内容详述： 1. 大规模数据库（Database）交互的专家级应用： 虽然 Pandas 是核心工具，但我们不会详细介绍如何使用 SQLAlchemy 进行复杂的 ORM（对象关系映射）操作，或如何优化针对 PostgreSQL、MySQL 或 NoSQL 数据库（如 MongoDB）的大规模数据导入/导出脚本。数据源通常假定为本地 CSV、HDF5 或 SciPy 的内部格式。 2. 大数据生态系统（如 Spark）的 Python 接口（PySpark）： 本书完全不涉及使用 PySpark 进行分布式数据转换、ETL 流程（Extract, Transform, Load）的脚本编写。 3. 实时数据流处理： 涉及 Kafka、RabbitMQ 或其他消息队列的实时数据采集和处理脚本编写，均不在本书的讨论范围之内。 四、 基础理论与数学推导的侧重限制 本书侧重于如何用代码实现已知的算法，而非从零开始推导复杂的数学理论。 不包含内容详述： 1. 抽象的数学理论证明： 我们假设读者对所使用的数值方法（如有限差分法、有限元法基础、迭代求解器等）的数学背景有基本的了解。本书不会提供偏微分方程（PDEs）的严格数学推导、谱理论的详细讲解，或高级优化理论（如随机梯度下降的收敛性证明）的完整证明过程。 2. 符号计算的深度应用： 虽然 SymPy 库可能会被用来辅助验证简单的代数操作，但本书不会深入到符号积分、复杂微分方程的解析求解、或高级的张量代数在符号环境下的应用。我们的关注点是数值解的快速生成。 总结而言，《Python Scripting for Computational Science》 是一本专注于“实用性、单机效率与算法实现”的指南。它提供了一条清晰、务实的路径，教导读者如何运用 Python 的标准科学库（NumPy, SciPy, Matplotlib）来快速构建、测试和可视化基础科学模型。它明确地将自己定位为一个脚手架和工具箱，而不是一个囊括了所有现代计算科学前沿技术、HPC 基础设施或大数据工程的百科全书。读者将学到如何高效地用脚本语言执行科学计算的核心任务，而无需被更深层次的软件工程、大规模并行化或人工智能的复杂性所分散注意力。

评分☆☆☆☆☆

The goal of this book is to teach computational scientists how to develop tailored, flexible, and human-efficient working environments built from small programs (scripts) written in the easy-to-learn, high-level language Python. The focus is on examples and...

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The goal of this book is to teach computational scientists how to develop tailored, flexible, and human-efficient working environments built from small programs (scripts) written in the easy-to-learn, high-level language Python. The focus is on examples and...

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The goal of this book is to teach computational scientists how to develop tailored, flexible, and human-efficient working environments built from small programs (scripts) written in the easy-to-learn, high-level language Python. The focus is on examples and...

评分☆☆☆☆☆

对于任何希望将Python应用于科学研究的人来说，这本书都绝对是必不可少的参考。作者在书中也提到了关于代码优化和性能调优的技巧，这对于处理大规模数据集或运行耗时计算的研究者来说，具有非常重要的指导意义。他分享了诸如利用Cython加速Python代码、使用NumPy的内存管理技巧等方法，这些都能够显著提升我的计算效率，节省宝贵的研究时间。书中对于版本控制（如Git）的介绍也让我印象深刻，它强调了在科学研究中保持代码的可追溯性和协作性的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排也给我留下了深刻的印象。作者循序渐进，从基础的Python语法和数据结构开始，逐步深入到更复杂的科学计算库和技术。每一章的学习都建立在前一章的基础上，使得学习过程流畅而有条理。我特别喜欢他在介绍matplotlib进行科学可视化时所采用的方法。他并没有止步于简单的绘图，而是深入讲解了如何通过调整图形的细节，使其更加清晰、准确地传达科学信息。他强调了图例、标签、刻度线、颜色映射等元素的恰当使用，以及如何根据不同的科学数据类型选择最合适的图表类型。这对于我这样需要频繁将研究成果以图表形式呈现的计算科学家来说，是极其宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色和简约的排版，让人一眼就能感受到它内在的严谨与专业。翻开第一页，我就被作者开篇那段关于计算科学核心问题的论述所深深吸引。作者并非直接抛出代码，而是先将读者带入到科学研究的宏大叙事中，阐述了计算在现代科学探索中的关键作用，以及Python作为一种强大而灵活的工具，如何能够有效地解决这些复杂问题。这种“先立意，后落笔”的教学方法，让我对后续的学习充满了期待。我一直认为，学习任何一项技能，如果不能理解其“为什么”，那么即使掌握了“怎么做”，也难以达到融会贯通的境界。而这本书，恰恰在这一点上做得非常出色。它没有将Python仅仅当作一堆语法规则来教授，而是将其与计算科学的实际需求紧密结合，让我看到了Python在数据分析、模拟仿真、可视化等多个领域的强大潜力。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书为我提供了一个坚实的基础，让我能够自信地运用Python解决复杂的计算科学问题。作者对每一个概念的讲解都力求透彻，并且总是提供相关的代码示例，以便读者能够亲手实践。我特别欣赏他在介绍机器学习基础时所做的铺垫，虽然这本书并非一本专门的机器学习书籍，但作者通过对数据预处理、特征工程以及模型评估等关键步骤的清晰讲解，为我后续深入学习机器学习打下了良好的基础。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一份引导我探索计算科学未知领域的指南。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对Python在计算科学领域的应用有了更深层次的理解。作者在介绍数值积分和优化算法时，通过生动的例子，让我明白了这些算法背后的数学原理，以及如何用Python代码高效地实现它们。他不仅介绍了常见的数值积分方法，如梯形法则、辛普森法则，还展示了如何使用SciPy的integrate模块来求解更复杂的积分问题。在优化算法方面，他则从简单的梯度下降法讲起，逐步介绍了更高级的算法，并演示了如何利用SciPy的optimize模块来解决实际的优化问题。这些内容对于我进行模型训练和参数调优非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对这本书赞不绝口，很大程度上是因为它真正地解决了我在实际科学研究中遇到的很多难题。在接触这本书之前，我常常会花费大量时间在编写效率低下的循环代码，或者在为数据可视化效果不佳而烦恼。而这本书，就像一位经验丰富的导师，为我指明了方向。作者在介绍Pandas进行数据处理时，通过对比不同数据框操作的效率，让我深刻认识到Pandas在处理、清洗和分析结构化数据方面的强大能力。他讲解了如何使用DataFrame的各种方法，如数据筛选、分组、聚合、合并等，这些都是我在数据分析过程中必不可少的技能。此外，他还花了一定的篇幅介绍了如何使用Pandas与Matplotlib结合，实现数据与图表的无缝连接，这极大地提升了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统地介绍Python在科学计算领域应用的图书，而这本书完全满足了我的需求。它不仅教授了Python的语法和常用库，更重要的是，它教会了我如何将这些工具融会贯通，应用于解决真实的科学问题。在介绍统计分析部分，作者深入讲解了如何使用SciPy.stats模块进行各种统计检验，如t检验、卡方检验等，并演示了如何通过NumPy和Pandas来准备和分析数据。他还特别强调了结果的可视化，以及如何用图表来直观地展示统计分析的结果。这对我来说是极大的帮助，因为它让我能够更准确地理解和呈现我的实验数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格也十分平易近人。尽管它涉及了许多复杂的科学计算概念和Python技术，但作者却能用清晰、简洁的语言进行阐述，避免了不必要的专业术语堆砌。我尤其喜欢他在讲解多线程和多进程编程时所用的比喻。他将多任务处理比作多个厨师同时在厨房里忙碌，从而生动地解释了并行计算的概念，以及如何利用Python的multiprocessing模块来提高程序的执行效率。这使得我能够更容易地理解这些抽象的概念，并将它们应用于我自己的并发计算任务中。

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在内容方面，这本书为我打开了一扇全新的窗户。我尤其欣赏作者在介绍NumPy和SciPy时所采取的策略。他没有仅仅罗列函数的使用方法，而是通过一系列精心设计的案例，清晰地展示了这些库如何在科学计算中发挥核心作用。例如，在处理大规模数组运算时，作者通过对比原生Python循环和NumPy的向量化操作，直观地展现了效率的巨大差异。这不仅让我理解了NumPy的强大之处，更让我领悟到了“向量化思维”在科学计算中的重要性。同样，在介绍SciPy时，作者也并非简单地介绍其各个子模块的功能，而是通过解决一些经典的科学问题，比如求解微分方程、进行信号处理等，来引导读者掌握SciPy的实际应用。这些案例的选择非常贴合计算科学的研究者，使得我能够快速地将书中知识迁移到自己的研究工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分是我最喜欢的部分之一。作者选择的案例都非常有代表性，涵盖了物理、化学、生物、工程等多个学科领域。通过这些案例，我不仅学习到了Python的实际应用技巧，更重要的是，我看到了Python在推动科学发现过程中的巨大潜力。例如，他通过一个模拟行星轨道运动的案例，详细展示了如何使用Python进行数值模拟，并用Matplotlib进行结果的可视化。这个案例不仅涵盖了物理学知识，也融合了Python编程、数值计算和可视化技术，让我受益匪浅。

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