Python Scripting for Computational Science 3e pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Berlin Heidelberg

作者:Hans Petter Langtangen

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2009-12-09

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783642093159

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• 专业
• Python
• Computational Science
• Scripting
• Data Analysis
• Scientific Computing
• Algorithms
• Mathematics
• Engineering
• Simulation
• Programming

《Python 脚本编程：赋能计算科学研究》 开启你的计算科学探索之旅 计算科学，一个融合了数学、计算机科学和特定学科知识的跨学科领域，正在以前所未有的速度推动着科学研究的边界。从模拟复杂的物理现象到分析庞大的生物数据集，再到构建精密的金融模型，计算方法已经成为现代科学不可或缺的强大工具。然而，要有效地驾驭这些强大的计算工具，并从中提取有价值的科学洞见，离不开灵活、高效且易于掌握的编程技能。Python，凭借其简洁的语法、丰富的库以及庞大的社区支持，已然成为计算科学领域最受欢迎的编程语言之一。 本书，《Python 脚本编程：赋能计算科学研究》，正是为希望在计算科学领域深入发展，并希望利用 Python 的强大功能来加速研究进程的科学工作者、研究生、博士后以及对计算科学充满热情的学习者而精心打造。本书并非一本泛泛而谈的 Python 入门教材，也非仅仅罗列代码的工具手册。相反，它致力于深入探讨如何将 Python 的核心编程概念与计算科学的实际应用紧密结合，引导读者掌握一套系统性的解决复杂科学问题的计算思维和编程实践。 本书内容概览： 第一部分：Python 编程基础与科学计算的基石 在开启激动人心的科学计算之旅前，扎实的基础是必不可少的。本部分将从计算科学的视角出发，系统性地回顾和强化 Python 的核心概念。我们不会停留在“变量”、“循环”、“函数”这些基础名词的层面，而是会深入探讨它们在科学计算中的具体应用和最佳实践。 Python 语言的核心要素： 我们将重点关注那些对科学计算至关重要的 Python 特性，例如数据类型（特别是数值型和序列型）、控制流（如何用条件语句和循环高效地处理数据）、函数（如何构建模块化、可复用的代码块）以及面向对象编程（如何组织复杂的计算任务和数据结构）。同时，我们将强调 Python 的动态类型特性如何为快速原型开发提供便利，以及如何通过良好的代码风格和文档来保证代码的可读性和可维护性，这是团队协作和长期研究项目的关键。 掌握 NumPy：科学计算的基石： NumPy 是 Python 生态系统中进行数值计算的核心库，其 N 维数组对象（ndarray）是进行大规模数值运算的基石。本部分将详尽讲解 NumPy 数组的创建、索引、切片、变形以及各种数学运算（如向量化操作、广播机制）。你将学习如何利用 NumPy 高效地处理矩阵运算、统计计算和线性代数问题，为后续的数据分析和模型构建奠定坚实基础。我们将通过实际的科学问题例子，展示 NumPy 如何在性能上超越纯 Python 循环，以及如何充分利用其底层 C 实现的优势。 数据处理与分析利器：Pandas 详解： 对于结构化数据，Pandas 提供了 DataFrame 和 Series 两个核心数据结构，极大地简化了数据的读取、清洗、转换、聚合和分析过程。本部分将深入探讨 Pandas 的数据操作能力，包括数据的导入导出（CSV, Excel, SQL 等）、缺失值处理、数据筛选与排序、分组聚合、多表合并等。你将学习如何运用 Pandas 快速地探索和理解你的数据集，为科学建模提供高质量的数据输入。我们将特别关注 Pandas 在时间序列分析、面板数据处理等计算科学常见场景下的应用。 科学计算的可视化：Matplotlib 与 Seaborn： 数据可视化是理解和沟通科学发现的关键环节。Matplotlib 作为 Python 最基础和最强大的绘图库，能够生成各种高质量的图表，从简单的散点图、折线图到复杂的 3D 图形。本部分将教授你如何使用 Matplotlib 创建具有学术论文风格的图形，包括子图布局、图例、坐标轴标注、颜色映射和样式设置。在此基础上，我们将引入 Seaborn，一个基于 Matplotlib 的更高级的统计图形库，它能够轻松绘制出更具信息量和美观度的统计图表，如热力图、箱线图、小提琴图等，帮助你更直观地揭示数据中的模式和关系。 第二部分：深入计算科学的应用领域 在掌握了 Python 及其核心科学计算库之后，本部分将带领读者深入到计算科学的各个关键应用领域，通过具体的案例研究，展示如何将这些工具应用于解决实际的科学问题。 数值模拟与建模： 许多科学研究依赖于构建数学模型并进行数值模拟来预测系统行为。本部分将介绍如何利用 Python 和 NumPy 来实现常见的数值积分、微分方程求解（例如使用 SciPy 中的 `integrate` 和 `odeint` 模块）、以及迭代算法。我们将通过一个具体的例子，例如模拟一个简单的物理系统（如单摆运动、粒子轨迹），来演示如何将物理方程转化为可执行的 Python 代码，并利用可视化工具展示模拟结果。 数据科学与机器学习入门： 机器学习是计算科学中一个快速发展的分支，它为从数据中学习模式和进行预测提供了强大的框架。本部分将引入 Scikit-learn，这是 Python 中最流行的机器学习库之一。你将学习如何使用 Scikit-learn 进行数据预处理（特征缩放、编码）、模型选择、训练和评估。我们将覆盖监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树）和无监督学习（如 K-Means 聚类）的基本概念和常用算法，并结合一个具体的科学数据集（例如，生物信息学或材料科学中的分类/回归问题）进行实践。 科学计算中的优化问题： 在许多科学和工程领域，寻找最优解是核心任务。本部分将介绍如何使用 SciPy 的优化模块（`scipy.optimize`）来解决各种优化问题，包括无约束优化、有约束优化以及参数拟合。我们将通过一个实际例子，比如拟合实验数据到理论模型，来演示如何定义目标函数，并利用优化算法找到最佳参数。 符号计算与科学推导： 对于需要进行数学推导、简化表达式或解析求解方程的场景，符号计算库 SymPy 提供了强大的支持。本部分将介绍 SymPy 的基本用法，包括符号变量的定义、代数运算、方程求解、微积分以及泰勒展开等。你将学习如何利用 SymPy 自动化复杂的数学推导过程，减少手动计算的错误，并专注于科学问题的本质。 并行计算与高性能计算： 随着科学问题复杂度的增加，单核计算能力可能不足以满足需求。本部分将初步探讨并行计算的概念，并介绍 Python 中实现并行化的几种方式，例如使用 `multiprocessing` 模块进行进程间并行，或者使用 `joblib` 等库来简化并行任务的管理。我们将讨论何时以及如何利用并行计算来加速大规模的科学计算任务。 第三部分：构建高效的科学计算工作流 掌握了工具和方法，下一步是学习如何将它们整合成一个高效、可重复的科学计算工作流。本部分将关注如何规范化你的代码，如何管理项目，以及如何利用更高级的工具来提升你的研究效率。 代码组织与项目管理： 编写清晰、模块化且易于理解的代码是科学研究成功的关键。本部分将强调良好的代码组织原则，例如函数和类的设计，模块化导入，以及如何编写有效的注释和文档字符串。我们还将讨论版本控制系统 Git 的基本概念和用法，以及如何使用它来跟踪代码的变更、进行团队协作以及回溯到之前的版本，这对于任何严肃的科学项目都是必不可少的。 环境管理与包依赖： 在科学计算中，管理不同的 Python 环境和处理复杂的库依赖是常见的挑战。本部分将介绍 Conda 和 Pipenv 等工具，帮助你创建独立的虚拟环境，隔离项目依赖，确保代码的可复现性，避免“我的电脑上可以运行”的问题。 自动化与脚本化： 很多科学研究涉及重复性的任务，例如数据预处理、模型运行、结果生成等。本部分将展示如何利用 Python 脚本来自动化这些流程，从而节省大量时间和精力。你将学习如何编写能够接受命令行参数的脚本，以及如何将一系列操作整合到一个可执行的工作流中。 性能分析与代码优化： 当计算任务变得耗时时，识别瓶颈并进行代码优化至关重要。本部分将介绍一些基本的性能分析技术，例如使用 `timeit` 模块进行代码片段计时，以及利用 Python 的内置性能分析工具来找出代码中的耗时部分。我们将讨论一些常见的性能优化策略，例如使用 NumPy 的向量化操作、算法选择以及适度的并行化。 本书的独特之处： 《Python 脚本编程：赋能计算科学研究》 与市面上其他 Python 书籍的不同之处在于，它始终将 “科学计算” 置于核心地位。我们不遗余力地将 Python 的编程概念与具体的科学问题紧密联系起来，通过大量的、来自不同学科的 真实案例研究 来驱动学习。本书强调的不仅仅是“如何写代码”，更是“如何用代码解决科学问题”。 以问题为导向的学习方法： 本书采用以问题为导向的学习方法，每一个章节都围绕着计算科学中的一个或多个核心问题展开，引导读者思考如何运用 Python 来解决这些问题。 丰富的实践案例： 从物理学、化学、生物学、工程学到环境科学，本书涵盖了广泛的科学应用领域，每个领域都提供了详实的代码示例和解释，帮助读者理解不同学科中的计算挑战。 强调代码的可读性、可维护性和可复现性： 在科学研究中，代码不仅仅是工具，更是研究过程的记录。本书高度重视良好的编程习惯，从代码风格到文档编写，再到版本控制和环境管理，旨在帮助读者构建出高质量、可信赖的科学计算代码。 循序渐进的学习路径： 本书从基础的 Python 概念讲起，逐步深入到高级的应用和工作流构建，为不同水平的学习者提供了一条清晰的学习路径。 学习本书，你将能够： 高效地运用 Python 进行数据处理、分析和可视化。 掌握 NumPy 和 Pandas 等核心库，构建强大的数值计算能力。 理解并实践各种数值模拟和建模技术。 初步应用机器学习方法解决科学问题。 学习如何进行符号计算和数学推导。 构建健壮、可维护且可复现的科学计算工作流。 提升科学研究的效率和深度，加速你的科学发现进程。 无论你是刚刚接触计算科学，还是希望深化你在该领域的技能，《Python 脚本编程：赋能计算科学研究》 都将是你不可或缺的得力助手。它将帮助你释放 Python 的全部潜力，让你在计算科学的广阔天地中，自信而高效地探索未知，推动科学的进步。现在，就让我们一起开启这场赋能科学研究的 Python 之旅吧！

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