Python3.0科学计算指南
编辑推荐
Python不仅是一种通用的编程语言，更是免费且开源的语言和环境，在科学计算领域具有巨大的应用潜力。
本书以数学应用为背景介绍Python的相关知识。通过学习本书， 你将认识到Python 是一种将科学计算与数学紧密结合起来的强大工具；学会使用面向对象的Python执行计算任务的方法，并掌握计算数学的一个必要构建块——线性代数及其对象；学会函数和类的使用方法；熟悉测试工具并学习复杂的编程示例；通过Python模块SymPy开启计算机代数的学习之旅。
本书将介绍所有需要掌握的Python知识，以及将这些知识应用于线性代数、数组、绘图、迭代、函数以及多项式等的方法。
本书旨在帮助你：
● 理解Python的主要语法元素；
● 了解Python中重要和基本的数据类型；
● 理解计算数学的一个必要构建块——线性代数及其对象；
● 用Python的matplotlib包创建高质量的表格和图形，以便绘制和可视化结果；
● 定义和使用函数，并学会将它们作为对象使用；
● 使用SciPy和NumPy包，以受益于其强大的与科学计算任务相关的数组数据类型；
● 深入理解何时、以何种方式正确地使用面向对象的Python编程；
● 专注于科学计算编程中的现代测试、调试和分析。
内容简介
本书旨在通过实际的Python 3.0代码示例展示Python与数学应用程序的紧密联系，介绍将Python中的各种概念用于科学计算的方法。
本书共有15章。第1～3章介绍Python中的主要语法元素、基本数据类型、容器类型等概念；第4～9章介绍线性代数、数组、函数、类、迭代等与数学数据类型紧密相关的内容；第10～14章就有关科学计算程序运行过程中错误处理、输入输出、测试等问题进行探索，并具体给出了一些综合实例，以帮助读者进一步掌握前述章节所涵盖的内容；第15章介绍符号计算的相关内容，旨在让读者了解这一常用于推导和验证理论上的数学模型和数值结果的技术。
本书特色鲜明，示例生动有趣，内容易读易学，既适合Python初学者和程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。具有编程经验以及科学计算的爱好者也可以将本书作为研究SciPy和NumPy的参考资料。
作者简介
Claus Führer是瑞典隆德大学科学计算系的教授。他曾在许多国家和教学机构任教，拥有十分丰富的课堂教学经验，所教授的课程涉及各级数值分析和工程数学的密集程序设计。在与工业界的研究he作中，Claus还开发出了数值分析软件，并因此荣获了2016年度隆德大学工程学院教师奖。
Jan Eric Solem是Python的狂热爱好者。他曾任瑞典隆德大学的副教授，目前是Mapillary公司（一家街景计算机视觉公司）的CEO。他曾是Polar Rose公司的创始人兼CTO，并担任人脸识别专家，还担任过苹果公司计算机视觉团队的负责人。Jan是世界经济论坛的技术先驱之一，曾凭借图像分析和模式识别的论文荣获2005—2006年度北美论文奖。他也是《Programming Computer Vision with Python》 一书的作者。
Olivier Verdier于2009年获得了瑞典隆德大学的数学博士学位。他也是德国科隆大学、挪威特隆赫姆大学、挪威卑尔根大学和瑞典乌梅奥大学的博士后。Oliview Verdier早在2007年就开始用Python进行科学计算，目前是挪威卑尔根大学数学系的副教授。
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