精通SciPy：科学计算与可视化高级技术

"Mastering.SciPy.1783984740" 本书《精通SciPy》旨在帮助读者掌握使用SciPy栈解决科学计算中复杂问题的最新技术，并进行有效的可视化。这本书适合对Python有熟练掌握，对IPython有一定了解的数学家、工程师或计算机科学家，尤其是对科学计算中的数值方法有一定基础的读者。 书中详细讲解了理论和算法背后的数值配方，以及如何将它们应用于实际问题。作者Francisco J. Blanco-Silva通过全面覆盖所有解决所提出主题所需的数学技术，讨论了SciPy栈内构建的相关算法。 在本书中，你将学习以下内容： 1. 掌握符号或数值数学中使用的相关算法，用于处理逼近、插值、微分、积分、单变量或多变量函数的求根和优化。 2. 学习不同的算法和策略，高效地存储和操作大型数据矩阵，特别是用于解决线性方程组或计算其特征值和特征向量的问题。 3. 学习如何用微分方程系统建模物理问题，并识别决定解题策略的关键因素。 4. 进行统计分析、假设检验设计与解决，以及数据挖掘，将其应用到数据分析的实际问题中。 5. 深入理解距离、Delaunay三角剖分和Voronoi图在计算几何中的应用，以及如何将它们应用于各种工程问题。 6. 熟悉信号/图像处理的不同技术，包括音频、图像或视频的滤波，以提取信息、特征或去除成分。 本书不仅描述了SciPy栈库中的内置函数，还提供了坚实的数学和计算背景，帮助你根据问题的类型、数据量、数学工具的属性或计算机架构等因素选择正确的工具。书中的例子涵盖了数值线性代数和图论的基础，以及符号代数和数值分析的高级算法，用于模拟和解决实际世界中的各种问题。最后，书中还探讨了数据分析、图像/信号处理和计算几何的高级概念。 总体而言，《精通SciPy》是提升你在科学计算和可视化领域技能的宝贵资源，无论你是在学术研究还是工业应用中，都能从中受益。