Python脚本计算科学:第三版概览
"《Python Scripting for Computational Science, Third Edition》是Hans Petter Langtangen撰写的一本书,探讨了Python在计算科学中的应用。本书旨在介绍如何利用Python脚本进行科学计算,强调了动态类型语言如Python在计算科学中的优势,并提供了实际编程示例。" 本书介绍了Python作为脚本语言在计算科学中的多种用途,包括: 1.1.1 脚本编程相较于传统编程的优势在于其易用性,尤其适用于快速原型开发。 1.1.2 编程语言可以分为动态类型和静态类型,Python属于前者,更适合科学计算。 1.1.3 产品化的编程语言组合,如Python与C/Fortran的结合,可以提高效率。 1.1.4 Python能够方便地将现有应用程序连接起来,实现功能集成。 1.1.5 Python代码简洁,适合编写短小的脚本。 1.1.6 动态类型语言如Python在效率上可能不及静态类型,但在某些情况下仍然高效。 1.1.7 Python无需显式声明变量类型,提高了灵活性。 1.1.8 Python支持灵活的函数接口,便于调用和设计API。 1.1.9 Python支持交互式计算,便于快速测试和调试。 1.1.10 运行时动态生成代码是Python的一个强项。 1.1.11 Python支持嵌套和异构的数据结构,如列表和字典。 1.1.12 Python可用于创建图形用户界面(GUI)程序。 1.1.13 Python可与其他语言混合编程,增强功能。 1.1.14 选择动态类型语言取决于具体需求,例如快速迭代和实验。 1.1.15 Python的流行在于其易学性和广泛的应用领域。 1.1.16 Scriptor或Program?Python既可以用于编写脚本,也可以构建大型项目。 书中还详细介绍了开始Python编程的步骤: 2.1.1 通过一个简单的“科学Hello World”脚本引入Python编程。 2.1.2 解析脚本并了解其执行过程。 2.2.1 文件和数据操作,包括读写文件、数组计算等。 2.3.1 使用Python脚本连接独立应用程序,如模拟代码与绘图工具。 2.4.1 数值实验的实现,如循环包装和报告生成。 2.5.1 文件格式转换,学习简单的读写脚本和数据存储结构。 基础Python知识包括: 3.1 Python的基本概念、控制语句、运行程序、文件操作和输出格式化。 3.2 不同类型的变量,如布尔型、None、数字、列表、元组、字典、文本处理和类的基础知识。 3.3 函数的使用,包括参数传递和函数定义。 这本书是Python初学者和计算科学家的理想资源,通过实例展示了Python在科学计算领域的强大能力。
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