Python数值计算实战：行业应用与实用技术

"Numerical Python" 是一本由 Robert Johansson 编著的书籍，它向读者展示了如何利用Python及其标准库以及一系列计算导向的Python库（如NumPy、SciPy、SymPy、Matplotlib、Pandas等）进行数值计算和数学操作。这本书旨在帮助读者掌握在计算问题解决中的软件工具应用。 Python作为一种计算语言已经广泛应用于科研、工程、金融和数据分析等领域。其受欢迎的原因在于它的高级语法易于理解和使用，这使得在现代计算工作中能够快速开发和进行探索性计算。本书通过多个领域的案例和研究，让读者熟悉基本的计算技术，如数组计算、符号计算，以及可视化、数值文件I/O等通用计算方法，如方程求解、优化、插值和积分，还包括特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习。 本书涵盖的具体主题包括： 1. 使用NumPy处理向量和矩阵，理解数组计算的基础。 2. 探索SymPy进行符号计算，解决抽象数学问题。 3. 利用Matplotlib进行数据可视化，呈现复杂数据的清晰图像。 4. 使用SymPy和SciPy解决线性和非线性方程组。 5. 通过SciPy解决优化、插值和积分问题，提升计算效率。 6. 利用SciPy和FEniCS解决常微分方程和偏微分方程，适用于物理和工程领域。 7. 通过Pandas和SciPy进行数据处理和统计问题分析。 8. 利用statsmodels和scikit-learn进行统计建模和机器学习，实现预测和分类任务。 9. 处理文件I/O，掌握HDF5和其他数值数据常用文件格式。 10. 通过Numba和Cython优化Python代码，提高程序运行速度。 这本书不仅适合初学者，也对有经验的开发者有很高的参考价值，它将理论与实践相结合，帮助读者将Python的数值计算能力运用到实际工业项目中。