Python科学计算指南：numpy, scipy, sympy与matplotlib

《用Python做科学计算》是一本针对Python编程在科学计算领域的详细介绍教程，由HYRYStudio于2010年1月15日发布。该书分为多个章节，详细讲解了如何利用Python及其相关的软件包进行高效的数据处理、数值计算、符号运算、绘图可视化以及用户界面设计。 1. **软件包安装和介绍** - 书中首先指导读者安装Python及其扩展软件包，如Python(x,y)提供了一个集成开发环境，Enthought Python Distribution (EPD)则包含了一系列科学计算所需的库。 - 工具部分介绍了iPython，一个交互式Python shell，以及Spyder，一个集成开发环境，它们在科学计算中非常实用。 2. **核心库的应用** - **NumPy**：重点讲解了ndarray对象，包括创建、元素访问、多维数组操作、结构数组和内存管理。此外，还介绍了高效的通用函数（ufunc）及其广播和方法。 - **SciPy**：涵盖了多项数值计算功能，如最小二乘拟合、函数最小值、非线性方程求解、B-Spline样条曲线、数值积分、常微分方程组求解和滤波器设计。此外，还提到了将C语言嵌入Python的Weave模块。 - **SymPy**：作为符号计算库，展示了如何使用它解决复杂的数学问题，例如球体体积的计算，以及如何通过封装经典公式来辅助表达式计算。 - **matplotlib**：讲解了如何使用这个强大的绘图库创建各种图表，包括配置属性、多轴图、艺术家对象及其容器的深入理解。 3. **Traits和TraitsUI**： - Traits是Python的一种扩展，用于添加类型定义和动态属性管理，帮助提高代码的可靠性和效率。 - TraitsUI则简化了用户界面的创建过程，提供了缺省界面模板，使得用户能够轻松地为Python应用设计直观的图形用户界面。 《用Python做科学计算》是一本深入浅出的指南，不仅介绍了Python的基础知识，还涵盖了其在科学计算中的关键库和工具，适合希望在科学计算领域使用Python的读者深入学习和实践。通过学习本书，读者可以掌握Python处理数值数据、执行符号运算、绘制专业图表以及构建用户界面的技能。