《用Python做科学计算》是一本详细介绍如何在Python中进行科学计算和应用程序开发的书籍。它不仅涵盖了数值计算的基础,还扩展到交互式图形、程序界面设计、与C语言集成以及高级功能如声音和图像处理。作者使用IPython notebook来编写示例,确保读者能够实时运行和验证书中的代码,从而提高学习体验和代码的可读性。
书中分为基础篇和多个主题深入探讨部分:
1. 基础篇:
- 软件包的安装和介绍:包括Python(x,y)和Enthought Python Distribution(EPD)等集成开发环境的安装,以及iPython和Spyder等交互式编程环境的使用。
- 函数库介绍:涵盖数值计算库(如NumPy)、符号计算库(如SymPy)、界面设计工具、绘图与可视化技术,以及图像处理和计算机视觉的基础概念。
2. NumPy部分:重点讲解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,还涉及高效的数组运算(如广播和ufunc)以及文件存取功能。
3. SciPy模块:涉及数值计算的各个方面,如最小二乘拟合、函数最小值、非线性方程组求解、B-Spline样条曲线、数值积分、常微分方程组求解和滤波器设计,还包括如何通过Weave将C语言嵌入Python。
4. SymPy:作为符号计算库,通过实例展示了如何使用它进行高级数学运算,如球体体积的计算,以及如何利用其强大的符号处理能力。
5. matplotlib:讲解如何使用这个库创建精美的图表,包括基本绘图、多轴图、配置选项以及Artist、Figure、Axes和Axis容器的深入理解。
6. Traits:介绍如何为Python代码添加类型定义,提高代码的可靠性和自解释性,包括动态添加trait属性、property属性和trait属性的监听。
7. TraitsUI:引导读者如何使用TraitsUI轻松创建用户界面,包括缺省界面的设计方法。
这本书提供了丰富的实践内容,适合对Python科学计算感兴趣的学习者,无论是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中获益匪浅。通过实际操作,读者可以掌握Python在科学研究、数据分析和工程应用中的核心技能。