Python编程:科学计算实用指南

需积分: 4 1 下载量 19 浏览量 更新于2024-08-02 收藏 5.04MB PDF 举报
"Python_scripting_for_computational_science_v2" 本书《Python Scripting for Computational Science》第二版,由Hans Petter Langtangen撰写,是关于如何利用Python进行科学计算的一本优秀教程。作者同时在Simula Research Laboratory和奥斯陆大学的计算机科学系任职。相较于第一版,第二版进行了大量更新、重组和改进,包括更正错误、增加新的内容、改进示例以及更新软件工具,这得益于全球众多热心读者的反馈和贡献。 在第二版的改动中,最显著的提升体现在以下几个方面: 1. **引入更多Python基础**:在第二章的初步示例中,读者将更早地接触到Numerical Python数组,即NumPy库的基础知识。此外,书中还介绍了如何使用IPython shell进行交互式计算,利用IPython和Pdb进行脚本调试,以及如何将单一的脚本转化为可复用的模块。这些新增章节(如2.2.5、2.2.6和2.5.3)使得初学者能更快地掌握Python在科学计算中的应用。 2. **扩展数值计算部分**:第四章的数值计算内容得到了大幅扩展,特别是章节4.3.5、4.3.7、4.3.8和4.4。这部分深入探讨了数值方法和算法,如线性代数、微积分和数值积分等,使读者能够处理更复杂的科学问题。 3. **优化第八章内容**:第八章也进行了许多较小的修改,可能涉及数据可视化、数据分析或科学编程的最佳实践,以适应Python生态系统的新发展和技术进步。 这本书对想要利用Python进行科学计算的学习者来说是一份宝贵的资源。它不仅涵盖了Python语言的基础,还包括了在科学计算领域常用的数据结构、算法和工具。通过实例和练习,读者可以逐步提高解决问题的能力,并学习如何有效地利用Python进行科学研究。 此外,书中强调了代码的可读性和可维护性,这对于任何编程项目都至关重要。结合IPython和相关的科学计算库,如NumPy、SciPy和Matplotlib等,读者能够构建出强大的计算解决方案。 总而言之,《Python Scripting for Computational Science》第二版是一本全面而实用的教材,适合从初学者到有一定经验的科研工作者阅读,旨在帮助他们掌握使用Python进行高效计算的技巧和最佳实践。