Learning Scientific Programming with Python

Höfundur: Christian Hill (Útgáfa: 2)
Learning Scientific Programming with Python

Kaup valmöguleikar

Lærðu að leysa grundvallarverkefni í forritun frá grunni með raunhæfum og vísindalega viðeigandi dæmum og lausnum úr raunvísindum og verkfræði. Nemendur og rannsakendur á öllum stigum nýta sér í auknum mæli hið öfluga forritunarmál Python í stað sérhæfðra hugbúnaðarpakka. Þessi hnitmiðaða kennslubók fjallar bæði um grunnatriði og þróaðri hugtök og gerir lesendum kleift að ná fljótt góðum tökum á efninu.

Fyrst er farið yfir almenn hugtök í forritun, svo sem lykkjur og föll í Python 3, en síðan er fjallað um NumPy, SciPy og Matplotlib fyrir tölulega forritun og myndræna framsetningu gagna. Einnig er sýnt hvernig nota má Jupyter Notebooks til að útbúa miðlunarskjöl fyrir vísindalega greiningu sem auðvelt er að deila. Í annarri útgáfu er nýr kafli um gagnagreiningu með pandas, auk ítarlegra uppfærslna og nýrra æfinga og dæma.

Nánar um bókina

Útgefandi
Cambridge University Press
ISBN
9781108787468
Print ISBN
9781108745918
Format
Page Fidelity (PDF)
Útgáfa
2
Höfundar
Christian Hill
Tungumál
English
Útgefið
2020-11-12
Prent takmörkun á líftíma
10

Kaflar

  • Half-title
  • Title page
  • Copyright information
  • Contents
  • Acknowledgments
  • Code Listings
  • 1 Introduction
  • 1.1 About This Book
  • 1.2 About Python
  • 1.3 Installing Python
  • 1.4 The Command Line
  • 2 The Core Python Language I
  • 2.1 The Python Shell
  • 2.2 Numbers, Variables, Comparisons and Logic
  • 2.3 Python Objects I: Strings
  • 2.4 Python Objects II: Lists, Tuples and Loops
  • 2.5 Control Flow
  • 2.6 File Input/Output
  • 2.7 Functions
  • 3 Interlude: Simple Plots and Charts
  • 3.1 Basic Plotting
  • 3.2 Labels, Legends and Customization
  • 3.3 More Advanced Plotting
  • 4 The Core Python Language II
  • 4.1 Errors and Exceptions
  • 4.2 Python Objects III: Dictionaries and Sets
  • 4.3 Pythonic Idioms: ``Syntactic Sugar''
  • 4.4 Operating-System Services
  • 4.5 Modules and Packages
  • 4.6 An Introduction to Object-Oriented Programming
  • 5 IPython and Jupyter Notebook
  • 5.1 IPython
  • 5.2 Jupyter Notebook
  • 6 NumPy
  • 6.1 Basic Array Methods
  • 6.2 Reading and Writing an Array to a File
  • 6.3 Statistical Methods
  • 6.4 Polynomials
  • 6.5 Linear Algebra
  • 6.6 Random Sampling
  • 6.7 Discrete Fourier Transforms
  • 7 Matplotlib
  • 7.1 Line Plots and Scatter Plots
  • 7.2 Plot Customization and Refinement
  • 7.3 Bar Charts, Pie Charts and Polar Plots
  • 7.4 Annotating Plots
  • 7.5 Contour Plots and Heatmaps
  • 7.6 Three-Dimensional Plots
  • 7.7 Animation
  • 8 SciPy
  • 8.1 Physical Constants and Special Functions
  • 8.2 Integration and Ordinary Differential Equations
  • 8.3 Interpolation
  • 8.4 Optimization, Data-Fitting and Root-Finding
  • 9 Data Analysis with pandas
  • 9.1 Introduction to pandas
  • 9.2 Reading and Writing Series and DataFrames
  • 9.3 More Advanced Indexing
  • 9.4 Data Cleaning and Exploration
  • 9.5 Data Grouping and Aggregation
  • 9.6 Examples
  • 10 General Scientific Programming
  • 10.1 Floating-Point Arithmetic
  • 10.2 Stability and Conditioning
  • 10.3 Programming Techniques and Software Development
  • Appendix A Solutions
  • Appendix B Differences Between Python Versions 2 and 3
  • Appendix C SciPy's odeint Ordinary Differential Equation Solver
  • Glossary
  • Index