Python科学计算（第2版）

张若愚

扉页
版权信息
+书签
Preface
第1版序
前言
第1章 Python科学计算环境的安装与简介
1.1 Python简介
1.1.1 Python 2还是Python 3
1.1.2 开发环境
1.1.3 集成开发环境(IDE)
1.2 IPython Notebook入门
1.2.1 基本操作
1.2.2 魔法(Magic)命令
1.2.3 Notebook的显示系统
1.2.4 定制IPython Notebook
1.3 扩展库介绍
1.3.1 数值计算库
1.3.2 符号计算库
1.3.3 绘图与可视化
1.3.4 数据处理和分析
1.3.5 界面设计
1.3.6 图像处理和计算机视觉
1.3.7 提高运算速度
第2章 NumPy-快速处理数据
2.1 ndarray对象
2.1.1 创建
2.1.2 元素类型
2.1.3 自动生成数组
2.1.4 存取元素
2.1.5 多维数组
2.1.6 结构数组
2.1.7 内存结构
2.2 ufunc函数
2.2.1 四则运算
2.2.2 比较运算和布尔运算
2.2.3 自定义ufunc函数
2.2.4 广播
2.2.5 ufunc的方法
2.3 多维数组的下标存取
2.3.1 下标对象
2.3.2 整数数组作为下标
2.3.3 一个复杂的例子
2.3.4 布尔数组作为下标
2.4 庞大的函数库
2.4.1 随机数
2.4.2 求和、平均值、方差
2.4.3 大小与排序
2.4.4 统计函数
2.4.5 分段函数
2.4.6 操作多维数组
2.4.7 多项式函数
2.4.8 多项式函数类
2.4.9 各种乘积运算
2.4.10 广义ufunc函数
2.5 实用技巧
2.5.1 动态数组
2.5.2 和其他对象共享内存
2.5.3 与结构数组共享内存
第3章 SciPy-数值计算库
3.1 常数和特殊函数
3.2 拟合与优化-optimize
3.2.1 非线性方程组求解
3.2.2 最小二乘拟合
3.2.3 计算函数局域最小值
3.2.4 计算全域最小值
3.3 线性代数-linalg
3.3.1 解线性方程组
3.3.2 最小二乘解
3.3.3 特征值和特征向量
3.3.4 奇异值分解-SVD
3.4 统计-stats
3.4.1 连续概率分布
3.4.2 离散概率分布
3.4.3 核密度估计
3.4.4 二项分布、泊松分布、伽玛分布
3.4.5 学生t-分布与t检验
3.4.6 卡方分布和卡方检验
3.5 数值积分-integrate
3.5.1 球的体积
3.5.2 解常微分方程组
3.5.3 ode类
3.6 信号处理-signal
3.6.1 中值滤波
3.6.2 滤波器设计
3.6.3 连续时间线性系统
3.7 插值-interpolate
3.7.1 一维插值
3.7.2 多维插值
3.8 稀疏矩阵-sparse
3.8.1 稀疏矩阵的存储形式
3.8.2 最短路径
3.9 图像处理-ndimage
3.9.1 形态学图像处理
3.9.2 图像分割
3.10 空间算法库-spatial
3.10.1 计算最近旁点
3.10.2 凸包
3.10.3 沃罗诺伊图
3.10.4 德劳内三角化
第4章 matplotlib-绘制精美的图表
4.1 快速绘图
4.1.1 使用pyplot模块绘图
4.1.2 面向对象方式绘图
4.1.3 配置属性
4.1.4 绘制多子图
4.1.5 配置文件
4.1.6 在图表中显示中文
4.2 Artist对象
4.2.1 Artist的属性
4.2.2 Figure容器
4.2.3 Axes容器
4.2.4 Axis容器
4.2.5 Artist对象的关系
4.3 坐标变换和注释
4.3.1 4种坐标系
4.3.2 坐标变换的流水线
4.3.3 制作阴影效果
4.3.4 添加注释
4.4 块、路径和集合
4.4.1 Path与Patch
4.4.2 集合
4.5 绘图函数简介
4.5.1 对数坐标图
4.5.2 极坐标图
4.5.3 柱状图
4.5.4 散列图
4.5.5 图像
4.5.6 等值线图
4.5.7 四边形网格
4.5.8 三角网格
4.5.9 箭头图
4.5.10 三维绘图
4.6 matplotlib技巧集
4.6.1 使用agg后台在图像上绘图
4.6.2 响应鼠标与键盘事件
4.6.3 动画
4.6.4 添加GUI面板
第5章 Pandas-方便的数据分析库
5.1 Pandas中的数据对象
5.1.1 Series对象
5.1.2 DataFrame对象
5.1.3 Index对象
5.1.4 MultiIndex对象
5.1.5 常用的函数参数
5.1.6 DataFrame的内部结构
5.2 下标存取
5.2.1 []操作符
5.2.2 .loc[]和.iloc[]存取器
5.2.3 获取单个值
5.2.4 多级标签的存取
5.2.5 query()方法
5.3 文件的输入输出
5.3.1 CSV文件
5.3.2 HDF5文件
5.3.3 读写数据库
5.3.4 使用Pickle序列化
5.4 数值运算函数
5.5 时间序列
5.5.1 时间点、时间段、时间间隔
5.5.2 时间序列
5.5.3 与NaN相关的函数
5.5.4 改变DataFrame的形状
5.6 分组运算
5.6.1 groupby()方法
5.6.2 GroupBy对象
5.6.3 分组－运算－合并
5.7 数据处理和可视化实例
5.7.1 分析Pandas项目的提交历史
5.7.2 分析空气质量数据
第6章 SymPy-符号运算好帮手
6.1 从例子开始
6.1.1 封面上的经典公式
6.1.2 球体体积
6.1.3 数值微分
6.2 数学表达式
6.2.1 符号
6.2.2 数值
6.2.3 运算符和函数
6.2.4 通配符
6.3 符号运算
6.3.1 表达式变换和化简
6.3.2 方程
6.3.3 微分
6.3.4 微分方程
6.3.5 积分
6.4 输出符号表达式
6.4.1 lambdify
6.4.2 用autowrap()编译表达式
6.4.3 使用cse()分步输出表达式
6.5 机械运动模拟
6.5.1 推导系统的微分方程
6.5.2 将符号表达式转换为程序
6.5.3 动画演示
第7章 Traits&TraitsUI-轻松制作图形界面
7.1 Traits类型入门
7.1.1 什么是Traits属性
7.1.2 Trait属性的功能
7.1.3 Trait类型对象
7.1.4 Trait的元数据
7.2 Trait类型
7.2.1 预定义的Trait类型
7.2.2 Property属性
7.2.3 Trait属性监听
7.2.4 Event和Button属性
7.2.5 动态添加Trait属性
7.3 TraitsUI入门
7.3.1 默认界面
7.3.2 用View定义界面
7.4 用Handler控制界面和模型
7.4.1 用Handler处理事件
7.4.2 Controller和UIInfo对象
7.4.3 响应Trait属性的事件
7.5 属性编辑器
7.5.1 编辑器演示程序
7.5.2 对象编辑器
7.5.3 自定义编辑器
7.6 函数曲线绘制工具
第8章 TVTK与Mayavi-数据的三维可视化
8.1 VTK的流水线(Pipeline)
8.1.1 显示圆锥
8.1.2 用ivtk观察流水线
8.2 数据集
8.2.1 ImageData
8.2.2 RectilinearGrid
8.2.3 StructuredGrid
8.2.4 PolyData
8.3 TVTK的改进
8.3.1 TVTK的基本用法
8.3.2 Trait属性
8.3.3 序列化
8.3.4 集合迭代
8.3.5 数组操作
8.4 TVTK可视化实例
8.4.1 切面
8.4.2 等值面
8.4.3 流线
8.4.4 计算圆柱的相贯线
8.5 用mlab快速绘图
8.5.1 点和线
8.5.2 Mayavi的流水线
8.5.3 二维图像的可视化
8.5.4 网格面mesh
8.5.5 修改和创建流水线
8.5.6 标量场
8.5.7 矢量场
8.6 将TVTK和Mayavi嵌入界面
8.6.1 TVTK场景的嵌入
8.6.2 Mayavi场景的嵌入
第9章 OpenCV-图像处理和计算机视觉
9.1 图像的输入输出
9.1.1 读入并显示图像
9.1.2 图像类型
9.1.3 图像输出
9.1.4 字节序列与图像的相互转换
9.1.5 视频输出
9.1.6 视频输入
9.2 图像处理
9.2.1 二维卷积
9.2.2 形态学运算
9.2.3 填充-floodFill
9.2.4 去瑕疵-inpaint
9.3 图像变换
9.3.1 几何变换
9.3.2 重映射-remap
9.3.3 直方图
9.3.4 二维离散傅立叶变换
9.3.5 用双目视觉图像计算深度信息
9.4 图像识别
9.4.1 用霍夫变换检测直线和圆
9.4.2 图像分割
9.4.3 SURF特征匹配
9.5 形状与结构分析
9.5.1 轮廓检测
9.5.2 轮廓匹配
9.6 类型转换
9.6.1 分析cv2的源程序
9.6.2 Mat对象
9.3.3 在cv和cv2之间转换图像对象
第10章 Cython-编译Python程序
10.1 配置编译器
10.2 Cython入门
10.2.1 计算矢量集的距离矩阵
10.2.2 将Cython程序编译成扩展模块
10.2.3 C语言中的Python对象类型
10.2.4 使用cdef关键字声明变量类型
10.2.5 使用def定义函数
10.2.6 使用cdef定义C语言函数
10.3 高效处理数组
10.3.1 Cython的内存视图
10.3.2 用降采样提高绘图速度
10.4 使用Python标准对象和API
10.4.1 操作list对象
10.4.2 创建tuple对象
10.4.3 用array.array作为动态数组
10.5 扩展类型
10.5.1 扩展类型的基本结构
10.5.2 一维浮点数向量类型
10.5.3 包装ahocorasick库
10.6 Cython技巧集
10.6.1 创建ufunc函数
10.6.2 快速调用DLL中的函数
10.6.3 调用BLAS函数
第11章实例
11.1 使用泊松混合合成图像
11.1.1 泊松混合算法
11.1.2 编写代码
11.1.3 演示程序
11.2 经典力学模拟
11.2.1 悬链线
11.2.2 最速降线
11.2.3 单摆模拟
11.3 推荐算法
11.3.1 读入数据
11.3.2 推荐性能评价标准
11.3.3 矩阵分解
11.3.4 使用最小二乘法实现矩阵分解
11.3.5 使用Cython迭代实现矩阵分解
11.4 频域信号处理
11.4.1 FFT知识复习
11.4.2 合成时域信号
11.4.3 观察信号的频谱
11.4.4 卷积运算
11.5 布尔可满足性问题求解器
11.5.1 用Cython包装PicoSAT
11.5.2 数独游戏
11.5.3 扫雷游戏
11.6 分形
11.6.1 Mandelbrot集合
11.6.2 迭代函数系统
11.6.3 L-System分形
11.6.4 分形山脉

简介

版权

Python科学计算（第2版）