Читать фрагмент

книга

Научное программирование на Python

Книга начинается с общих концепций программирования, таких как циклы и функции в ядре Python 3, затем рассматриваются библиотеки NumPy, SciPy и Matplotlib для вычислительного программирования и визуализации данных. Обсуждается использование виртуального блокнота Jupyter Notebooks для создания мультимедийных совместно используемых документов для научного анализа. Отдельная глава посвящена анализу данных с использованием библиотеки pandas. В заключительной части представлены более сложные темы, такие как точность вычислений с применением чисел с плавающей точкой и обеспечение стабильности алгоритмов.Издание адресовано студентам, ученым, специалистам по работе с данными, которым требуется прочная основа для решения насущных задач с помощью Python.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс

Год: 2021

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-97060-914-9

Страниц: 647

Артикул: 99338

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

1799 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Научное программирование на Python "

Благодарности

Список листингов

Глава 1. Введение

1.1 Об этой книге

1.2 Немного о Python

1.3 Установка Python

1.4 Командная строка

Глава 2. Ядро языка Python I

2.1 Командная оболочка Python

2.2 Числа, переменные, операции сравнения и логические операции

2.3 Объекты Python I: строки

2.4 Объекты Python II: списки, кортежи и циклы

2.5 Управление потоком выполнения

2.6 Файловый ввод/вывод

2.7 Функции

Глава 3. Небольшое отступление: простые схемы и диаграммы

3.1 Создание простых схем

3.2 Метки, надписи и настройка параметров графиков

3.3 Построение более сложных графиков

Глава 4. Ядро языка Python II

4.1 Ошибки и исключения

4.2 Объекты Python III: словари и множества

4.3 Идиоматические выражения Python: синтаксический сахар

4.4 Сервисы операционной системы

4.5 Модули и пакеты

4.6 Введение в объектно-ориентированное программирование

Глава 5. Командная оболочка IPython и блокнотная среда Jupyter Notebook

5.1 Командная оболочка IPython

5.2 Блокнотная среда Jupyter Notebook

Глава 6. Библиотека NumPy

6.1 Основные методы массива

6.2 Чтение и запись массива в файл

6.3 Статистические методы

6.4 Многочлены

6.5 Линейная алгебра

6.6 Случайная выборка

6.7 Дискретные преобразования Фурье

Глава 7. Библиотека Matplotlib

7.1 Линейные графики и точечные диаграммы

7.2 Специализированная настройка и улучшение качества графика

7.3 Столбиковые диаграммы, круговые диаграммы и диаграммы в полярных координатах

7.4 Аннотации для графиков

7.5 Контурные диаграммы и тепловые карты

7.6 Трехмерные графики

7.7 Анимация

Глава 8. Библиотека SciPy

8.1 Физические константы и специальные функции

8.2 Интегрирование и обыкновенные дифференциальные уравнения

8.3 Интерполяция

8.4 Оптимизация, подгонка данных и численные методы решения уравнений

Глава 9. Анализ данных с помощью pandas

9.1 Введение в pandas

9.2 Чтение и запись объектов Series и DataFrame

9.3 Более сложное индексирование

9.4 Очистка и обследование данных

9.5 Группирование и агрегация данных

9.6 Примеры

Глава 10. Общие положения научного программирования

10.1 Арифметика с плавающей точкой

10.2 Стабильность и обусловленность алгоритма

10.3 Методики программирования и разработка программного обеспечения

Приложение A. Решения

Приложение B. Различия между версиями Python 2 и 3

Приложение C. Механизм решения обыкновенных дифференциальных уравнений odeint в библиотеке SciPy

Словарь терминов

Предметный указатель

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Научное программирование на Python (автор Кристиан Хилл)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!