一、书籍基本信息
《Scientific Computing with Python 3》是一本由 Claus Führer、Jan Erik Solem 和 Olivier Verdier 共同撰写的科学计算领域的专业书籍,于 2016 年 12 月由 Packt Publishing 出版。该书基于 Python 3.x 版本,旨在向读者展示如何使用 Python 进行科学计算,涵盖了从基础语法到高级应用的广泛内容。
二、书籍内容概述
(一)基础知识
书中首先介绍了 Python 的安装与配置,推荐使用 Anaconda 发行版来创建独立的 Python 环境,以便更好地管理包和依赖项。接着讲解了 Python 的基本语法,包括变量、基本数据类型(如整数、浮点数、布尔值、字符串等)、容器类型(如列表、元组、字典、集合等)的使用方法,以及程序流程控制(如循环、条件语句等)。
(二)科学计算核心内容
- 数值类型与数组操作
- 详细讲解了 Python 中的数值类型,包括整数、浮点数和复数的特点及其在科学计算中的重要性。例如,浮点数的表示方式、精度问题(如机器 epsilon 和下溢现象)以及特殊值(如无穷大和非数字)的处理。
- 重点介绍了 NumPy 库中的数组类型,它是科学计算的核心工具。数组支持向量化操作,能够高效地处理大规模数据。书中讲解了数组的创建、索引、切片、形状变换、广播机制等高级特性,以及如何利用数组进行线性代数运算,如矩阵乘法、求解线性方程组等。
- 函数与类
- 深入探讨了 Python 中函数的定义和使用,包括参数传递、默认参数、可变参数、返回值等。书中还介绍了匿名函数(lambda 表达式)和函数作为装饰器的高级用法。
- 对面向对象编程进行了全面介绍,包括类的定义、属性和方法的使用、继承、封装等概念。通过类可以封装数据和操作,实现复杂的科学计算模型,如创建用于数值积分、微分方程求解的类。
- 迭代与生成器
- 讲解了迭代器和生成器的概念及其在科学计算中的应用。生成器可以通过 yield 关键字创建,能够高效地生成序列数据,如斐波那契数列、递归序列等。书中还介绍了如何使用生成器进行收敛加速、列表填充等操作。
- 错误处理与调试
- 介绍了 Python 中的异常处理机制,包括自定义异常、上下文管理器(with 语句)的使用。同时,讲解了如何使用 Python 的调试工具(如 pdb)来查找和修复代码中的错误。
(三)数据可视化与文件处理
- 数据可视化
- 利用 Matplotlib 库,书中详细介绍了如何绘制各种图表,包括二维和三维图形、散点图、直方图、等高线图等。通过设置不同的参数和样式,可以对图表进行精细调整,如添加标题、图例、注释、调整坐标轴刻度等,以清晰地展示科学计算的结果。
- 文件输入输出
- 讲解了如何使用 Python 进行文件操作,包括读取和写入文本文件、二进制文件、NumPy 数组文件、Matlab 数据文件以及图像文件等。书中还介绍了如何使用 pickle 和 shelve 模块进行对象的序列化和持久化存储。
(四)综合应用与高级主题
- 综合应用示例
- 书中提供了多个综合应用示例,如多项式类的设计与实现、谱聚类算法、常微分方程初值问题的求解等。这些示例展示了如何将前面介绍的 Python 知识和科学计算工具综合应用于解决实际问题,同时也为读者提供了扩展和实践的机会。
- 符号计算(SymPy)
- 作为科学计算的一个重要补充,书中介绍了 SymPy 模块,用于进行符号计算。符号计算可以处理代数表达式、微积分、线性代数等数学问题,得到精确的符号结果。书中通过具体的例子,如求解积分、微分方程、矩阵运算等,展示了 SymPy 的强大功能。
三、适用人群
本书适合以下几类读者:
- 初学者:对于那些选择 Python 作为第一门编程语言的学习者,本书可以作为一本入门教材,引导他们逐步掌握 Python 语法和科学计算的基本概念。
- 有一定编程基础的读者:对于已经熟悉其他编程语言(如 MATLAB、C++ 等)的读者,本书可以帮助他们快速了解 Python 在科学计算领域的应用,并掌握 Python 的“pythonic”编程风格。
- 科学计算从业者:对于从事科学计算、数据分析、工程建模等工作的专业人士,本书提供了丰富的工具和示例,能够帮助他们更高效地使用 Python 解决实际问题。
四、总结
《Scientific Computing with Python 3》是一本全面、系统的科学计算教材,涵盖了 Python 编程的基础知识、科学计算的核心工具和方法、数据可视化以及符号计算等内容。通过丰富的示例和实践,读者可以深入理解 Python 在科学计算中的强大功能,并将其应用于解决实际问题。无论是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本书中获得宝贵的知识和技能。