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Python科学计算最佳实践SciPy指南

12/16/2018 9:53:18 PM 0人评论 17次

“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子,展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法,是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 “生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wi

Python科学计算最佳实践SciPy指南

Python科学计算最佳实践SciPy指南

编辑推荐

“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子,展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法,是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
“生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson,RStudio数据科学家,Software Carpentry联合创始人
本书结合数据实例,使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库,介绍了强大的Python科学计算工具,展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题,以及如何写出清晰优美的代码。

本书“麻雀虽小,肝胆俱全”,不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库,还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念,是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。

● 探索Python科学应用的基础——NumPy
● 用NumPy和SciPy进行分位数标准化
● 图像区域网络及区域邻接图
● 频率与快速傅里叶变换
● 用稀疏坐标矩阵实现列联表
● SciPy中的线性代数
● SciPy中的函数优化
● 用Toolz在笔记本电脑上玩转大数据

内容简介

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来,并在天文学、生物学、气象学和气候科学,以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用ndimage实现图像区域网络,频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表,SciPy中的线性代数,SciPy中的函数优化等。

作者简介

胡安?努内兹-伊格莱西亚斯(Juan Nunez-Iglesias),澳大利亚莫纳什大学研究员,咨询顾问。

斯特凡?范德瓦尔特(Stéfan van der Walt),scikit-image的创建者,加州大学伯克利分校数据科学研究所助理研究员,南非斯泰伦博斯大学应用数学高级讲师。

哈丽雅特?达士诺(Harriet Dashnow),生物信息学家,曾在默多克儿童研究所、墨尔本大学生物化学系和维多利亚州生命科学计划项目中工作过。


【译者简介】

陈光欣,毕业于清华大学并留校工作,主要兴趣为数据分析与数据挖掘。

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