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《Python科学计算》介绍如何用python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2d、3d图像，如何设计精巧的程序界面，如何与c语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的python扩展库包括numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、traitsui、chaco、tvtk、mayavi、vpython、opencv等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在《Python科学计算》推荐的运行环境中正常运行。此外，《Python科学计算》附有大量的图表和插图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。
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Python科学计算最佳实践SciPy指南van 著；[澳]胡安、努内兹、伊格莱西亚斯人民邮电出版社（正版旧书）9787 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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。
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Python科学计算实践 SciPy指南【正版书籍】 线上线下同步销售，请咨询客服查询库存后下单，避免纠纷。
“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
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全面阐述Python科学计算基础内容提供Python科学计算精彩案例总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算使用SymPy进行符号计算的概念和方法使用matplotlib画图程序库做数据可视化使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化Python的并行和高性能计算方法科学计算应用、库和工具的Python开发案例方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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Python科学计算实践 SciPy指南 胡安,努内兹,伊格莱西亚斯(JuanNunez-Igl 人民邮电出版社【达额立 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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"? 内容深入浅出，既有对基础知识点的讲解，也涉及关键问题和重点、难点的分析和解决。? 具有超强的实用性，实例丰富，提供完整的程序代码，书中给出了90多个实例让读者理解概念、原理和算法。? 以理论与实践相结合为出发点，介绍Python科学计算中的相关内容，使零基础读者也可以快速上手。"
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Python科学计算（第2版）9787302426585清华大学出版社
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Python科学计算和数据科学应用使用NumPy、SciPy和matplotlib[美]罗伯特·约翰逊（Robert J 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。 本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。 通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。
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