Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 全面讲解如何使用Python处理数学问题! 30多个示例源代码，手把手教你掌握Python第三方可扩展库的使用!
Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。在讲解的过程中重思路、重基础、重实操，“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中，书中有演示大量的对比方案，例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。
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《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、搽丶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的等。
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