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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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许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说,也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南,介绍了软件开发的许多基本技能,能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 本书由两位核工程博士编写,书含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书,读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据,构建软件,发布结果等技能。 本书分为4个部分。 起步:掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 上手:学表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 完善:构建流程和软件;使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 发布:为代码生成文档;发布研究结果;提率;了解软件*、所有权和版权的处理流程。;
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本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲,在数学方面不过于强调,没有过多展开;另一方面,利用Python为工具,实现了大部分的理论和模型,使读者通过“实践”简化学,提高代码能力,动手能力。一步学智能和大数据科学奠定良好基础。
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