内容简介
《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,《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》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。
《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》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《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》,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。
图书特色
◆ 使用NumPy处理数组和矩阵
◆ 使用matplotlib绘图和可视化数据
◆ 使用Pandas和SciPy进行数据分析
◆ 使用statsmodels和scikit-learn进行统计
建模和机器学习
◆ 使用Numba和Cython优化Python代码
作者简介
Robert Johansson是一位经验丰富的Python程序员和计算科学家,他拥有瑞典查尔斯理工大学理论物理学博士学位。他在学术界和工业界从事科学计算工作超过10年,既参与过开源项目的开发,也做过专有性研究项目的开发。在开源领域,他为QuTip项目做出了很多贡献,QuTip项目是一个很流行的用于模拟量子系统动力学的Python框架,他还为科学计算领域的其他几个Python库做出过贡献。Robert对科学计算和软件开发充满热情,并热衷于传授和交流这方面的最佳实践,以便能在这些领域取得最好的成果:新颖的、可重现的、可扩展的计算结果。Robert在理论物理和计算物理领域有5年的研究背景,目前他是IT行业的数据科学家。
译者简介
黄强,本科和硕士分别毕业于中山大学和中国科学院研究生院,目前在一家国有银行从事信息科技方面的工作。对信息技术的前沿发...
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