python做科学计算pdf
Ⅰ python中[::-1]这个代码是什么意思
[::-1]是对字符串的截取操作，str[a：b]表示截取字符串的a开始的位置，b表示结束位置。b是负数，表示去除后几位。
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
取前3个元素，利用切片操作就是“L[0:3]”。如果第一个索引是0，还可以省略“L[:3]”。
也可以从索引1开始，取出2个元素出来，L[1:3]，显示的结果就是“['Sarah', 'Tracy']”。
类似的，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么同样支持倒数切片，试试“L[-2:]”，返回的就是“['Bob', 'Jack']”，记住倒数第一个元素的索引是-1。
(1)python做科学计算pdf扩展阅读：
对于具有序列结构的数据来说，切片操作的方法是：consequence[start_index: end_index: step]。
1、start_index：表示是第一个元素对象，正索引位置默认为0；负索引位置默认为 -len(consequence)
2、end_index：表示是最后一个元素对象，正索引位置默认为 len(consequence)－1；负索引位置默认为 -1。
3、step：表示取值的步长，默认为1，步长值不能为0。
Ⅱ 求Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践pdf,最好是高清的
这本书我有，基本上就是 计算机科学课程的 Python 版本。不过感觉内容并不怎么样，而且习题都是没有答案的（下载答案貌似需要认证的教师资格）。
建议学习麻省理工的 Computer Science and programming课程，使用的是Python。或者学个计算机科学导论课程，然后单独学习下Python语言。都比看这本书轻松。
Ⅲ 求Python科学计算第二版的PDF文件
我这整理了一些Python入门学习的电子书想要的可以sixin
Ⅳ 你都用Python 来做什么
当我知道可以做这些之后，我特别想会。因为论文查阅、答案确认查询；想知道豆瓣8分以上电影，或者穿越类的电影、处理工资数据考核表等。
可以干什么
1、上学吧答案神器 主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案（绕过 IP 限制），并实现了自动识别验证码，只用输入某个题目的网址，即可一键获取答案，速度非常快。“想要哈哈，自己或者给孩子辅导作业必备啊？”
2、抓取某系统内全部学生姓名学号及选课信息
3、扫描研究生系统上的弱密码用户、模拟登录图书馆系统并自动续借
4、给钓鱼网站批量提交垃圾信息 经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的，一般都是盗取 QQ 密码的偏多，其实可以使用 Python 来批量给对方的服务器提交垃圾数据（需要先抓包），这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了，说不定可以解救一部分填了密码的同学。
5、网易云音乐批量下载 可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲，可以自己设定数量，速度非常快。
6、批量下载读者杂志某一期的全部文章
7、 获取城市PM2.5浓度和排名
8、爬取某网商品价格信息
你都用 Python 来做什么？
那Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
Python 的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的网络、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。
Web应用开发
Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图 1 所示），也是使用 Python 实现的。
图2Python开发的游戏
除此之外，Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。以上也仅是介绍了 Python 应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用 Pygame 进行游戏编程；用 PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用 PyRo 工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。
Ⅳ 学python以后可以做什么
Python是一款流行的计算机编程语言，具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入以及面向对象等特点，拥有强大的库，简洁的几行代码即可实现强大的功能，应用范围广泛，可广泛应用于以下领域：
1. Web开发
最火的Python
web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的标语把Django定义为the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack，Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!
Ⅵ 《python科学计算第二版张若愚》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《python科学计算第二版张若愚》网络网盘pdf最新全集下载:
链接：https://pan..com/s/1PTV2fC43VVO9_CIcUL10Cw
简介：《Python 科学计算（第2版）》详细介绍Python科学计算中常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。
Ⅶ 谁有利用python进行数据分析 pdf 的中文 完整版的，求发一下
链接:
提取码:z8fs复制这段内容后打开网络网盘手机App，操作更方便哦
作品简介：
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Ⅷ Python科学计算为目标学习路线应该怎么走
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
我发的是Python的学习路线图，及Python各阶段技能说明，你可以看一下你想走的路线，然后跟着学习路线图来学习哦！
Ⅸ 谁有有《利用Python进行数据分析》pdf 谢谢
利用python进行数据分析
链接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ
本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。