张若愚python
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书名：Python科学计算
豆瓣评分：7.9
作者:张若愚
出版社:清华大学出版社
出版年:2012-1
页数:621
内容简介
本书介绍如何用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，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外，本书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。
作者简介
张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。
Ⅱ ndarry中转换数据元素的数据类型可以用detype吗
NumPy介绍
Numpy(读作num-pie)是Python中的一个矩阵计算包，功能类似于MATLAB的矩阵计算。
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。
此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组(同c语言数组直接保存数值，见下面的多维数组ndarray内存结构部分)，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。from:张若愚的《Python科学计算
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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。
Ⅳ 如何快速地在windows上部署Python开发环境，包括各种常用的第三方库
界面效果跟 Matlab 几乎是一模一样了
比 Matlab 更棒的是编辑器支持语法高亮，命令自动补全，多种背景主题
上面有人提到了 Anaconda，在这里介绍下自己如何在windows上快速部署Python开发环境的。
是真的很简单，完全花不了多少时间。
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Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置
Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版
自带的包管理器conda也非常强大，甚至支持多个版本的 Python 共存
主页地址：Anaconda Scientific Python Distribution
1. 下载安装
建议下载zip压缩包，速度快。安装过程是傻瓜式的，跟平时安装其他软件没啥区别
2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包
<img data-rawheight="843" data-rawwidth="598" src="https://pic3.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="598" data-original="https://pic3.mg.com/_r.jpg">
3. 获取免费的学术License（此步骤可跳过，如果你对高性能库没有需求的话）
申请地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`e`邮箱申请后，会在邮箱自动收到`license_academic`文件，将其放在`~/.continuum`目录下即可。
4. 安装额外的包（命令行环境下执行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro
下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
<img data-rawheight="1017" data-rawwidth="1297" src="https://pic1.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original="https://pic1.mg.com/_r.jpg">
5. 更换编辑器背景主题方案
6. 更换IPython 终端背景
7. 切割编辑器，多文本同时编辑
<img data-rawheight="1080" data-rawwidth="1297" src="https://pic1.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original="https://pic1.mg.com/_r.jpg">
经过简单的配置之后，集成化开发环境变得非常的 Cool ！
Ⅳ python科学计算的介绍
《python科学计算》是2012年在清华大学出版社出版的图书，本书作者是张若愚。
Ⅵ 要读懂Python科学计算第二版（张若愚着）需要怎样的基础
也是从最基础的说起的，不过数据结构要好
第1章 Python科学计算环境的安装与简介 1
1.1 Python简介 1
1.1.1 Python 2还是Python 3 1
1.1.2 开发环境 2
1.1.3 集成开发环境(IDE) 5
1.2 IPython Notebook入门 9
1.2.1 基本操作 10
1.2.2 魔法(Magic)命令 12
1.2.3 Notebook的显示系统 20
1.2.4 定制IPython Notebook 24
1.3 扩展库介绍 27
1.3.1 数值计算库 27
1.3.2 符号计算库 28
1.3.3 绘图与可视化 28
1.3.4 数据处理和分析 29
1.3.5 界面设计 30
1.3.6 图像处理和计算机视觉 31
1.3.7 提高运算速度 31
第2章 NumPy-快速处理数据 33
2.1 ndarray对象 33
2.1.1 创建 34
2.1.2 元素类型 35
2.1.3 自动生成数组 37
2.1.4 存取元素 40
2.1.5 多维数组 43
2.1.6 结构数组 47
2.1.7 内存结构 50
2.2 ufunc函数 56
2.2.1 四则运算 58
2.2.2 比较运算和布尔运算 59
2.2.3 自定义ufunc函数 61
2.2.4 广播 62
2.2.5 ufunc的方法 66
2.3 多维数组的下标存取 68
2.3.1 下标对象 68
2.3.2 整数数组作为下标 70
2.3.3 一个复杂的例子 72
2.3.4 布尔数组作为下标 73
2.4 庞大的函数库 74
2.4.1 随机数
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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。
Ⅷ python论文参考文献有哪些
关于python外文参考文献举例如下：
1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。
Ⅸ 《Python科学计算》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源
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书名：Python科学计算
作者：张若愚
豆瓣评分：7.9
出版社：清华大学出版社
出版年份：2012-1
页数：621
内容简介：本书介绍如何用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，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外，本书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。
作者简介：张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。
Ⅹ python科学计算的作者简介
张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。