王者歸來:Python 在大數據科學計算上的最佳實作

張若愚

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商品描述

<內容簡介>

Python 世界的發展日新月異,Python 在資料分析、科學計算領域又出現了許多令人興奮的進展
本書詳細介紹Python科學計算中最常用的擴充函數庫NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython
涵蓋數值計算、介面製作、3D視覺化、影像處理、加強運算效率等
提供大量範例程式碼,最後一章綜合使用各個擴充函數庫,撰寫多個
有趣的實際程式
完全採用IPython Notebook編寫,保障書中所有程式及輸出的正確性
提供所有章節的Notebook 方便讀者執行書中所有實例
適合:工程技術人員、電腦開發人員,或理工科大專、研究所學生

<章節目錄>

推薦序
前言
01  Python 科學計算環境的安裝與簡介
1.1 Python 簡介
1.2 IPython Notebook 入門
1.3 擴充函數庫介紹
02  NumPy – 快速處理資料
2.1 ndarray 物件
2.2 ufunc 函數
2.3 多維陣列的索引存取
2.4 龐大的函數程式庫
2.5 實用技巧
03  SciPy – 數值計算函數庫
3.1 常數和特殊函數
3.2 擬合與最佳化-optimize3.3 分支與循環
3.3 線性代數-linalg
3.4 統計-stats
3.5 數值積分-integrate
3.6 訊號處理-signal
3.7 內插-interpolate
3.8 稀疏矩陣-sparse
3.9 影像處理-ndimage
3.10 空間演算法函數庫-spatial
04  matplotlib – 繪製精美的圖表
4.1 快速繪圖
4.2 Artist 物件
4.3 座標轉換和註釋
4.4 塊、路徑和集合
4.5 繪圖函數簡介
4.6 matplotlib 技巧集
05  Pandas – 方便的資料分析函數庫
5.1 Pandas 中的資料物件
5.2 索引存取
5.3 檔案的輸入輸出
5.2 模組化驅動測試實例
5.3 資料驅動測試實例
5.4 數值運算函數
5.5 時間序列
5.6 分組運算
5.7 資料處理和視覺化實例
06  SymPy – 符號運算好幫手
6.1 從實例開始
6.2 數學運算式
6.3 符號運算
6.4 輸出符號運算式
6.5 機械運動模擬
07  Traits & TraitsUI – 輕鬆製作圖形介面
7.1 Traits 類型入門
7.2 Trait 類型
7.3 TraitsUI 入門
7.4 用Handler 控制介面和模型
7.5 屬性編輯器
7.6 函數曲線繪製工具
08  TVTK 與Mayavi – 資料的3D 視覺化
8.1 VTK 的管線(Pipeline)
8.2 資料集
8.3 TVTK 的改進
8.4 TVTK 視覺化實例
8.5 用mlab 快速繪圖
8.6 將TVTK 和Mayavi 嵌入介面
09  OpenCV- 影像處理和電腦視覺
9.1 影像的輸入輸出
9.2 影像處理
9.3 影像轉換
9.4 影像識別
9.5 形狀與結構分析
9.6 類型轉換
10  Cython – 編譯Python 程式
10.1 設定編譯器
10.2 Cython 入門
10.3 高效處理陣列
10.4 使用Python 標準物件和API
10.5 擴充類型
10.6 Cython 技巧集
11 實例
11.1 使用卜松混合合成影像
11.2 經典力學模擬
11.3 推薦演算法
11.4 頻域訊號處理
11.5 布林可滿足性問題求解器
11.6 分形