Calcul științific cu Python - Ediția a doua: Calcul științific de înaltă performanță cu NumPy, SciPy și pandas

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Scientific Computing with Python” este o resursă cuprinzătoare concepută pentru cititorii începători și intermediari interesați de utilizarea Python pentru calculul științific. Ea oferă explicații clare ale conceptelor de programare Python și ale bibliotecilor esențiale, susținute de exemple și exerciții. Deși este benefică pentru învățare, are deficiențe în ceea ce privește indexul și profunzimea pe anumite subiecte avansate.

⬤ Introducere clară și ușor de înțeles în Python și calculul științific.
⬤ Potrivită pentru începători și utilizatori intermediari, fără a fi necesare condiții prealabile.
⬤ Acoperă biblioteci esențiale precum NumPy, SciPy și Pandas.
⬤ Conținut bine structurat, cu explicații detaliate și exemple utile.
⬤ Oferă o abordare practică a rezolvării problemelor în calculul științific.
⬤ Exerciții bune la sfârșitul fiecărui capitol.

⬤ Index minim și ineficient, ceea ce o face greu de utilizat ca o carte de referință.
⬤ Primele capitole pot fi prea elementare pentru programatorii experimentați.
⬤ Profunzimea sacrificată pentru amploare; unele subiecte importante (de exemplu, bibliotecile de trasare) sunt omise.
⬤ Discuții limitate pe subiecte avansate, cum ar fi proiectarea de software în calculul științific.
⬤ Unii cititori consideră că narațiunea este prea simplificată.

(pe baza a 13 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Scientific Computing with Python - Second Edition: High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas

Conținutul cărții:

Utilizați acest ghid cuprinzător, plin de exemple, pentru toate nevoile dvs. de calcul Python

Caracteristici principale:

⬤ Învățați primii pași în cadrul Python până la concepte foarte specializate.

⬤ Explorați exemple și fragmente de cod preluate din situații tipice de programare în cadrul calculului științific.

⬤ Explorați concepte informatice esențiale precum iterarea, programarea orientată pe obiecte, testarea și MPI, prezentate în strânsă legătură cu aplicații din cadrul calculului științific.

Descrierea cărții:

Python are un potențial enorm în cadrul domeniului calculului științific. Această ediție actualizată a lucrării Scientific Computing with Python conține capitole noi despre interfețele grafice cu utilizatorul, procesarea eficientă a datelor și calculul paralel pentru a vă ajuta să efectuați calculul matematic și științific eficient folosind Python.

Această carte vă va ajuta să explorați noile caracteristici ale sintaxei Python și să creați diferite modele utilizând principii de calcul științific. Cartea prezintă Python alături de aplicații matematice și demonstrează cum să aplicați conceptele Python în informatică cu ajutorul exemplelor care implică Python 3. 8. Veți utiliza pandas pentru analiza datelor de bază pentru a înțelege nevoile moderne ale calculului științific și veți acoperi îmbunătățirile modulului de date și caracteristicile încorporate. Veți explora, de asemenea, module de calcul numeric precum NumPy și SciPy, care permit accesul rapid la algoritmi numerici extrem de eficienți. Învățând să utilizați modulul de trasare Matplotlib, veți fi capabil să vă reprezentați rezultatele de calcul în discuții și publicații. Un capitol special este dedicat SymPy, un instrument de legătură între calculele simbolice și numerice.

Până la sfârșitul acestei cărți Python, veți fi dobândit o înțelegere solidă a automatizării sarcinilor și a modului de implementare și testare a algoritmilor matematici în cadrul domeniului calculului științific.

Ce veți învăța:

⬤ Înțelegeți elementele de bază ale matematicii computaționale, algebrei liniare și obiectelor Python aferente.

⬤ Utilizați Matplotlib pentru a crea figuri și grafice de înaltă calitate pentru a desena și vizualiza rezultatele.

⬤ Aplicați programarea orientată pe obiect (OOP) la calculul științific în Python.

⬤ Descoperiți cum să utilizați pandas pentru a intra în lumea prelucrării datelor.

⬤ Manipulați excepțiile pentru a scrie un cod fiabil și utilizabil.

⬤ Cunoașteți aspectele manuale și automate ale testării pentru programarea științifică.

⬤ Să vă familiarizați cu calculul paralel pentru a crește viteza de calcul.

Pentru cine este această carte:

Această carte se adresează studenților cu pregătire matematică, profesorilor universitari care proiectează cursuri moderne de programare, oamenilor de știință de date, cercetătorilor, dezvoltatorilor și tuturor celor care doresc să efectueze calcule științifice în Python.