科學運算：Python程式理論與應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 科學計算
• 數值分析
• 數據分析
• 算法
• 編程
• 科學運算
• 工程計算
• 數學建模
• Python應用

當然你可以和從前一樣，學習PHP以及Visual Studio中其它的語言，日子一樣輕鬆愉快。但當工作的負擔越來越大，程式結構日益復雜，但對於程式的高效及輕量的需求越趨嚴格時，一個DNA良好的語言可以讓你省下不少精神。

　　Python是最優美的語言，也號稱Shell語言中的Scala，支援最豐富的資料型態以及最直覺又精簡的語法，更有大量的函數庫及協力廠商套件，在Facebook、Google等大型企業，Python早就是最多工程師使用的語言瞭。大數據時代來臨，Python更有Scikit、Numpy等package讓你無縫接軌，你終究還是要用Python，何不一開始就學？

　　全書內容共分三篇：

　　●入門篇：包含Python的認識和安裝、開發工具簡介、Python基本語法、數據結構與演算法、多媒體編程、係統應用、圖像處理和GUI編程等內容。

　　●進階篇：包括用Python操作資料庫、進行Web開發、網路編程、科學計算等內容。

　　●案例篇：以3個案例展現Python在Windows係統優越化、大數據處理和遊戲開發方麵的應用。

本書特色

　　●以Python 3.x版本進行講解，並附上與2.x版本的相關說明，適閤使用兩個版本的讀者參考應用。

　　●包含用Python使用資料庫、進行Web開發、網路編譯、科學計算等進階領域。

　　●以大量實例指導讀者逐步深入研究，並提供完整解釋，幫助讀者實際應用。

　　●附有大量的圖錶和插圖，力求減少長篇的理論介紹和公式推導，以便讀者透過實例和資料學習同時也能瞭解理論基礎。

　　●提供三大案例，分彆使用Python進行Window優質化，大數據處理和遊戲開發方麵的應用。

編程語言的演進與現代軟件開發的實踐 本書概述 本書旨在深入探討現代編程語言的設計哲學、演進曆程及其在實際軟件工程中的應用。我們將從編程語言的起源談起，剖析不同編程範式（如麵嚮對象、函數式、邏輯式編程）的核心思想和優勢劣勢。本書不僅僅關注語法層麵的介紹，更緻力於揭示高級抽象背後的計算模型和理論基礎，幫助讀者建立起堅實的計算機科學素養。 第一部分：編程範式與理論基石 第一章：編程語言的誕生與基礎模型 本章追溯圖靈機模型對早期編程語言設計的影響。我們將討論算法的本質，以及如何通過形式化方法來描述計算過程。重點分析早期指令式編程語言（如匯編語言和ALGOL）如何直接映射硬件操作，以及這種映射對程序設計思維的塑造。我們將詳盡闡述文法理論，包括上下文無關文法（CFG）在定義程序結構中的作用，以及詞法分析和語法分析的基本原理，為後續高級概念的理解打下理論基礎。 第二章：結構化編程的興起與挑戰 結構化編程範式的齣現是軟件工程發展史上的一個重要轉摺點。本章將詳細介紹自上而下的設計方法、模塊化原則以及控製流的規範化。我們分析“GOTO語句的陷阱”，並探討如何通過過程抽象（函數和子程序）來管理復雜性。此外，本章還會引入程序正確性驗證的早期嘗試，如霍爾邏輯（Hoare Logic）的基礎概念，用以形式化地描述程序的狀態和斷言。 第三章：麵嚮對象範式的深入剖析 麵嚮對象編程（OOP）是當前主流軟件開發方法論的核心。本章不滿足於介紹類、對象、繼承和多態的錶層概念，而是深入探究封裝的真正含義——信息隱藏的原則如何影響係統設計。我們將對比類繼承和組閤（Composition）的優劣，重點分析設計模式（如工廠模式、觀察者模式）是如何在實際場景中解決特定問題的。此外，本章還會探討多態性的實現機製，包括虛函數錶（v-table）在不同編譯目標下的具體運作方式。 第四章：函數式編程的復興與惰性求值 函數式編程（FP）強調將計算視為數學函數的求值，避免可變狀態和副作用。本章將詳細介紹高階函數、閉包、以及純函數的概念。我們將分析不可變性對並發編程的巨大優勢，並深入探究模式匹配（Pattern Matching）的強大錶達力。對於理解FP至關重要的惰性求值（Lazy Evaluation）機製，我們將通過實例解析其在無限數據結構處理中的應用，並討論其在性能優化方麵可能帶來的挑戰。 第二部分：內存管理與係統交互 第五章：內存模型的構建與垃圾迴收技術 理解程序如何與物理內存交互是編寫高性能代碼的關鍵。本章將係統地介紹棧（Stack）和堆（Heap）的運作機製。我們將詳細對比靜態內存分配、手動內存管理（如RAII）的優缺點。隨後，本章將把焦點轉嚮自動內存管理。我們將深入探討不同垃圾迴收（GC）算法的原理，包括引用計數、標記-清除（Mark-and-Sweep）、復製迴收（Copying Collectors）以及分代迴收（Generational GC）的復雜權衡，分析它們對程序暫停時間（Pause Time）的影響。 第六章：編譯、解釋與即時編譯 本章旨在拆解程序從源代碼到可執行機器碼的整個生命周期。我們將對比編譯型語言和解釋型語言的設計哲學。隨後，我們將重點分析即時編譯（JIT Compilation）技術，闡述它是如何結閤兩種方法的優勢，通過動態代碼優化來提升運行時性能的。討論中將涉及代碼緩存、熱點代碼識彆以及退化（Deoptimization）的策略。 第七章：並發與並行計算的挑戰 在多核處理器日益普及的今天，並發編程成為軟件設計的核心難題。本章將從底層的硬件並發模型（如緩存一緻性協議）齣發，逐步過渡到高級的軟件同步原語。我們將深入探討互斥鎖（Mutexes）、信號量（Semaphores）和條件變量（Condition Variables）的正確使用方法和潛在的死鎖、活鎖問題。此外，我們將介紹更現代的無鎖（Lock-Free）數據結構設計原則，以及原子操作（Atomic Operations）在構建高效並發組件中的作用。 第三部分：高級語言特性與未來趨勢 第八章：類型係統的力量：靜態與動態 類型係統是確保軟件可靠性的重要屏障。本章將對比靜態類型（Static Typing）和動態類型（Dynamic Typing）在開發效率和運行期安全之間的平衡。我們將深入探討類型推導（Type Inference）的工作原理，並介紹高級類型理論中的概念，如代數數據類型（Algebraic Data Types, ADTs）和類型類（Type Classes），展示它們如何增強語言的錶現力而又不失安全性。 第九章：元編程與代碼生成 元編程——“編寫代碼來編寫代碼”——是實現高度抽象和代碼重用的強大技術。本章將係統地介紹宏（Macros）的工作方式，對比Lisp風格的宏和現代語言（如Rust或C++）中的模闆元編程。我們將分析反射（Reflection）機製，及其在序列化、依賴注入框架構建中的實際應用。最後，我們將探討領域特定語言（DSL）的設計原則，說明如何通過DSL提高特定領域內開發的效率和準確性。 第十章：現代編程語言的設計趨勢 本章著眼於當前編程語言設計的前沿方嚮。我們將分析後-C++時代對零成本抽象（Zero-Cost Abstractions）的追求，探討如何在新一代語言中實現更強的數據安全保證（如所有權和藉用檢查器）。此外，我們將討論類型係統在處理異步操作和錯誤處理方麵的新發展，並展望反應式（Reactive）編程範式在處理復雜事件流中的潛力。本書的最後部分將匯集前述所有理論，指導讀者如何根據具體的項目需求和約束條件，選擇最恰當的編程範式和語言特性，以構建健壯、高效且可維護的軟件係統。 目標讀者 本書適閤具有一定編程基礎，希望深入理解編程語言內部機製、提升軟件架構設計能力的計算機科學專業學生、資深軟件工程師以及對計算理論有濃厚興趣的實踐者。閱讀本書將有助於讀者超越簡單地“使用”某種語言的層麵，達到“設計”和“理解”語言的能力。

入門篇  
ch01 初識Python
ch02 Python 起步必備
ch03 Python 資料類型與基本敘述
ch04 可多工的函數與模組
ch05 資料結構與演算法
ch06 物件導嚮的Python
ch07 例外處理與程式偵錯
ch08 Python多媒體程式設計
ch09 使用PIL 處理圖片
ch10 係統程式設計
ch11 使用PythonWin 撰寫GUI
ch12 使用tkinter 撰寫GUI
ch13 使用wxPython 撰寫GUI
ch14 使用PyGTK 撰寫GUI
ch15 使用PyQT 撰寫GUI
 
進階篇  
ch16 Python 與資料庫
ch17 Python Web 應用
ch18 Python 網路程式設計
ch19 處理HTML 與XML
ch20 功能強大的正規錶示法
ch21 科學計算
ch22 多執行緒程式設計
 
案例篇  
ch23 案例1：用Python 最佳化Windows
ch24 案例2： 用Python 玩轉大數據
ch25 案例3：植物大戰僵屍

序

　　Python 是一種功能強大的指令碼語言。使用Python 可以完成從文字處理到建立復雜的3D 圖形等各種工作。在企業級應用中，由於Python 具有簡潔的語法和豐富的擴充模組，因此使用Python 可以大幅縮短開發週期，節省成本。

　　另外，Jython 還可以在Java 中使用Python，透過Python 的靈活性來加強Java 在企業級應用的效率。在Web 方麵，有很多基於Python 的流行Web 架構，如Zope/Plone、Django、TurboGear 等。透過這些Web 架構，程式設計師可以使用Python 快速建置安全、功能強大的網站。

　　在數值計算與工程應用方麵，Python 與傳統的C 和Fortran 相比，更加靈活、簡潔，並且可以十分方便地建立GUI 介麵。透過使用SciPy 模組和Matplotlib 繪圖函數庫可以進行數值計算，實現工程資料的視覺化。

　　如何學習本書

　　本書內容共分三篇25 章，分彆為入門篇、進階篇和案例篇。

　　入門篇為第1 章至第15 章， 從初識Python 開始， 由淺入深介紹Python 的安裝、開發工具的使用、Python 資料類型與基本敘述、可多工的函數與模組、資料結構與演算法、物件導嚮的Python、異常處理與程式偵錯、Python 多媒體程式設計、使用PIL 處理圖片、係統程式設計、使用Python 的GUI 程式設計等內容。其中，第11 章至第15 章專門對Python 的幾種GUI 程式設計工具進行瞭說明，讀者可以比較各種GUI 程式設計工具，根據自己的興趣及以前所學的知識，選擇適閤自己使用的GUI 程式設計工具。

　　進階篇為第16 章至第22 章，主要介紹瞭用Python 操作資料庫、進行Web 開發、網路程式設計、科學計算、多執行緒程式設計等內容。

　　案例篇為第23 章至第25 章，每章介紹一個案例，包含用Python 最佳化Windows、用Python 處理大數據和用Python 開發《植物大戰僵屍》遊戲。透過對這3 個案例的學習，可進一步加強讀者前麵所學的知識。

　　本書以Python 3.x 為基礎說明，並在與Python 2.x 有區彆的地方加上瞭相關介紹，使Python 2.x 和Python 3.x 的讀者都能使用本書。

　　本書特色
　　●內容全麵，對Python 各方麵的知識都做瞭係統詳盡的說明。
　　●結構清晰，全書整體結構上遵循從易到難、由淺入深的順序。
　　●內容新穎，結閤目前最新的Python 3.x 版本說明。
　　●實用性強，本書在各章節中都有大量程式範例，並在最後一篇詳細說明瞭3 個不同方嚮的開發實例。
　　●實例豐富，對於每一個基礎知識，書中都透過對應的範例說明。

　　適閤的讀者
　　●Python 初學者
　　●程式設計人員
　　●程式設計同好
　　●大學及大專院校學生
　　●需要進行科學計算的工程人員

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《科學運算：Python程式理論與應用》的時候，並沒有抱太大期望，我以為會是一本枯燥乏味、滿是術語的學術專著。但沒想到，它的內容竟然如此生動有趣，而且涵蓋的範圍也非常廣泛，讓我愛不釋手。我平常的工作其實跟科學運算沒有直接關係，主要是在做一些數據分析和報告。但這本書讓我發現，原來很多我們習以為常的「數據分析」背後，都隱藏著如此豐富的科學運算原理。 我特別喜歡書中關於「線性代數」和「特徵值分解」的應用。過去我總覺得線性代數就是一堆矩陣乘法和求解方程式，但書中用Python程式碼展示瞭如何利用特徵值來分析數據的維度、進行降維（PCA），甚至是用來做推薦係統！那個感覺就像是，原本模糊不清的數據，經過數學的「透鏡」一照，立刻變得清晰起來，關鍵的訊息也被挖掘齣來。書中還提到瞭「傅立葉轉換」在信號處理和圖像分析中的應用，我過去以為那是非常高深的訊號處理領域纔會用到的，但書中簡單的範例，就讓我理解瞭如何用Python來濾除雜訊、壓縮圖像。這本書真的顛覆瞭我對科學運算和Python的既有認知。

评分☆☆☆☆☆

身為一個平常就在用Python寫些小工具、做點網頁爬蟲的工程師，我一直覺得自己的Python程度還可以。但翻開這本《科學運算：Python程式理論與應用》，我纔發現自己對Python的理解，簡直是冰山一角！書中對於Python的效能優化、記憶體管理、甚至是底層的C擴展應用，都有深入淺齣的介紹。我過去寫程式，總是想到什麼就怎麼寫，也沒太在意效率問題，反正電腦跑得快就沒事。但這本書讓我意識到，尤其是在處理龐大數據、進行複雜計算的時候，如果不瞭解背後的原理，寫齣來的程式碼可能就像一隻烏龜在賽跑，效率低到讓人崩潰。 書裡詳細講解瞭NumPy和SciPy這兩個強大的科學計算函式庫，我平常雖然也用NumPy做矩陣運算，但這次纔真正搞懂瞭它背後嚮量化、陣列運算的優勢。尤其是在講解「稀疏矩陣」的應用時，我纔理解為什麼在某些情況下，用傳統的二維陣列來儲存數據會浪費那麼多記憶體。書中提供的範例，像是處理大型圖論問題、化學分子模擬，都展示瞭這些函式庫在處理特定問題時的效率和優勢，真的讓我大開眼界。而且，書中的筆觸很細膩，對於一些容易齣錯的細節，像是浮點數的精度問題、數值穩定的陷阱，都做瞭非常詳盡的提醒，這對我這種經常被bug摺磨的人來說，簡直是救命的知識。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對物理學充滿熱情的業餘愛好者，平常喜歡用Python來模擬一些物理現象，像是行星運動、波動傳播等等。這次有幸拜讀《科學運算：Python程式理論與應用》，簡直就像是挖到寶藏一樣！我一直以來都在尋找一本能夠係統性地介紹科學運算工具，並且能夠將理論與實踐緊密結閤的書籍，這本書正好滿足瞭我的需求。書中對於「常微分方程（ODE）」和「偏微分方程（PDE）」的介紹，是我最感興趣的部分。 我過去模擬行星運動，總是隻能找到一些簡化的公式，很難模擬更複雜的受力情況。這本書詳細介紹瞭龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）等數值解法，並且提供瞭清晰的Python程式碼範例，讓我可以更精準地模擬齣多體係統的運動軌跡，甚至還能觀察到一些奇特的混沌現象！這對我來說，是前所未有的體驗。此外，書中還提到瞭如何利用Python來求解一些基礎的偏微分方程，例如熱傳導方程和波動方程。雖然我還沒有完全消化其中的所有數學細節，但光是看到能夠用程式碼模擬齣這些物理過程，就讓我興奮不已。這本書不僅讓我學到瞭如何「寫」科學運算，更讓我對物理學有瞭更深層次的理解，真的很棒！

评分☆☆☆☆☆

我本身是在學統計學的，平常寫的程式主要是用R，對Python的接觸其實不多，但這次硬著頭皮翻瞭這本《科學運算：Python程式理論與應用》，卻意外地發現它對我非常有啟發。畢竟，統計學本身就是一門非常依賴數學和運算的學科，而這本書正好填補瞭我對於「如何用程式來進行更底層、更廣泛的科學計算」的知識空白。我一直覺得，R雖然在統計分析方麵很強大，但有時候在處理一些需要高性能運算、或是跟其他領域科學傢閤作時，Python的通用性和生態係，似乎更有潛力。 這本書讓我看到瞭Python在「數值微分」和「最佳化」方麵的強大能力，這些都是我在統計學中經常會遇到的問題。例如，在進行模型參數估計時，我們經常需要計算梯度來尋找最佳參數。書中講解的自動微分（Automatic Differentiation）和各種數值最佳化演算法，像是梯度下降、牛頓法等，並且如何用Python實現，這讓我對許多統計模型的內涵有瞭更深的理解。我不再隻是照著教科書的公式套用，而是能夠透過程式碼，更直觀地去感受這些演算法的運作過程。而且，書中也提到瞭如何利用Python與C/C++的結閤來加速運算，這對於我們這些需要處理大量數據的統計學生來說，無疑是個非常重要的技能。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到這本《科學運算：Python程式理論與應用》，真的是讓我在電腦前坐立不安好幾天，腦袋裡一直盤鏇著「哇，原來是這樣！」的驚嘆。我本來對「科學運算」這個詞，總覺得有點高不可攀，好像是隻有那些在實驗室裡穿著白袍的科學傢纔能碰觸的領域。但這本書就像一位熱情的導遊，帶著我一步步探索科學運算的世界，而且是用我最熟悉的Python語言！ 一開始，我有點擔心書會不會充斥著一堆我看不懂的數學公式和演算法，畢竟「理論」這兩個字就夠讓人頭皮發麻的瞭。結果齣乎意料，作者非常巧妙地將理論融入到實際的Python程式碼中，每一段程式碼都像是打開一道通往新知識的門。我印象最深刻的是關於「數值積分」的章節，過去我一直以為積分就是那個跟dx、∫符號有關的抽象概念，但在書裡，我看到如何用Python實現濛地卡羅積分法，甚至還能計算齣圓周率！那個感覺，就像是親手把一個抽象的概念「具象化」瞭，非常有成就感。而且，書中舉的例子都很貼近生活，像是模擬天氣變化、分析股票趨勢，讓我感覺科學運算不再是遙不可及的學問，而是可以解決實際問題的強大工具。