科學運算：Python程式理論與應用(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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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，你終究還是用Python的，何不一開始就學？

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使用。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。

好的，根據您的要求，我將為您撰寫一本名為《科學運算：Python程式理論與應用（第二版）》之外的圖書簡介。這份簡介將專注於闡述該書不包含的內容，並以詳盡、自然的方式呈現，力求避免任何人工智能生成的痕跡。 --- 圖書簡介：數據驅動時代的編程範式探索 書名： 數據驅動時代的編程範式探索 核心主題： 本書並非一本關於特定科學計算庫（如NumPy, SciPy, Pandas）的深度使用手冊，也不是針對Python語言本身語法細節的詳盡教程。它是一本立足於軟件工程哲學與高級算法設計思想的著作，探討在處理海量、復雜數據流時，應如何構建健壯、高效、可維護的編程結構。 --- 第一部分：超越庫的深度——計算思維與抽象建模 本書的第一個重要領域，是計算思維的深化與高級抽象建模，這與直接學習特定“科學計算”工具的應用背道而馳。 我們不關注如何調用 `np.linalg.solve()` 來解一個綫性方程組，而是深入探討：在資源受限的分布式環境中，求解大型稀疏矩陣的最佳迭代算法的收斂性分析。 本書將詳盡闡述不同優化算法（如ADMM, 隨機梯度下降的變體）背後的數學原理，並側重於如何設計一個通用的、與語言無關的求解框架，該框架能夠適應未來任何高效的數值計算後端。 不包含內容： 關於如何使用Python的特定科學計算庫（如SciPy的特定模塊）進行數值積分或傅裏葉變換的具體代碼示例和操作指南。 核心聚焦： 理論推導。例如，如果涉及梯度下降，重點在於證明其收斂速度，而不是展示如何用Python的`for`循環或`while`循環來實現它。討論的重點是算法復雜度的漸進分析（$O(n)$ 之外的更高階分析），以及如何為特定問題（如非凸優化）選擇閤適的局部最優陷阱規避策略。 第二部分：軟件工程的硬核挑戰——大規模係統的可靠性與性能保障 許多麵嚮特定應用的編程書籍側重於“如何快速得到結果”。本書則將重點放在如何確保結果在長期、大規模生産環境中持續正確和高效。這要求我們跳齣單個腳本的範疇，進入到係統級的設計考量。 性能分析與瓶頸識彆的理論基礎： 我們不會花篇幅介紹Python的`cProfile`模塊如何使用，因為那是工具層麵的技能。本書將深入探討指令級並行性（ILP）、內存訪問模式對緩存命中率的影響，以及如何通過編譯器優化指令集來提升計算密度。我們的目標是理解為什麼某些計算在底層硬件上會變慢，而不是僅僅依賴高級語言的性能報告。 並發與並行性的哲學差異： 本書不會教授Python的`multiprocessing`或`threading`庫的具體API細節。相反，我們將對比Actor模型、CSP（Communicating Sequential Processes）與傳統的共享內存並行化在死鎖預防、資源隔離與確定性上的哲學差異。討論的焦點在於，在構建一個需要處理異步數據流的復雜係統時，哪種編程範式能提供最高的可驗證性（Verifiability）。 不包含內容： 關於Python GIL（全局解釋器鎖）的入門級解釋，或如何使用`asyncio`庫編寫簡單的異步Web抓取器。 核心聚焦： 在設計一個處理十億級事件的係統時，如何使用形式化驗證方法來證明並發操作的正確性，以及如何設計一種無鎖（Lock-free）或弱一緻性（Eventual Consistency）的數據結構來應對高並發挑戰。 第三部分：數據結構的高階演進——超越標準庫的結構設計 當數據規模突破常規內存限製時，標準庫中的數據結構（如列錶、字典）的效率急劇下降。本書的這一部分，將專注於設計和分析超越標準範疇的持久化與內存優化數據結構。 我們不介紹如何使用`collections`模塊。本書將探討B+樹、LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）等在現代數據庫和文件係統中扮演核心角色的數據結構的內部構造。重點在於理解它們如何平衡寫入放大（Write Amplification）與讀取延遲（Read Latency）。 流式處理與增量計算： 麵對無限或不可預測的數據流，如何進行有效的聚閤？我們將分析近似算法（Approximation Algorithms），如Count-Min Sketch或HyperLogLog，它們如何在犧牲極小精度的情況下，實現對超大規模基數的精確估計。分析的重點是誤差界限的數學證明，而非這些算法在特定流處理框架（如Kafka Streams）中的具體實現。 不包含內容： 介紹如何使用Pandas DataFrame進行數據清洗或進行簡單的統計描述。 核心聚焦： 深入探究內存映射文件（Memory-Mapped Files）的操作係統底層機製，以及如何設計一個能夠在磁盤和內存之間高效遷移數據塊的自適應緩衝策略。討論將涉及I/O調度和虛擬內存管理對計算性能的深遠影響。 結語：構建麵嚮未來的計算基礎設施 《數據驅動時代的編程範式探索》是一本為那些渴望理解“為什麼”而非僅僅“怎麼做”的資深開發者、係統架構師和理論研究人員準備的讀物。它拒絕停留在應用層麵的工具介紹，而是緻力於揭示驅動現代高性能計算係統的底層理論、工程權衡與抽象設計原則。掌握這些範式，纔能真正駕馭未來十年的計算挑戰。 本書適閤對象： 具有紮實編程基礎，並希望從應用級開發者躍升至係統級設計者，對算法理論、係統架構和軟件可靠性有深刻追求的讀者。 ---

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。
 

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個半路齣傢、對電腦科學和數學都充滿好奇心的學習者來說，《科學運算：Python程式理論與應用(第二版)》簡直像是一場及時雨。我一直對科學計算領域感到興趣，但市麵上很多資源不是太過艱澀難懂，就是太過入門，無法提供足夠的深度。這本書的齣現，正好填補瞭這個空缺。 它循序漸進的編排方式，讓我這個沒有深厚數學背景的讀者也能輕鬆跟上。從最基礎的數值近似，到更進階的插值與逼近、積分與微分的數值方法，每一個章節都像是為我量身打造的。我特別喜歡書中對「浮點數運算」的細膩討論，這是我過去從來沒有深入思考過的部分，但書中詳細解釋瞭浮點數的錶示方式、可能產生的誤差，以及如何在程式中盡量減少這些誤差的影響。這種對細節的關注，讓我對科學運算的嚴謹性有瞭更深的認識。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛進入大學的學生，主修的方嚮是工程學。在大學的學習過程中，我發現很多理論性的知識，如果沒有實際的工具去驗證和應用，很容易變得枯燥乏味。正巧，我的教授推薦瞭《科學運算：Python程式理論與應用(第二版)》這本書，我纔發現原來學習科學運算可以這麼有趣且實用。 書中詳細介紹瞭如何利用Python來解決各種工程上會遇到的數學問題，像是如何用數值方法求解微分方程來模擬物理係統的運動，或是如何利用線性代數來處理電路分析。書中提供的程式碼範例都非常貼近實際應用，讓我能夠很快地將課堂上學到的理論知識，透過編寫程式碼的方式，看到實際的結果。我尤其喜歡書中對於「演算法的效率」的分析，它不僅教我們如何寫齣程式，更引導我們思考如何寫齣更有效率、更穩定的程式，這對我未來在工程上的應用至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《科學運算：Python程式理論與應用(第二版)》真的是一翻開就讓人眼前一亮的寶藏！我身為一個在學術研究領域摸爬滾打多年的學生，一直以來對於如何更有效率地處理龐大的數據、進行複雜的模擬計算，總是有著無窮的睏惑。以前總覺得數學理論很抽象，跟實際的程式設計之間隔著一層紗，但這本書的神奇之處就在於，它把那些看似遙不可及的數學概念，用Python這樣一個平易近人的工具，變得觸手可及。 它不是那種隻會講理論、讓你讀瞭卻不知道怎麼落地的教科書。書中從最基本的數值穩定性、誤差分析，到進階的線性代數、微分方程的數值解法，每一個主題都搭配著豐富的Python程式碼範例。而且，這些範例的設計都非常巧妙，不僅能驗證理論，更能讓你實際感受到演算法的威力。我尤其喜歡它在介紹迭代法時，不僅講瞭原理，還分析瞭不同迭代法的收斂速度、優缺點，甚至還探討瞭如何選擇閤適的初始值來加速收斂。讀完之後，再也不會覺得「理論懂瞭，但程式怎麼寫？」這種窘境瞭。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在科技產業打滾多年的工程師，平常的工作就經常需要處理各種數據分析和模型建置的任務。坦白說，過去我都是倚賴一些現成的科學運算函式庫，雖然能解決眼前的問題，但總覺得不夠深入，對於底層的原理總是一知半解。偶然間聽同事推薦瞭這本《科學運算：Python程式理論與應用(第二版)》，原本以為會是一本比較學術、比較艱澀的書籍，沒想到讀起來卻讓我驚喜連連。 書中對於「為什麼」這件事的解釋，是我最欣賞的部分。它不會直接丟給你一個公式或演算法，而是會從問題的根源齣發，引導你一步步理解為什麼需要這樣的數學方法，以及Python如何將這些方法實現。例如，在介紹矩陣分解時，它不僅解釋瞭LU分解、QR分解等不同方法的優勢，更深入剖析瞭它們在解決線性方程組、最小平方法等問題時的效率與穩定性。最棒的是，書中的Python範例程式碼都寫得非常清晰、模組化，很容易就能夠修改和套用到自己的專案中，讓我這個實務工作者受益良多。

评分☆☆☆☆☆

身為一名資深的軟體開發者，我一直對科學運算和數據分析的領域抱持著高度的興趣，但卻苦於找不到一本能夠兼顧理論深度和實務應用性的書籍。市麵上大部分的科學計算書籍，要不就是過於學術化，讓你讀起來像在啃一本數學論文；要不就是隻停留在API的介紹，讓你知其然不知其所以然。然而，這本《科學運算：Python程式理論與應用(第二版)》徹底改變瞭我的看法。 它非常精準地抓住瞭「理論與應用」之間的平衡點。在介紹每一個數學理論時，都能夠清晰地闡述其背後的邏輯和意義，並緊接著用Python程式碼來示範如何實現，而且這些程式碼的品質都非常高，結構清晰，註解詳盡，讓人一看就懂，並且能夠輕易地將其移植到自己的專案中。我特別欣賞書中對於「優化」和「擬閤」等章節的處理，它不僅介紹瞭不同的演算法，更深入分析瞭它們的收斂性、穩定性以及適用範圍，這對開發高效能的科學運算應用至關重要。