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| 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IPythonNotebook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
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| 關於作者： |
張若愚
2004年獲日本姬路工業大學現兵庫縣立大學碩士學位。畢業後於日本神戶製鋼綜合研究所從事研究開發工作至今，在工作中採用Python作為主要程式設計語言，已完成的研究課題有：嵌入式聲音分離系統、車載音響設備、超音波醫療系統、壓縮機系統的數位類比等。
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| 目錄：
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推薦序
前言
01 Python科學計算環境的安裝與簡介
1.1Python簡介
1.2IPythonNotebook入門
1.3擴充函數庫介紹
02 NumPy–快速處理資料
2.1ndarray物件
2.2ufunc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
4.2Artist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
4.6matplotlib技巧集
05 Pandas–方便的資料分析函數庫
5.1Pandas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
7.1Traits類型入門
7.2Trait類型
7.3TraitsUI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
8.1VTK的管線Pipeline
8.2資料集
8.3TVTK的改進
8.4TVTK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
10.2Cython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
10.6Cython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
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