Python科学计算与可视化教程

　　《Python科学计算与可视化教程》为计算机编程语言Python的入门及应用类专业书籍，面向编程零基础或计算机语言初学者，使读者在打好编程基础之上还能熟练掌握本专业知识科学计算和可视化的能力。《Python科学计算与可视化教程》用浅显易懂的语言描述相关概念，以贴近应用的例题供读者练习巩固，帮助读者理解、掌握Python语言编程的基本思想，力求实现面向相关专业需要的基本应用开发能力的培养。《Python科学计算与可视化教程》共8章，章对应用计算机进行工程项目的科学计算与可视化进行简要介绍；第2~3章为Python开发环境的安装配置和Python语言的语法，包括基础知识、流程控制、数据类型、字符、函数等；第4~5章为Python数值计算扩展库Numpy和数据处理库Pandas的使用方法；第6章给出了丰富的应用案例；第7~8章为Plotly动态可视化绘图入门和PlotlyExpress简介，供有兴趣的读者拓展学习。《Python科学计算与可视化教程》既可作为高等教育本、专科院校计算机相关专业的教材，也可作为编程爱好者的入门参考书，尤其是可作为非计算机专业的编程入门教材。

暂缺《Python科学计算与可视化教程》作者简介

1 科学计算与可视化简介
1．1 科学计算概论
1．2 科学计算知识体系
1．3 科学计算硬件
1．4 科学计算软件
1．5 误差分析
1．6 本章小结
2 Python版本与开发环境的安装
2．1 Python简介
2．2 开发环境的配置
2．3 本章小结
3 Python语言程序设计入门
3．1 Python变量与数据类型
3．2 编写Hello World实例
3．3 运算符
3．4 条件与循环语句
3．5 函数
3．6 类与模块
3．7 错误与异常
3．8 本章小结
4 Python科学计算入门
4．1 Numpy简介
4．2 Ndarray对象
4．3 切片与索引
4．4 视图与副本
4．5 错误与异常常用数组操作及函数
4．6 字节交换
4．7 文件操作
4．8 本章小结
5 数据处理库Pandas
5．1 Pandas简介
5．2 Pandas对象简介
5．3 数值取值与选择
5．4 常用函数
5．5 处理时间序列
5．6 文件操作
5．7 本章小结
6 Python科学计算案例
6．1 插值与拟合
6．2 Sympy符号计算
6．3 快速傅里叶变换（FFT）
6．4 模糊计算
6．5 小波
6．6 K近邻及SVM
6．7 神经网络
6．8 本章小结
7 Plotly动态可视化绘图入门
7．1 Plotly绘图库简介
7．2 Plotly绘图案例
7．3 本章小结
8 Plotly Express简介
8．1 常用数据可视化接口介绍
8．2 常用可视化函数
8．3 本章小结
参考文献