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172千字 字数
2025-06-01 发行日期
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主编推荐语

详细介绍如何使用Python解决数学问题。

内容简介

本书不仅涵盖Python包、绘图工具和代码等基础知识，还将深入探讨微积分、概率与统计、几何等传统数学理论及其应用。

此外，书中还涉及当前机器学习和人工智能领域的热门主题，如树和网络、回归和预测等。每章围绕一个主题的多个方面或同一主题的多种典型方法详细展开，分别从“准备工作”“实现方法”“原理解析”“更多内容”等方面进行细致介绍，循序渐进地引导读者掌握每项技术，而且每章最后还会推荐高质量的学习资源。

这种结构不仅适合初学者逐步学习，也会为有经验的程序员和数据科学家提供实用的方法论。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 作者简介
  • 审校者简介
  • 前言
  • 第1章 基础软件包、函数和概念简介
  • 1.1 技术要求
  • 1.2 探索Python的数值类型
  • 1.2.1 Decimal类型
  • 1.2.2 Fraction类型
  • 1.2.3 复数类型
  • 1.3 理解基本数学函数
  • 1.4 深入探究NumPy世界
  • 1.4.1 元素访问
  • 1.4.2 数组的算术运算和函数
  • 1.4.3 有用的数组创建例程
  • 1.4.4 高维数组
  • 1.5 使用矩阵和线性代数
  • 1.5.1 基本方法和性质
  • 1.5.2 矩阵乘法
  • 1.5.3 行列式和逆
  • 1.5.4 方程组
  • 1.5.5 特征值和特征向量
  • 1.5.6 稀疏矩阵
  • 1.6 总结
  • 1.7 拓展阅读
  • 第2章 使用Matplotlib进行数学绘图
  • 2.1 技术要求
  • 2.2 使用Matplotlib进行基本绘图
  • 2.2.1 准备工作
  • 2.2.2 实现方法
  • 2.2.3 原理解析
  • 2.2.4 更多内容
  • 2.3 添加子图
  • 2.3.1 准备工作
  • 2.3.2 实现方法
  • 2.3.3 原理解析
  • 2.3.4 更多内容
  • 2.3.5 另请参阅
  • 2.4 绘制误差条图形
  • 2.4.1 准备工作
  • 2.4.2 实现方法
  • 2.4.3 原理解析
  • 2.4.4 更多内容
  • 2.5 保存Matplotlib图形
  • 2.5.1 准备工作
  • 2.5.2 实现方法
  • 2.5.3 原理解析
  • 2.5.4 更多内容
  • 2.5.5 另请参阅
  • 2.6 曲面图和等高线图
  • 2.6.1 准备工作
  • 2.6.2 实现方法
  • 2.6.3 原理解析
  • 2.6.4 更多内容
  • 2.6.5 另请参阅
  • 2.7 自定义三维图
  • 2.7.1 准备工作
  • 2.7.2 实现方法
  • 2.7.3 原理解析
  • 2.7.4 更多内容
  • 2.8 用箭头图绘制向量场
  • 2.8.1 准备工作
  • 2.8.2 实现方法
  • 2.8.3 原理解析
  • 2.8.4 更多内容
  • 2.9 拓展阅读
  • 第3章 微积分和微分方程
  • 3.1 技术要求
  • 3.2 微积分入门
  • 3.3 使用多项式和微积分
  • 3.3.1 准备工作
  • 3.3.2 实现方法
  • 3.3.3 原理解析
  • 3.3.4 更多内容
  • 3.3.5 另请参阅
  • 3.4 使用SymPy进行符号微分和积分
  • 3.4.1 准备工作
  • 3.4.2 实现方法
  • 3.4.3 原理解析
  • 3.4.4 更多内容
  • 3.5 求解方程
  • 3.5.1 准备工作
  • 3.5.2 实现方法
  • 3.5.3 原理解析
  • 3.5.4 更多内容
  • 3.6 使用SciPy对函数进行数值积分
  • 3.6.1 准备工作
  • 3.6.2 实现方法
  • 3.6.3 原理解析
  • 3.6.4 更多内容
  • 3.7 简单微分方程的数值求解
  • 3.7.1 准备工作
  • 3.7.2 实现方法
  • 3.7.3 原理解析
  • 3.7.4 更多内容
  • 3.7.5 另请参阅
  • 3.8 求解微分方程组
  • 3.8.1 准备工作
  • 3.8.2 实现方法
  • 3.8.3 原理解析
  • 3.8.4 更多内容
  • 3.9 偏微分方程的数值求解
  • 3.9.1 准备工作
  • 3.9.2 实现方法
  • 3.9.3 原理解析
  • 3.9.4 更多内容
  • 3.9.5 另请参阅
  • 3.10 利用离散傅里叶变换进行信号处理
  • 3.10.1 准备工作
  • 3.10.2 实现方法
  • 3.10.3 原理解析
  • 3.10.4 更多内容
  • 3.10.5 另请参阅
  • 3.11 使用JAX实现自动微分和微积分
  • 3.11.1 准备工作
  • 3.11.2 实现方法
  • 3.11.3 原理解析
  • 3.11.4 更多内容
  • 3.11.5 另请参阅
  • 3.12 使用JAX求解微分方程
  • 3.12.1 准备工作
  • 3.12.2 实现方法
  • 3.12.3 原理解析
  • 3.12.4 另请参阅
  • 3.13 拓展阅读
  • 第4章 使用随机性和概率
  • 4.1 技术要求
  • 4.2 随机选择条目
  • 4.2.1 准备工作
  • 4.2.2 实现方法
  • 4.2.3 原理解析
  • 4.2.4 更多内容
  • 4.3 生成随机数据
  • 4.3.1 准备工作
  • 4.3.2 实现方法
  • 4.3.3 原理解析
  • 4.3.4 更多内容
  • 4.4 更改随机数生成器
  • 4.4.1 准备工作
  • 4.4.2 实现方法
  • 4.4.3 原理解析
  • 4.4.4 更多内容
  • 4.5 生成服从正态分布的随机数
  • 4.5.1 准备工作
  • 4.5.2 实现方法
  • 4.5.3 原理解析
  • 4.5.4 更多内容
  • 4.6 处理随机过程
  • 4.6.1 准备工作
  • 4.6.2 实现方法
  • 4.6.3 原理解析
  • 4.6.4 更多内容
  • 4.7 利用贝叶斯技术分析转换率
  • 4.7.1 准备工作
  • 4.7.2 实现方法
  • 4.7.3 原理解析
  • 4.7.4 更多内容
  • 4.8 用蒙特卡罗模拟估计参数
  • 4.8.1 准备工作
  • 4.8.2 实现方法
  • 4.8.3 原理解析
  • 4.8.4 更多内容
  • 4.8.5 另请参阅
  • 4.9 拓展阅读
  • 第5章 使用树和网络
  • 5.1 技术要求
  • 5.2 在Python中创建网络
  • 5.2.1 准备工作
  • 5.2.2 实现方法
  • 5.2.3 原理解析
  • 5.2.4 更多内容
  • 5.3 可视化网络
  • 5.3.1 准备工作
  • 5.3.2 实现方法
  • 5.3.3 原理解析
  • 5.3.4 更多内容
  • 5.4 了解网络的基本特征
  • 5.4.1 准备工作
  • 5.4.2 实现方法
  • 5.4.3 原理解析
  • 5.4.4 更多内容
  • 5.5 生成网络邻接矩阵
  • 5.5.1 准备工作
  • 5.5.2 实现方法
  • 5.5.3 原理解析
  • 5.5.4 更多内容
  • 5.6 创建有向加权网络
  • 5.6.1 准备工作
  • 5.6.2 实现方法
  • 5.6.3 原理解析
  • 5.6.4 更多内容
  • 5.7 在网络中寻找最短路径
  • 5.7.1 准备工作
  • 5.7.2 实现方法
  • 5.7.3 原理解析
  • 5.7.4 更多内容
  • 5.8 量化网络中的聚类
  • 5.8.1 准备工作
  • 5.8.2 实现方法
  • 5.8.3 原理解析
  • 5.8.4 更多内容
  • 5.9 为网络着色
  • 5.9.1 准备工作
  • 5.9.2 实现方法
  • 5.9.3 原理解析
  • 5.9.4 更多内容
  • 5.10 寻找最小生成树和支配集
  • 5.10.1 准备工作
  • 5.10.2 实现方法
  • 5.10.3 原理解析
  • 5.11 拓展阅读
  • 第6章 使用数据和统计学
  • 6.1 什么是统计学
  • 6.2 技术要求
  • 6.3 创建Series和DataFrame对象
  • 6.3.1 准备工作
  • 6.3.2 实现方法
  • 6.3.3 原理解析
  • 6.3.4 更多内容
  • 6.3.5 另请参阅
  • 6.4 从DataFrame中加载数据和向DataFrame存储数据
  • 6.4.1 准备工作
  • 6.4.2 实现方法
  • 6.4.3 原理解析
  • 6.4.4 另请参阅
  • 6.5 在DataFrame中操作数据
  • 6.5.1 准备工作
  • 6.5.2 实现方法
  • 6.5.3 原理解析
  • 6.5.4 更多内容
  • 6.6 从DataFrame中绘制数据
  • 6.6.1 准备工作
  • 6.6.2 实现方法
  • 6.6.3 原理解析
  • 6.6.4 更多内容
  • 6.7 从DataFrame中获取描述性统计信息
  • 6.7.1 准备工作
  • 6.7.2 实现方法
  • 6.7.3 原理解析
  • 6.7.4 更多内容
  • 6.8 通过抽样了解总体
  • 6.8.1 准备工作
  • 6.8.2 实现方法
  • 6.8.3 原理解析
  • 6.8.4 另请参阅
  • 6.9 对DataFrame中的分组数据进行操作
  • 6.9.1 准备工作
  • 6.9.2 实现方法
  • 6.9.3 原理解析
  • 6.10 使用t检验进行假设检验
  • 6.10.1 准备工作
  • 6.10.2 实现方法
  • 6.10.3 原理解析
  • 6.10.4 更多内容
  • 6.11 使用ANOVA进行假设检验
  • 6.11.1 准备工作
  • 6.11.2 实现方法
  • 6.11.3 原理解析
  • 6.11.4 更多内容
  • 6.12 非参数数据的假设检验
  • 6.12.1 准备工作
  • 6.12.2 实现方法
  • 6.12.3 原理解析
  • 6.13 使用Bokeh创建交互式图形
  • 6.13.1 准备工作
  • 6.13.2 实现方法
  • 6.13.3 原理解析
  • 6.13.4 更多内容
  • 6.14 拓展阅读
  • 第7章 使用回归和预测
  • 7.1 技术要求
  • 7.2 使用基本线性回归
  • 7.2.1 准备工作
  • 7.2.2 实现方法
  • 7.2.3 原理解析
  • 7.2.4 更多内容
  • 7.3 使用多重线性回归
  • 7.3.1 准备工作
  • 7.3.2 实现方法
  • 7.3.3 原理解析
  • 7.4 使用对数回归进行分类
  • 7.4.1 准备工作
  • 7.4.2 实现方法
  • 7.4.3 原理解析
  • 7.4.4 更多内容
  • 7.5 使用ARMA对时间序列数据进行建模
  • 7.5.1 准备工作
  • 7.5.2 实现方法
  • 7.5.3 原理解析
  • 7.5.4 更多内容
  • 7.6 基于ARIMA的时间序列数据预测
  • 7.6.1 准备工作
  • 7.6.2 实现方法
  • 7.6.3 原理解析
  • 7.7 使用ARIMA预测季节性数据
  • 7.7.1 准备工作
  • 7.7.2 实现方法
  • 7.7.3 原理解析
  • 7.7.4 更多内容
  • 7.8 使用Prophet对时间序列数据进行建模
  • 7.8.1 准备工作
  • 7.8.2 实现方法
  • 7.8.3 原理解析
  • 7.8.4 更多内容
  • 7.9 使用签名总结时间序列数据
  • 7.9.1 准备工作
  • 7.9.2 实现方法
  • 7.9.3 原理解析
  • 7.9.4 更多内容
  • 7.9.5 另请参阅
  • 7.10 拓展阅读
  • 第8章 几何问题
  • 8.1 技术要求
  • 8.2 二维几何形状的可视化
  • 8.2.1 准备工作
  • 8.2.2 实现方法
  • 8.2.3 原理解析
  • 8.2.4 更多内容
  • 8.2.5 另请参阅
  • 8.3 查找内点
  • 8.3.1 准备工作
  • 8.3.2 实现方法
  • 8.3.3 原理解析
  • 8.4 在图像中查找边缘
  • 8.4.1 准备工作
  • 8.4.2 实现方法
  • 8.4.3 原理解析
  • 8.5 平面图形的三角剖分
  • 8.5.1 准备工作
  • 8.5.2 实现方法
  • 8.5.3 原理解析
  • 8.5.4 更多内容
  • 8.5.5 另请参阅
  • 8.6 计算凸包
  • 8.6.1 准备工作
  • 8.6.2 实现方法
  • 8.6.3 原理解析
  • 8.7 构建贝塞尔曲线
  • 8.7.1 准备工作
  • 8.7.2 实现方法
  • 8.7.3 原理解析
  • 8.7.4 更多内容
  • 8.8 拓展阅读
  • 第9章 寻找最优解
  • 9.1 技术要求
  • 9.2 最小化简单线性函数
  • 9.2.1 准备工作
  • 9.2.2 实现方法
  • 9.2.3 原理解析
  • 9.2.4 更多内容
  • 9.3 最小化非线性函数
  • 9.3.1 准备工作
  • 9.3.2 实现方法
  • 9.3.3 原理解析
  • 9.3.4 更多内容
  • 9.4 采用梯度下降法进行优化
  • 9.4.1 准备工作
  • 9.4.2 实现方法
  • 9.4.3 原理解析
  • 9.4.4 更多内容
  • 9.5 用最小二乘法拟合数据曲线
  • 9.5.1 准备工作
  • 9.5.2 实现方法
  • 9.5.3 原理解析
  • 9.5.4 更多内容
  • 9.6 分析简单的双人博弈
  • 9.6.1 准备工作
  • 9.6.2 实现方法
  • 9.6.3 原理解析
  • 9.6.4 更多内容
  • 9.7 计算纳什均衡
  • 9.7.1 准备工作
  • 9.7.2 实现方法
  • 9.7.3 原理解析
  • 9.7.4 更多内容
  • 9.7.5 另请参阅
  • 9.8 拓展阅读
  • 第10章 提升工作效率
  • 10.1 技术要求
  • 10.2 使用Pint跟踪单位
  • 10.2.1 准备工作
  • 10.2.2 实现方法
  • 10.2.3 原理解析
  • 10.2.4 更多内容
  • 10.3 考虑计算中的不确定性
  • 10.3.1 准备工作
  • 10.3.2 实现方法
  • 10.3.3 原理解析
  • 10.3.4 更多内容
  • 10.4 从NetCDF文件中加载数据和向NetCDF文件存储数据
  • 10.4.1 准备工作
  • 10.4.2 实现方法
  • 10.4.3 原理解析
  • 10.4.4 更多内容
  • 10.5 将Jupyter notebook作为脚本执行
  • 10.5.1 准备工作
  • 10.5.2 实现方法
  • 10.5.3 原理解析
  • 10.5.4 更多内容
  • 10.6 验证数据
  • 10.6.1 准备工作
  • 10.6.2 实现方法
  • 10.6.3 原理解析
  • 10.7 使用Cython加速代码
  • 10.7.1 准备工作
  • 10.7.2 实现方法
  • 10.7.3 原理解析
  • 10.7.4 更多内容
  • 10.8 使用Dask进行分布式计算
  • 10.8.1 准备工作
  • 10.8.2 实现方法
  • 10.8.3 原理解析
  • 10.8.4 更多内容
  • 10.9 为数据科学编写可重用代码
  • 10.9.1 准备工作
  • 10.9.2 实现方法
  • 10.9.3 原理解析
  • 10.9.4 更多内容
  • 10.9.5 另请参阅
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。