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清华开发者书库.PythonPython科学计算及实践 版权信息
- ISBN：9787302563976
- 条形码：9787302563976 ; 978-7-302-56397-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
清华开发者书库.PythonPython科学计算及实践 本书特色
内容深入浅出，既有对基础知识点的讲解，也涉及关键问题和重点、难点的分析和解决。 具有超强的实用性，实例丰富，提供完整的程序代码，书中给出了90多个实例让读者理解概念、原理和算法。 以理论与实践相结合为出发点，介绍Python科学计算中的相关内容，使零基础读者也可以快速上手。 干货分享，注重实战，90多个实例讲述Python科学计算中的相关内容作者针对如何使用Python进行科学编程而编写了这本引人入胜的图书，讲解细致透彻，注重实用。《Python科学计算及实践》中所使用的例子取自作者日常的科研实践，展示了每个计算科学家工具箱中的核心概念和技术。 ——胡晓敏 中山大学 《Python科学计算及实践》先介绍相关概念、公式，再通过典型实例来巩固相关知识点，而且在实例的实现代码中，给出了详细的注释。内容构思精妙，有助于读者迈出重要的一步，从而朝着正确的方向开始编程。 ——阮远华 中国科学院 《Python科学计算及实践》是一本利用Python实现科学计算、解决实际问题的参考书。Python有着丰富的扩展库，可以轻松地完成各种高级任务，开发者可以用Python实现应用程序所需的各种功能。 ——胡绍林 西安电子科学大学用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。《Python科学计算及实践》除了介绍数值计算外，还介绍怎样利用Python解决数值中的实际应用。 ——韩国强 华南理工大学干货分享，注重实战，90多个实例讲述Python科学计算中的相关内容
清华开发者书库.PythonPython科学计算及实践 内容简介
《Python科学计算及实践》介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，书中除了介绍数值计算外，还介绍了怎样利用Python解决数值中的实际应用，带领读者领略利用Python解决实际问题的简单、快捷等特性。《Python科学计算及实践》共11章，具体内容主要有Python数值基础、模型评估与概率统计、贝叶斯分类器、频率与快速傅里叶变换、线性回归、多分类器系统、Scipy科学计算库、统计分析、数值分析、数据可视化、数据处理等。 《Python科学计算及实践》可作为利用Python进行科学计算的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，也可作为高等院校相关专业的教材。
清华开发者书库.PythonPython科学计算及实践 目录
目录
第1章Python科学基础
1.1Python初尝
1.2辅助工具
1.3使用第三方库
1.4缩进
1.5内置函数
1.6模块
1.6.1数据结构
1.6.2使用列表
1.6.3元组
1.6.4字典
1.7Python中的函数
1.8循环
1.9基因表达
1.10NumPy的N维数组
1.10.1N维数组代替Python列表
1.10.2向量化
1.10.3广播
1.11标准化
1.12习题
第2章模型评估与概率统计
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1留出法
2.2.2交叉验证法
2.2.3自助法
2.2.4调参与*终模型
2.3性能度量
2.3.1错误率和精度
2.3.2查准率与查全率
2.3.3ROC曲线
2.3.4代价敏感错误率与代价曲线
2.4比较检验
2.4.1假设检验
2.4.2交叉验证t检验
2.4.3McNemar检验
2.5偏差和方差
2.6习题
第3章贝叶斯分类器
3.1贝叶斯学派
3.1.1贝叶斯学派论述
3.1.2贝叶斯决策论
3.1.3贝叶斯原理
3.2参数估计
3.2.1似然函数
3.2.2极大似然估计原理
3.2.3极大似然估计(ML估计)
3.2.4极大后验概率估计(MAP估计)
3.3朴素贝叶斯
3.3.1基本框架
3.3.2朴素贝叶斯分类算法实现二分类
3.3.3贝叶斯算法实现垃圾邮件分类
3.3.4MultinomialNB的实现
3.3.5GaussianNB的实现
3.3.6MergedNB的实现
3.3.7BernoulliNB分类器实现
3.4半朴素贝叶斯
3.4.1ODE算法
3.4.2SPODE算法
3.4.3AODE算法
3.5贝叶斯网
3.6习题
第4章频域与快速傅里叶变换
4.1频率直方图
4.2傅里叶变换
4.2.1一维傅里叶变换
4.2.2二维傅里叶变换
4.2.3Python实现傅里叶变换
4.3快速傅里叶变换
4.4频域滤波
4.4.1低通滤波器
4.4.2高通滤波器
4.4.3频率域高通滤波器
4.4.4巴特沃斯滤波器
4.5平滑空域滤波器
4.5.1基本灰度变换函数
4.5.2对数变换
4.5.3幂律(伽马)变换
4.6线性滤波器
4.6.1均值滤波器
4.6.2非线性滤波器
4.7锐化空间滤波
4.7.1基本概述
4.7.2拉普拉斯算子
4.8习题
第5章线性回归
5.1概述
5.2普通线性回归
5.2.1基本概述
5.2.2Python实现
5.3广义线性模型
5.4逻辑回归
5.5岭回归
5.6Lasso回归
5.7弹性网络
5.8线性判别分析
5.8.1线性判别二分类情况
5.8.2线性判别多类情况
5.8.3线性判别分析实现
5.9习题
第6章多分类器系统
6.1多分类器系统原理及误差
6.2Bagging与AdaBoost算法
6.2.1Bagging算法
6.2.2PAC与Boosting算法
6.2.3AdaBoost算法
6.3随机森林算法
6.3.1决策树
6.3.2随机森林
6.3.3随机森林模型的注意点
6.3.4随机森林实现过程
6.4多分类器实战
6.5习题
第7章Scipy科学计算库
7.1文件输入和输出
7.2线性代数操作
7.3傅里叶变换
7.4积分
7.5插值
7.6拟合
7.6.1*小二乘拟合
7.6.2一元一阶线性拟合
7.6.3一元多阶线性拟合(多项式拟合)
7.7图像处理
7.8边缘检测
7.9正交距离回归
7.10数学形态学运算
7.10.1二值形态学
7.10.2灰度形态学
7.10.3开运算和闭运算
7.11卷积运算
7.12中值滤波器
7.13稀疏矩阵的存储和表示
7.14特殊函数
7.15习题
第8章统计分析
8.1随机变量
8.1.1获取帮助
8.1.2通用方法
8.1.3缩放
8.1.4形态(shape)变量
8.1.5冻结分布
8.1.6广播
8.1.7离散分布的特殊之处
8.1.8构造具体的分布
8.2几种常用分布
8.2.1正态分布
8.2.2均匀分布
8.2.3泊松分布
8.2.4二项式分布
8.2.5卡方分布
8.3样本分析
8.3.1描述统计
8.3.2t检验和KS检验
8.3.3分布尾部
8.3.4正态分布的特殊检验
8.3.5比较两个样本
8.4核密度估计
8.4.1单元估计
8.4.2多元估计
8.5习题
第9章数值分析
9.1主成分分析
9.1.1主成分分析的原理
9.1.2PCA算法
9.1.3PCA降维的两个准则
9.1.4PAC的实现
9.2奇异值分解
9.2.1奇异值分解的原理
9.2.2求超定方程的解
9.3k近邻算法
9.3.1k近邻算法概述
9.3.2可视化与距离计算
9.4聚类算法
9.4.1聚类的有效性指标
9.4.2距离度量
9.4.3k均值聚类
9.4.4高斯混合聚类
9.4.5密度聚类
9.4.6层次聚类
9.5数据标准化
9.5.1数据标准化的两个原因
9.5.2几种标准化方法
9.6特征选择
9.7习题
第10章数据可视化
10.1Matplotlib生成数据图
10.1.1安装Matplotlib包
10.1.2Matplotlib数据图入门
10.1.3图例
10.1.4坐标轴
10.1.5多个子图
10.2其他数据图
10.2.1饼图
10.2.2柱状图
10.2.3散点图
10.2.4等高线图
10.2.53D图形
10.3Pygal数据图
10.3.1安装Pygal包
10.3.2Pygal数据图入门
10.4Pygal常见数据图
10.4.1折线图
10.4.2水平折线图
10.4.3叠加折线图
10.4.4饼图
10.4.5点图
10.4.6仪表图
10.4.7雷达图
10.5习题
第11章数据处理
11.1CSV文件格式
11.2JSON数据
11.2.1JSON的基本知识
11.2.2Python的JSON支持
11.3数据清洗
11.4读取网络数据
11.5习题
展开全部
清华开发者书库.PythonPython科学计算及实践 作者简介
梁佩莹，女，南京大学博士。主持及参加了多项省部级项目与多种书籍的编写工作。研究领域：智能测控与交通技术、计算机应用技术、大数据与网络安全技术、电动汽车技术。
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