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内 容 提 要
Python因为其自身的诸多优点而成为科学计算的极佳选择。本书是将Python用于科学计算的实用指南，
既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了最佳实践经验。其主要内容包括：
科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，
用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，
数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。
本书适合对科学计算感兴趣的Python程序员阅读参考。
◆ 著 [印] Hemant Kumar Mehta
译 陶俊杰 陈小莉
责任编辑 朱 巍
执行编辑 贺子娟 李 敏
责任印制 彭志环
◆ 人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
邮编 100164 电子邮件 315@ptpress.com.cn
网址 http://www.ptpress.com.cn
北京 印刷
◆ 开本：800×1000 1/16
印张：13.5
字数：319千字 2017年 1 月第 1 版
印数：1 — 4 000册 2017年 1 月北京第 1 次印刷
著作权合同登记号 图字：01-2016-6691号
定价：49.00元
读者服务热线：(010)51095186转600 印装质量热线：(010)81055316
反盗版热线：(010)81055315
广告经营许可证：京东工商广字第 8052 号
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前 言 1
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版权声明
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Copyright © 2015 Packt Publishing. First published in the English language under the title Mastering
Python Scientific Computing. 4
Simplified Chinese-language edition copyright © 2017 by Posts & Telecom Press. All rights reserved.
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本书中文简体字版由Packt Publishing授权人民邮电出版社独家出版。未经出版者书面许可，
不得以任何方式复制或抄袭本书内容。
版权所有，侵权必究。 6
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2 前 言
谨以此书献给我的父母，以及我的精神导师——Manohar Chandwani教授（已故）
和Priyesh Kanungo教授。
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前 言 1
1
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译 者 序
3
数据是事实的抽象形式，能比较则可量化。只要定义了事实的起点（几何中称为原点，代数
中称为数字0），一切模棱两可的表象通过对比都将变得井然有序。然而，有时人们关心的事实是 4
复杂的、多维的、难以想象的，因此需要分析数据、梳理信息、积累知识、作出决策。随着数据
获取和计算成本的不断降低，开源免费的数据采集与分析工具愈加便利，人们将更愿意接受采集
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数据与分析数据的过程，用数据提高工作效率，改善生活质量。各门学科中不问数据的“差不多
先生”将被淘汰，以数据为基础的“德先生”与“赛先生”将重回中国。科学是反复的实验，民
主是具体的实践，二者都离不开数据的支持。科学与工程领域的各门学科都是建立在数据的基础
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上，用数据发现问题、解决问题、展现研究成果，是科学家与工程师认识世界、改造世界的必然
手段。科学家与工程师在解决专业领域的计算任务时，需要建立数据模型、分析历史数据、预测
未来趋势，这些都离不开专业的科学计算工具。Python简洁优雅、开源免费、模块丰富、社区活
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跃，是许多科学家与工程师解决复杂计算问题的必备工具，而以NumPy和SciPy为基础构建的
Python科学计算环境，在科学与工程领域已经有着十分广泛的应用。
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对于科学计算难题，Python总能立竿见影。本书作者在科学计算领域经验十分丰富，知识框
架完整，见解独到，可谓精通科学计算。作者在书中以科学计算生态系统的视角，不仅全面阐述
了Python科学计算环境的基础内容，还为你提供了Python科学计算的精彩案例，总结了科学计算
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的最佳实践经验。作者首先以科学计算的概念和作业流程为切入点，总结科学计算的任务和难点，
进而结合Python的功能特性论述选择Python进行科学计算的理由，总结Python为科学计算提供的
工具与API。之后，作者以科学计算的对象——数据——为基础，介绍数据存储的不同文件格式，
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以及为科学计算实验生成数据的常用随机数生成方法。然后，作者详细地介绍了Python科学计算
的生态环境，通过大量示例介绍NumPy、SciPy、SymPy、IPython、matplotlib和pandas等科学计
算模块的功能，以及这些模块在数据统计、符号计算、交互编程、数据可视化等领域的应用。在
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大数据时代，Python科学计算不能忽视高性能计算的需求，因此作者用第8章的内容详细介绍了
Python关于并行与大数据计算的方法，包括IPython的并行计算框架、多进程与多线程、Hadoop
与PySpark分布式计算。
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书中还有Python在科学与工程领域大量的科学计算案例。在中国L型新常态已成定局、工业
4.0方兴未艾之际，通过数据寻求成本与效率的均衡，挖掘潜在的用户需求，增强用户体验，都
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显得更加重要。数据分析方法不再局限于课本与描述性统计，国家、企业、家庭甚至个人发展中
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2 译者序
的每一个合理决策都需要数据的支持。另外，本书最后一章总结了一些科学软件开发项目中设计、
实施、发布、数据安全、维护与客户支持以及Python语言编程等方面的最佳实践。为了方便读者
查询Python模块，作者在书中整理了不同学科中解决具体问题时常用的Python科学计算模块。
Python科学计算的模块非常丰富，读者在PyPI网站（https://pypi.python.org/pypi）上可以看到最新
发布的模块信息。全书示例程序使用Python 2.7，所有程序稍加调整（改print语句）或使用2to3
工具，即可在Python 3环境下运行。强烈推荐使用Anaconda科学计算软件，它集成了Python科学
计算的常见模块，有适用于Windows、Mac OS、Linux系统的不同版本。BTW，在中国内地的普
通网络环境下，建议使用清华大学的TUNA镜像下载Anaconda安装包（https://mirrors.tuna.tsinghua.
edu.cn/anaconda/archive/）。Python模块的下载和配置方式请参考https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/
help/anaconda/，其配置方法十分简单。运行以下命令即可添加Anaconda Python免费仓库：
conda config --add channels
'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes
对于那些Anaconda官方未添加的模块，使用pip安装即可。网络环境好的同学，也可以考虑
conda-forge。更多精彩，等你探索。另外，Anaconda Cloud、Wakari（已经被Anaconda收购）、微
软Azure notebook等云计算环境都安装了常用的科学计算模块，可以灵活配置，免费使用，很适
合上手，只要有浏览器就都可以写代码。Python与PyData社区十分活跃，推荐感兴趣的读者持续
关注。
科学与工程学科众多，知识浩如烟海，内容非常专业。本书中涉及数学、物理、医学等诸多
方面的专业知识，对纯工科出身的我们来说颇有难度，相关知识我们重点参考了维基百科。若读
者在阅读过程中发现有翻译不当的地方，还请帮忙指正，非常感谢。
陶俊杰 陈小莉
2016年7月
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前 言 1
1
2
前 言
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“我坚信几十年后，科学历史学家会把我们目前所处的时代，描述成科学
4
史上一个具有深远和重大意义的转型期。在这个过程中，不断涌现的免费开源
软件扮演了重要角色。”
——Fernando Perez，IPython创始人 5
本书主要介绍Python用于科学计算的API和工具包。我强烈推荐给奋战在工程计算和科学计
算领域的朋友们。科学计算是一个交叉领域，需要计算机科学、数学、自然科学（至少是物理学、
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化学、环境科学、生物学等学科中的一种）以及工程学的知识。Python包含大量的包、API和工
具，为众多科学与工程领域提供所需的功能。
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用户众多的社区、丰富齐全的帮助文档、大量的科学计算库和开发环境、高效的性能以及良
好的支持，使得Python成为科学计算的极佳选择。
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本书内容
第1章，科学计算概况与选择Python的理由，主要介绍科学计算的基本概念，同时介绍Python
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的背景知识、指导原则以及为何用Python进行科学计算是十分高效的。
第2章，科学工作流和科学计算的结构，主要介绍通常在解决科学问题时需要用到的数学与
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数值分析概念，还会简单地介绍Python语言为科学计算提供的包、工具和API。
第3章，有效地制造与管理科学数据，主要介绍科学项目相关数据的各个方面，包括基本
概念、各种数据操作以及存储数据的格式与软件，还会介绍一些标准数据集和生成合成数据的 11
技术。
第4章，Python科学计算API，主要介绍不同科学计算API和工具（包括NumPy、SciPy和SymPy
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等）的基本概念、特性以及简单的示例程序，还会简单地介绍使用IPython、matplotlib和pandas
进行交互式计算、数据分析以及数据可视化。
第5章，数值计算，主要介绍如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算。一开始先介 13
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