Научное программирование на Python [Кристиан Хилл] (pdf) читать постранично

Этот интенсивный вводный курс позволяет пройти путь от основ до
формирования продвинутых навыков, благодаря чему читатели смогут
быстро повысить свой уровень профессиональной подготовки. Книга
изобилует примерами и решениями, взятыми из реальной инженерной
и научной практики.
Изучение начинается с общих концепций программирования, таких как
циклы и функции в ядре Python 3, затем рассматриваются библиотеки
NumPy, SciPy и Matplotlib для вычислительного программирования
и визуализации данных. Обсуждается использование виртуального
блокнота Jupyter Notebooks для создания мультимедийных совместно
используемых документов для научного анализа. Отдельная глава посвящена анализу данных с использованием библиотеки pandas. В заключительной главе представлены более сложные темы, такие как точность
вычислений с применением чисел с плавающей точкой и обеспечение
стабильности алгоритмов.
Издание адресовано студентам, ученым, специалистам по работе
с данными, которым требуется прочная основа для решения насущных
задач с помощью Python.
Кристиан Хилл – физик и специалист в области физической химии,
в настоящее время работающий в Интернациональном агентстве по
использованию атомной энергии (International Atomic Energy Agency).
Обладает более чем 25-летним опытом программирования в области
физических наук и программирует на Python 15 лет. В своих исследованиях использует Python для создания, анализа, обработки, управления и
визуализации крупных наборов данных в области спектроскопии, физики
плазмы и материаловедения.
ISBN 978-5-97060-914-9

Интернет-магазин:
www.dmkpress.com
Оптовая продажа:
КТК “Галактика”
books@alians-kniga.ru

www.дмк.рф

9 785970 609149

Научное программирование на Python

Студенты и исследователи всех уровней постепенно переходят на язык
программирования Python как альтернативу коммерческим программным
продуктам.

Кристиан Хилл

Научное
программирование
на Python

Кристиан Хилл

Научное
программирование
на Python

Learning Scientific
Programming
with Python
Second Edition

Christian Hill

Научное
программирование
на Python

Кристиан Хилл

Москва, 2021

УДК 004.94Phyton
ББК 32.972
Х45

Х45

Кристиан Хилл
Научное программирование на Python / пер. с анг. А. В. Снастина. – М.:
ДМК Пресс, 2021. – 646 с.: ил.
ISBN 978-5-97060-914-9
Книга начинается с общих концепций программирования, таких как циклы
и функции в ядре Python 3, затем рассматриваются библиотеки NumPy, SciPy
и Matplotlib для вычислительного программирования и визуализации данных.
Обсуждается использование виртуального блокнота Jupyter Notebooks для
создания мультимедийных совместно используемых документов для научного
анализа. Отдельная глава посвящена анализу данных с использованием библиотеки pandas. В заключительной части представлены более сложные темы,
такие как точность вычислений с применением чисел с плавающей точкой
и обеспечение стабильности алгоритмов.
Издание адресовано студентам, ученым, специалистам по работе с данными,
которым требуется прочная основа для решения насущных задач с помощью
Python

УДК 004.94Phyton
ББК 32.972
Original English language edition published by Cambridge University Press is part of the
University of Cambridge. Copyright © 2020 by Christian Hill.
Russian-language edition copyright © 2021 by DMK Press. All rights reserved.
Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена
в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав.

ISBN (анг.) 978-1108745918
ISBN (рус.) 978-5-97060-914-9

© 2015, 2020 Christian Hill
© Оформление, издание, перевод, ДМК Пресс, 2021

Научное программирование
на Python
Изучение основных задач программирования на профессиональном уровне с нуля с реальными научными примерами и решениями, взятыми из научной и инженерной практики. Студенты и исследователи всех уровней постепенно переходят на мощный язык программирования Python как альтернативу
коммерческим программным продуктам. Этот интенсивный вводный курс
позволяет пройти путь от основ до продвинутых концепций в одной книге,
дающий возможность читателям быстро поднимать свой уровень профессиональной подготовки.
Книга начинается с общих концепций программирования, таких как циклы
и функции в ядре Python 3, затем рассматриваются библиотеки NumPy, SciPy
и Matplotlib для вычислительного программирования и визуализации данных.
Обсуждается использование виртуального блокнота Jupyter Notebooks для создания мультимедийных совместно используемых документов для научного
анализа. Отдельная глава посвящена анализу данных с использованием библиотеки pandas. В заключительной части представлены более сложные темы,
такие как точность вычислений с применением чисел с плавающей точкой
и обеспечение стабильности алгоритмов.
Кристиан Хилл (Christian Hill) – физик и специалист в области физической
химии, в настоящее время работающий в Интернациональном агентстве по
использованию атомной энергии (International Atomic Energy Agency). Он обладает более чем 25-летним опытом программирования в