Python科学计算（第2版）

Python科学计算（第2版）读书笔记模板01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图第版科学计算可视化章节运行图像光盘函数图像对象第章绘图数值数据属性类型符号程序库关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。读书笔记读书笔记这本书确实是少有的全面写Python科学计算方面的书籍，十分具有参考价值。目录分析1.1Python简介1.3扩展库介绍1.2IPythonNotebook入门第1章Python科学计算环境的安装与简介1.1Python简介1.1.1Python2还是Python31.1.2开发环境1.1.3集成开发环境(IDE)1.2IPythonNotebook入门1.2.1基本操作1.2.2魔法(Magic)命令1.2.3Notebook的显示系统1.2.4定制IPythonNotebook1.3扩展库介绍1.3.1数值计算库1.3.2符号计算库1.3.3绘图与可视化1.3.4数据处理和分析1.3.5界面设计1.3.6图像处理和计算机视觉1.3.7提高运算速度2.1ndarray对象2.3多维数组的下标存取2.2ufunc函数第2章NumPy-快速处理数据2.5实用技巧2.4庞大的函数库第2章NumPy-快速处理数据2.1ndarray对象2.1.1创建2.1.2元素类型2.1.3自动生成数组2.1.4存取元素2.1.5多维数组2.1.6结构数组2.1.7内存结构2.2ufunc函数2.2.1四则运算2.2.2比较运算和布尔运算2.2.3自定义ufunc函数2.2.4广播2.2.5ufunc的方法2.3多维数组的下标存取2.3.1下标对象2.3.2整数数组作为下标2.3.3一个复杂的例子2.3.4布尔数组作为下标2.4庞大的函数库2.4.1随机数2.4.2求和、平均值、方差2.4.3大小与排序2.4.4统计函数2.4.5分段函数2.4.6操作多维数组2.4.7多项式函数2.4.8多项式函数类2.4.9各种乘积运算2.5实用技巧2.5.1动态数组2.5.2和其他对象共享内存2.5.3与结构数组共享内存3.1常数和特殊函数3.2拟合与优化-optimize3.3线性代数-linalg3.4统计-stats3.5数值积分-integrate12345第3章SciPy-数值计算库3.6信号处理-signal3.7插值-interpolate3.8稀疏矩阵-sparse3.9图像处理-ndimage3.10空间算法库-spatial12345第3章SciPy-数值计算库3.2拟合与优化-optimize3.2.1非线性方程组求解3.2.2最小二乘拟合3.2.3计算函数局域最小值3.2.4计算全域最小值3.3线性代数-linalg3.3.1解线性方程组3.3.2最小二乘解3.3.3特征值和特征向量3.3.4奇异值分解-SVD3.4统计-stats3.4.1连续概率分布3.4.2离散概率分布3.4.3核密度估计3.4.4二项分布、泊松分布、伽玛分布3.4.5学生t-分布与t检验3.4.6卡方分布和卡方检验3.5数值积分-integrate3.5.1球的体积3.5.2解常微分方程组3.5.3ode类3.6信号处理-signal3.6.1中值滤波3.6.2滤波器设计3.6.3连续时间线性系统3.7插值-interpolate3.7.1一维插值3.7.2多维插值3.8稀疏矩阵-sparse3.8.1稀疏矩阵的存储形式3.8.2最短路径3.9图像处理-ndimage3.9.1形态学图像处理3.9.2图像分割3.10空间算法库-spatial3.10.1计算最近旁点3.10.2凸包3.10.3沃罗诺伊图3.10.4德劳内三角化4.1快速绘图4.2Artist对象4.3坐标变换和注释4.4块、路径和集合第4章matplotlib-绘制精美的图表4.6matplotlib技巧集4.5绘图函数简介第4章matplotlib-绘制精美的图表4.1快速绘图4.1.1使用pyplot模块绘图4.1.2面向对象方式绘图4.1.3配置属性4.1.4绘制多子图4.1.5配置文件4.1.6在图表中显示中文4.2Artist对象4.2.1Artist的属性4.2.2Figure容器4.2.3Axes容器4.2.4Axis容器4.2.5Artist对象的关系4.3坐标变换和注释4.3.14种坐标系4.3.2坐标变换的流水线4.3.3制作阴影效果4.3.4添加注释4.4块、路径和集合4.4.1Path与Patch4.4.2集合4.5绘图函数简介4.5.1对数坐标图4.5.2极坐标图4.5.3柱状图4.5.4散列图4.5.5图像4.5.6等值线图4.5.7四边形网格4.5.8三角网格4.5.9箭头图4.6matplotlib技巧集4.6.1使用agg后台在图像上绘图4.6.2响应鼠标与键盘事件4.6.3动画4.6.4添加GUI面板5.1Pandas中的数据对象5.2下标存取5.3文件的输入输出5.4数值运算函数5.5时间序列12345第5章Pandas-方便的数据分析库5.7数据处理和可视化实例5.6分组运算第5章Pandas-方便的数据分析库5.1Pandas中的数据对象5.1.1Series对象5.1.2DataFrame对象5.1.3Index对象5.1.4MultiIndex对象5.1.5常用的函数参数5.1.6DataFrame的内部结构5.2下标存取5.2.1操作符5.和.iloc存取器5.2.3获取单个值5.2.4多级标签的存取5.2.5query()方法5.3文件的输入输出5.3.1CSV文件5.3.2HDF5文件5.3.3读写数据库5.3.4使用Pickle序列化5.5时间序列5.5.1时间点、时间段、时间间隔5.5.2时间序列5.5.3与NaN相关的函数5.5.4改变DataFrame的形状5.6分组运算5.6.1groupby()方法5.6.2GroupBy对象5.6.3分组－运算－合并5.7数据处理和可视化实例5.7.1分析Pandas项目的提交历史5.7.2分析空气质量数据6.1从例子开始6.2数学表达式6.3符号运算6.4输出符号表达式6.5机械运动模拟12345第6章SymPy-符号运算好帮手6.1从例子开始6.1.1封面上的经典公式6.1.2球体体积6.1.3数值微分6.2数学表达式6.2.1符号6.2.2数值6.2.3运算符和函数6.2.4通配符6.3符号运算6.3.1表达式变换和化简6.3.2方程6.3.3微分6.3.4微分方程6.3.5积分6.4输出符号表达式6.4.1lambdify6.4.2用autowrap()编译表达式6.4.3使用cse()分步输出表达式6.5机械运动模拟6.5.1推导系统的微分方程6.5.2将符号表达式转换为程序6.5.3动画演示7.1Traits类型入门7.2Trait类型7.3TraitsUI入门7.4用Handler控制界面和模型7.5属性编辑器7.6函数曲线绘制工具010302040506第7章Traits&TraitsUI-轻松制作图形界面7.1Traits类型入门7.1.1什么是Traits属性7.1.2Trait属性的功能7.1.3Trait类型对象7.1.4Trait的元数据7.2Trait类型7.2.1预定义的Trait类型7.2.2Property属性7.2.3Trait属性监听7.2.4Event和Button属性7.2.5动态添加Trait属性7.3TraitsUI入门7.3.1默认界面7.3.2用View定义界面7.4用Handler控制界面和模型7.4.1用Handler处理事件7.4.2Controller和UIInfo对象7.4.3响应Trait属性的事件7.5属性编辑器7.5.1编辑器演示程序7.5.2对象编辑器7.5.3自定义编辑器8.1VTK的流水线(Pipeline)8.3TVTK的改进8.2数据集第8章TVTK与Mayavi-数据的三维可视化8.4TVTK可视化实例8.6将TVTK和Mayavi嵌入界面8.5用mlab快速绘图第8章TVTK与Mayavi-数据的三维可视化8.1VTK的流水线(Pipeline)8.1.1显示圆锥8.1.2用ivtk观察流水线8.2数据集8.2.1ImageData8.2.2RectilinearGrid8.2.3StructuredGrid8.2.4PolyData8.3TVTK的改进8.3.1TVTK的基本用法8.3.2Trait属性8.3.3序列化8.3.4集合迭代8.3.5数组操作8.4TVTK可视化实例8.4.1切面8.4.2等值面8.4.3流线8.4.4计算圆柱的相贯线8.5用mlab快速绘图8.5.1点和线8.5.2Mayavi的流水线8.5.3二维图像的可视化8.5.4网格面mesh8.5.5修改和创建流水线8.5.6标量场8.5.7矢量场8.6将TVTK和Mayavi嵌入界面8.6.1TVTK场景的嵌入8.6.2Mayavi场景的嵌入9.1图像的输入输出9.2图像处理9.3图像变换9.4图像识别第9章OpenCV-图像处理和计算机视觉9.6类型转换9.5形状与结构分析第9章OpenCV-图像处理和计算机视觉9.1图像的输入输出9.1.1读入并显示图像9.1.2图像类型9.1.3图像输出9.1.4字节序列与图像的相互转换9.1.5视频输出9.1.6视频输入9.2图像处理9.2.1二维卷积9.2.2形态学运算9.2.3填充-floodFill9.2.4去瑕疵-inpaint9.3图像变换9.3.1几何变换9.3.2重映射-remap9.3.3直方图9.3.4二维离散傅立叶变换9.3.5用双目视觉图像计算深度信息9.4图像识别9.4.1用霍夫变换检测直线和圆9.4.2图像分割9.4.3SURF特征匹配9.5形状与结构分析9.5.1轮廓检测9.5.2轮廓匹配9.6类型转换9.6.1分析cv2的源程序9.6.2Mat对象9.3.3在cv和cv2之间转换图像对象10.1配置编译器10.3高效处理数组10.2Cython入门第10章Cython-编译Python程序10.4使用Python标准对象和API10.6Cython技巧集10.5扩展类型第10章Cython-编译Python程序10.2Cython入门10.2.1计算矢量集的距离矩阵10.2.2将Cython程序编译成扩展模块10.2.3C语言中的Python对象类型10.2.4使用cdef关键字声明变量类型10.2.5使用def定义函数10.2.6使用cdef定义C语言函数10.3高效处理数组10.3.1Cython的内存视图10.3.2用降采样提高绘图速度10.4使用Python标准对象和API10.4.1操作list对象10.4.2创建tuple对象10.4.3用array.array作为动态数组10.5扩展类型10.5.1扩展类型的基本结构10.5.2一维浮点数向量类型10.5.3包装ahocorasick库10.6Cython技巧集10.6.1创建ufunc函数10.6.2快速调用DLL中的函数10.6.3调用BLAS函数11.1使用泊松混合合成图像11.2经典力学模拟11.3推荐算法11.4频域信号处理第11章实例11.6分形11.5布尔可满足性问题求解器第11章实例11.1使用泊松混合合成图像11.1.1泊松混合算法11.1.2编写代码11.1.3演示程序11.2经典力学模拟11.2.1悬链线11.2.2最速降线11.2.3单摆模拟11.3推荐算法11.3.1读入数据11.3.2推荐性能评价标准11.3.3矩阵分解11.3.4使用最小二乘法实现矩阵分解11.3.5使用Cython迭代实现矩阵分解11.4频域