Scientific Computing with Python: High-performance scientific computing with NumPy, SciPy, and pandas

Эта книга представляет собой практическое руководство по научным вычислениям с использованием языка Python и его ключевых библиотек: NumPy, SciPy и pandas. Она охватывает широкий спектр тем, от основ работы с массивами и векторизации до решения дифференциальных уравнений, оптимизации и обработки данных. Второе издание дополнено новыми главами, включая создание графических интерфейсов пользователя (GUI) и применение методов машинного обучения.

Авторы, имеющие многолетний опыт преподавания и исследований, делают акцент на высокопроизводительных вычислениях и эффективном использовании библиотек. Книга содержит множество примеров и упражнений, которые помогут читателям освоить практические навыки научного программирования. Особое внимание уделяется численным методам, работе с большими данными и визуализации результатов.

Издание предназначено для студентов, исследователей и инженеров, которые хотят использовать Python для решения научных и инженерных задач. Оно будет полезно как новичкам, так и опытным программистам, желающим углубить свои знания в области научных вычислений. Книга написана доступным языком и содержит множество иллюстраций и примеров кода.

В книге рассматриваются такие темы, как работа с массивами NumPy, символьные вычисления с SymPy, построение графиков с Matplotlib, обработка и анализ данных с pandas, численное интегрирование, решение обыкновенных дифференциальных уравнений, оптимизация и многое другое. Также затрагиваются вопросы производительности и параллельных вычислений.

Это второе издание, переработанное и дополненное, отражает современное состояние экосистемы научного Python и включает новые возможности библиотек. Книга станет незаменимым ресурсом для всех, кто стремится к эффективному решению вычислительных задач в науке и технике.