Python物理建模初學者指南

第1 章 Python入門 1
1．1　算法與算法思想 1
1．1．1　算法思想 2
1．1．2　狀態(tài) 3
1．1．3　“a=a+1”是什么意思 4
1．1．4　符號和數(shù)字的對比 5
1．2　啟動Python 6
1．2．1　IPython 控制臺 7
1．2．2　錯誤信息 13
1．2．3　如何獲取幫助 13
1．2．4　好的做法：記錄日志 15
1．3　Python 模塊 15
1．3．1　import 15
1．3．2　from．．．import 16
1．3．3　NumPy和PyPlot模塊 17
1．4　Python 表達式 18
1．4．1　數(shù)字 18
1．4．2　算術操作和預定義函數(shù) 19
1．4．3　好的做法：變量命名 21
1．4．4　更多的函數(shù)相關信息 22
第2 章 數(shù)據(jù)結構與程序控制 24
2．1　對象和方法 24
2．2　列表、元組和數(shù)組 27
2．2．1　創(chuàng)建列表和元組 28
2．2．2　NumPy數(shù)組 28
2．2．3　為數(shù)組填充值 30
2．2．4 數(shù)組的連接 32
2．2．5　訪問數(shù)組元素 33
2．2．6　數(shù)組和賦值 34
2．2．7　數(shù)組切片 35
2．2．8　數(shù)組展平 37
2．2．9　更改數(shù)組形狀 38
2．2．10　以列表和數(shù)組為索引 38
2．3　字符串 39
2．3．1　使用format 方法格式化字符串 41
2．3．2　使用“%”格式化字符串 43
2．4　循環(huán) 43
2．4．1　for 循環(huán) 44
2．4．2　while 循環(huán) 46
2．4．3　循環(huán)長時間運行 46
2．4．4　死循環(huán) 47
2．5 數(shù)組操作 47
2．5．1　矢量化數(shù)學 48
2．5．2 數(shù)組化簡 50
2．6　腳本 51
2．6．1　Editor 窗格 52
2．6．2　其他編輯器 53
2．6．3　調(diào)試的第一步 54
2．6．4　好的做法：做注釋 57
2．6．5　好的做法：使用命名參數(shù) 61
2．6．6　好的做法：注意單位問題 62
2．7　或有行為：分支 63
2．7．1　if 語句 64
2．7．2　真值的處理 65
2．8　嵌套 65
第3 章 數(shù)據(jù)輸入、結果輸出 67
3．1　導入數(shù)據(jù) 68
3．1．1　獲取數(shù)據(jù) 68
3．1．2　將數(shù)據(jù)導入Python 70
3．2　導出數(shù)據(jù) 73
3．2．1　腳本 73
3．2．2　數(shù)據(jù)文件 74
3．3　數(shù)據(jù)可視化 77
3．3．1　plot 及相關命令 77
3．3．2　繪圖的調(diào)整與裝飾 81
3．3．3 誤差條 83
3．3．4　3D圖形 84
3．3．5　多重繪圖 85
3．3．6　子繪圖 87
3．3．7　保存圖形 87
3．3．8　在其他應用中使用圖形 88
第4 章 首次上機實驗 90
4．1　艾滋病病毒載量模型 90
4．1．1　探究模型 91
4．1．2　匹配實驗數(shù)據(jù) 92
4．2　細菌實驗 93
4．2．1　探究模型 93
4．2．2　匹配實驗數(shù)據(jù) 94
第5 章 Python進階 96
5．1　自定義函數(shù) 97
5．1．1　定義Python函數(shù) 97
5．1．2　更新函數(shù) 100
5．1．3　參數(shù)、關鍵字和缺省值 101
5．1．4　返回值 102
5．1．5　函數(shù)式編程 103
5．2　隨機數(shù)和模擬 105
5．2．1　模擬拋硬幣 105
5．2．2　生成軌跡線 106
5．3　直方圖和條形圖 107
5．4　等勢線繪圖和曲面 109
5．4．1　生成繪圖點網(wǎng)格 109
5．4．2　等勢線繪圖 110
5．4．3　曲面繪圖 111
5．5　非線性方程的數(shù)學求解 111
5．5．1　一般實函數(shù) 112
5．5．2　多項式的復數(shù)根 113
5．6　求解線性等式 114
5．7　數(shù)值積分 115
5．7．1　對預定義函數(shù)積分 116
5．7．2　對自定義函數(shù)積分 117
5．7．3　對震蕩函數(shù)積分 117
5．7．4　參數(shù)依賴性 118
5．8　微分方程的數(shù)值解 118
5．8．1 問題重構 119
5．8．2　ODE求解 120
5．8．3　參數(shù)依賴 122
5．9　向量場和流線圖 123
5．9．1　向量場 123
5．9．2　流型 124
第6 章 第二次上機實驗 126
6．1　生成和繪制軌跡 126
6．2　繪制位移分布 127
6．3　少見事件 129
6．3．1　泊松分布 129
6．3．2　等待時間 131
第7 章 更多的技術 133
7．1　圖像處理 133
7．1．1　圖像和數(shù)字數(shù)組 134
7．1．2　操作圖像 135
7．2　動畫 135
7．2．1　創(chuàng)建動畫 136
7．2．2　保存動畫 137
7．3　分析計算 141
7．3．1　SymPy軟件包 141
7．3．2　Wolfram Alpha 142
第8 章 第三次上機實驗 145
8．1　卷積 146
8．1．1　Python 的圖像處理工具 146
8．1．2　圖像平均 148
8．1．3　使用高斯濾波器做平滑 149
8．2　圖像去噪 149
8．3　特征強調(diào) 150
繼續(xù)努力 152
附錄A　安裝Python 154
A．1　安裝Python 和Spyder 154
A．1．1　圖形界面安裝 155
A．1．2　命令行安裝 156
A．2　設置Spyder 159
A．2．1　工作目錄 159
A．2．2　交互圖形 159
A．2．3　腳本模塊 159
A．2．4　重啟 160
A．3　加速 160
A．4　保持版本最新 161
A．5　安裝FFmpeg 161
附錄B　錯誤和錯誤消息 164
B．1　Python錯誤概述 165
B．2　一些常見的錯誤 166
附錄C　比較Python 2與Python 3 170
C．1　除法 171
C．2　用戶輸入 171
C．3　打印命令 172
C．4　更多幫助 173
附錄D　深入學習 174
D．1　賦值語句 174
D．2　內(nèi)存管理 177
D．3　函數(shù) 177
D．4　作用域 178
D．4．1　命名沖突 180
D．4．2 作為參數(shù)傳遞變量 181
D．5　總結 182
附錄E　練習的解答 183
致謝 189
參考文獻 190