Python科學(xué)計(jì)算與可視化教程

1 科學(xué)計(jì)算與可視化簡介
1．1 科學(xué)計(jì)算概論
1．2 科學(xué)計(jì)算知識體系
1．3 科學(xué)計(jì)算硬件
1．4 科學(xué)計(jì)算軟件
1．5 誤差分析
1．6 本章小結(jié)
2 Python版本與開發(fā)環(huán)境的安裝
2．1 Python簡介
2．2 開發(fā)環(huán)境的配置
2．3 本章小結(jié)
3 Python語言程序設(shè)計(jì)入門
3．1 Python變量與數(shù)據(jù)類型
3．2 編寫Hello World實(shí)例
3．3 運(yùn)算符
3．4 條件與循環(huán)語句
3．5 函數(shù)
3．6 類與模塊
3．7 錯誤與異常
3．8 本章小結(jié)
4 Python科學(xué)計(jì)算入門
4．1 Numpy簡介
4．2 Ndarray對象
4．3 切片與索引
4．4 視圖與副本
4．5 錯誤與異常常用數(shù)組操作及函數(shù)
4．6 字節(jié)交換
4．7 文件操作
4．8 本章小結(jié)
5 數(shù)據(jù)處理庫Pandas
5．1 Pandas簡介
5．2 Pandas對象簡介
5．3 數(shù)值取值與選擇
5．4 常用函數(shù)
5．5 處理時間序列
5．6 文件操作
5．7 本章小結(jié)
6 Python科學(xué)計(jì)算案例
6．1 插值與擬合
6．2 Sympy符號計(jì)算
6．3 快速傅里葉變換（FFT）
6．4 模糊計(jì)算
6．5 小波
6．6 K近鄰及SVM
6．7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6．8 本章小結(jié)
7 Plotly動態(tài)可視化繪圖入門
7．1 Plotly繪圖庫簡介
7．2 Plotly繪圖案例
7．3 本章小結(jié)
8 Plotly Express簡介
8．1 常用數(shù)據(jù)可視化接口介紹
8．2 常用可視化函數(shù)
8．3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)