【干货书】Python编程和数值方法:工程师和科学家指南，457页pdf

由于编程已经成为工程、科学、医学、媒体、商业、金融和许多其他领域的重要组成部分，对于科学家和工程师来说，拥有计算机编程的基本基础是很重要的，以便具有竞争力。这本书向来自不同背景的学生介绍了编程，并为他们提供了在他们的职业生涯中有用的编程和数学工具。

https://pythonnumericalmethods.berkeley.edu/notebooks/Index.html

在很大程度上，这本书遵循了加州大学伯克利分校E7班的标准教材:科学家和工程师计算机编程入门。大多数工程学院的理工科新生，以及其他学科的本科生，包括物理学、生物学、地球科学和认知科学，都选修这门课。这门课程最初是用Matlab教授的，但随着伯克利数据科学运动的最近趋势，数据科学部同意并支持将这门课程转变为面向python的课程，以便让来自不同领域的学生为进一步的数据科学课程做好准备。这门课程有两个基本目标:

向之前没有接触过编程的理工科学生教授Python编程。

介绍对解决科学和工程问题有用的各种数值分析工具。

这两个目标体现在本书的两个部分:

科学家和工程师编程导论

数值方法概论

这本书是根据Timmy Siauw和Alexandre Bayen的《工程师MATLAB编程和数值方法入门》一书编写的。现在的这本书最初是用Jupyter Notebook编写的，用于交互目的，然后转换为LaTeX。本书中显示的大多数代码都来自Jupyter Notebook代码单元，可以直接在Notebook单元中运行。

因为这本书涵盖了如此广泛的主题，没有一个主题是非常深入的。每一章都被设计为最多两个课时，即使有整个学期的课程专门讲这些章节。这本书不是一个深入的处理，而是打算给学生一个广泛的编程知识和数学词汇量，他们可以扩展。

我们相信，就像学习一门外语一样，学习编程也可以是有趣和有启发性的。我们希望当你阅读这本书时，你会同意这一点。

先决条件¶

本书旨在向完全没有编程经验的学生介绍编程和数值方法，我们希望这能反映在文本的节奏、语气和内容中。出于编程的目的，我们假设读者具备以下必备知识:

了解计算机显示器和键盘/鼠标输入设备

理解大多数操作系统中用于存储文件的文件夹结构

对于本文的数学部分，我们假设读者具备以下前提知识:

高中水平的代数和三角学

大学微积分入门课程

就是这样!文本中任何超出此范围的假设都是我们的错误，我们为可能出现的任何情况提前道歉。

第一部分介绍编程的基本概念。第1章向读者介绍Python和Jupyter Notebook。第2 ~ 7章介绍编程的基础知识。熟练掌握这几章的内容，应该可以为你提供足够的背景知识，让你能够编程几乎可以想象到的任何东西。第8章根据计算机程序的运行速度来描述程序的特征，第9章深入探讨计算机如何表示数字及其对运算的影响。第10章提供了一些有用的编程实践技巧，以限制计算机代码中突然出现的错误，并告诉用户如何发现错误。第11章解释了如何长期存储数据，以及如何让Python得到的结果在Python之外(也就是其他程序)也有用。第12章介绍Python的图形特性，让你能够绘制图形和图表，这对于工程师和科学家来说，是一个非常有用的可视化结果特性。最后，第13章介绍了Python并行编程的基础知识，以利用当今计算机的多核设计。

第二部分概述了对工程师有用的各种数值方法。第14章是线性代数的速成课。虽然本质上是理论，但线性代数是理解许多高级工程主题的唯一最关键的概念。第15章讨论工程和科学中的重要工具——特征值和特征向量，以及它们的使用方法。第16章介绍回归，这是一个数学术语，是一种将理论模型与观测数据拟合的方法。第17章是关于推断数据点之间的函数值，这个框架被称为“插值”(interpolation)。第18章介绍了用多项式逼近函数的思想，这对简化复杂函数很有用。第19章介绍了求函数根的两种算法，即求一个满足f (x) = 0的x，其中f是一个函数。第20章和第21章分别介绍了函数导数和积分的逼近方法。第22章和第23章介绍了一种叫做“常微分方程”的数学模型。这两章针对不同的问题，即初值问题和边值问题，给出了几种求解这些问题的方法。第24章介绍了“离散傅里叶变换”和“快速傅里叶变换”的概念及其在数字信号处理中的应用。随着数据科学的流行，本书最后的第25章将简要介绍机器学习，以激励你在读完本书后继续学习。

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