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Python科学计算最佳实践:SciPy指南

Python科学计算最佳实践:SciPy指南
内容简介:

《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来,并在天文学、生物学、气象学和气候科学,以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用ndimage实现图像区域网络,频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表,SciPy中的线性代数,SciPy中的函数优化等。


作者简介:

胡安•努内兹-伊格莱西亚斯(Juan Nunez-Iglesias)

澳大利亚莫纳什大学研究员,咨询顾问。

斯特凡•范德瓦尔特(Stéfan van der Walt)

scikit-image的创建者,加州大学伯克利分校数据科学研究所助理研究员,南非斯泰伦博斯大学应用数学高级讲师。

哈丽雅特•达士诺(Harriet Dashnow)

生物信息学家,曾在默多克儿童研究所、墨尔本大学生物化学系和维多利亚州生命科学计划项目中工作过。

译者简介:

陈光欣

毕业于清华大学并留校工作,主要兴趣为数据分析与数据挖掘。

作者简介:
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