科学运算：Python程式理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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当然你可以和从前一样，学习PHP以及Visual Studio中其它的语言，日子一样轻松愉快。但当工作的负担越来越大，程式结构日益复杂，但对于程式的高效及轻量的需求越趋严格时，一个DNA良好的语言可以让你省下不少精神。

　　Python是最优美的语言，也号称Shell语言中的Scala，支援最丰富的资料型态以及最直觉又精简的语法，更有大量的函数库及协力厂商套件，在Facebook、Google等大型企业，Python早就是最多工程师使用的语言了。大数据时代来临，Python更有Scikit、Numpy等package让你无缝接轨，你终究还是要用Python，何不一开始就学？

　　全书内容共分三篇：

　　●入门篇：包含Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与演算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。

　　●进阶篇：包括用Python操作资料库、进行Web开发、网路编程、科学计算等内容。

　　●案例篇：以3个案例展现Python在Windows系统优越化、大数据处理和游戏开发方面的应用。

本书特色

　　●以Python 3.x版本进行讲解，并附上与2.x版本的相关说明，适合使用两个版本的读者参考应用。

　　●包含用Python使用资料库、进行Web开发、网路编译、科学计算等进阶领域。

　　●以大量实例指导读者逐步深入研究，并提供完整解释，帮助读者实际应用。

　　●附有大量的图表和插图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者透过实例和资料学习同时也能了解理论基础。

　　●提供三大案例，分别使用Python进行Window优质化，大数据处理和游戏开发方面的应用。

编程语言的演进与现代软件开发的实践 本书概述 本书旨在深入探讨现代编程语言的设计哲学、演进历程及其在实际软件工程中的应用。我们将从编程语言的起源谈起，剖析不同编程范式（如面向对象、函数式、逻辑式编程）的核心思想和优势劣势。本书不仅仅关注语法层面的介绍，更致力于揭示高级抽象背后的计算模型和理论基础，帮助读者建立起坚实的计算机科学素养。 第一部分：编程范式与理论基石 第一章：编程语言的诞生与基础模型 本章追溯图灵机模型对早期编程语言设计的影响。我们将讨论算法的本质，以及如何通过形式化方法来描述计算过程。重点分析早期指令式编程语言（如汇编语言和ALGOL）如何直接映射硬件操作，以及这种映射对程序设计思维的塑造。我们将详尽阐述文法理论，包括上下文无关文法（CFG）在定义程序结构中的作用，以及词法分析和语法分析的基本原理，为后续高级概念的理解打下理论基础。 第二章：结构化编程的兴起与挑战 结构化编程范式的出现是软件工程发展史上的一个重要转折点。本章将详细介绍自上而下的设计方法、模块化原则以及控制流的规范化。我们分析“GOTO语句的陷阱”，并探讨如何通过过程抽象（函数和子程序）来管理复杂性。此外，本章还会引入程序正确性验证的早期尝试，如霍尔逻辑（Hoare Logic）的基础概念，用以形式化地描述程序的状态和断言。 第三章：面向对象范式的深入剖析 面向对象编程（OOP）是当前主流软件开发方法论的核心。本章不满足于介绍类、对象、继承和多态的表层概念，而是深入探究封装的真正含义——信息隐藏的原则如何影响系统设计。我们将对比类继承和组合（Composition）的优劣，重点分析设计模式（如工厂模式、观察者模式）是如何在实际场景中解决特定问题的。此外，本章还会探讨多态性的实现机制，包括虚函数表（v-table）在不同编译目标下的具体运作方式。 第四章：函数式编程的复兴与惰性求值 函数式编程（FP）强调将计算视为数学函数的求值，避免可变状态和副作用。本章将详细介绍高阶函数、闭包、以及纯函数的概念。我们将分析不可变性对并发编程的巨大优势，并深入探究模式匹配（Pattern Matching）的强大表达力。对于理解FP至关重要的惰性求值（Lazy Evaluation）机制，我们将通过实例解析其在无限数据结构处理中的应用，并讨论其在性能优化方面可能带来的挑战。 第二部分：内存管理与系统交互 第五章：内存模型的构建与垃圾回收技术 理解程序如何与物理内存交互是编写高性能代码的关键。本章将系统地介绍栈（Stack）和堆（Heap）的运作机制。我们将详细对比静态内存分配、手动内存管理（如RAII）的优缺点。随后，本章将把焦点转向自动内存管理。我们将深入探讨不同垃圾回收（GC）算法的原理，包括引用计数、标记-清除（Mark-and-Sweep）、复制回收（Copying Collectors）以及分代回收（Generational GC）的复杂权衡，分析它们对程序暂停时间（Pause Time）的影响。 第六章：编译、解释与即时编译 本章旨在拆解程序从源代码到可执行机器码的整个生命周期。我们将对比编译型语言和解释型语言的设计哲学。随后，我们将重点分析即时编译（JIT Compilation）技术，阐述它是如何结合两种方法的优势，通过动态代码优化来提升运行时性能的。讨论中将涉及代码缓存、热点代码识别以及退化（Deoptimization）的策略。 第七章：并发与并行计算的挑战 在多核处理器日益普及的今天，并发编程成为软件设计的核心难题。本章将从底层的硬件并发模型（如缓存一致性协议）出发，逐步过渡到高级的软件同步原语。我们将深入探讨互斥锁（Mutexes）、信号量（Semaphores）和条件变量（Condition Variables）的正确使用方法和潜在的死锁、活锁问题。此外，我们将介绍更现代的无锁（Lock-Free）数据结构设计原则，以及原子操作（Atomic Operations）在构建高效并发组件中的作用。 第三部分：高级语言特性与未来趋势 第八章：类型系统的力量：静态与动态 类型系统是确保软件可靠性的重要屏障。本章将对比静态类型（Static Typing）和动态类型（Dynamic Typing）在开发效率和运行期安全之间的平衡。我们将深入探讨类型推导（Type Inference）的工作原理，并介绍高级类型理论中的概念，如代数数据类型（Algebraic Data Types, ADTs）和类型类（Type Classes），展示它们如何增强语言的表现力而又不失安全性。 第九章：元编程与代码生成 元编程——“编写代码来编写代码”——是实现高度抽象和代码重用的强大技术。本章将系统地介绍宏（Macros）的工作方式，对比Lisp风格的宏和现代语言（如Rust或C++）中的模板元编程。我们将分析反射（Reflection）机制，及其在序列化、依赖注入框架构建中的实际应用。最后，我们将探讨领域特定语言（DSL）的设计原则，说明如何通过DSL提高特定领域内开发的效率和准确性。 第十章：现代编程语言的设计趋势 本章着眼于当前编程语言设计的前沿方向。我们将分析后-C++时代对零成本抽象（Zero-Cost Abstractions）的追求，探讨如何在新一代语言中实现更强的数据安全保证（如所有权和借用检查器）。此外，我们将讨论类型系统在处理异步操作和错误处理方面的新发展，并展望反应式（Reactive）编程范式在处理复杂事件流中的潜力。本书的最后部分将汇集前述所有理论，指导读者如何根据具体的项目需求和约束条件，选择最恰当的编程范式和语言特性，以构建健壮、高效且可维护的软件系统。 目标读者 本书适合具有一定编程基础，希望深入理解编程语言内部机制、提升软件架构设计能力的计算机科学专业学生、资深软件工程师以及对计算理论有浓厚兴趣的实践者。阅读本书将有助于读者超越简单地“使用”某种语言的层面，达到“设计”和“理解”语言的能力。

入门篇  
ch01 初识Python
ch02 Python 起步必备
ch03 Python 资料类型与基本叙述
ch04 可多工的函数与模组
ch05 资料结构与演算法
ch06 物件导向的Python
ch07 例外处理与程式侦错
ch08 Python多媒体程式设计
ch09 使用PIL 处理图片
ch10 系统程式设计
ch11 使用PythonWin 撰写GUI
ch12 使用tkinter 撰写GUI
ch13 使用wxPython 撰写GUI
ch14 使用PyGTK 撰写GUI
ch15 使用PyQT 撰写GUI
 
进阶篇  
ch16 Python 与资料库
ch17 Python Web 应用
ch18 Python 网路程式设计
ch19 处理HTML 与XML
ch20 功能强大的正规表示法
ch21 科学计算
ch22 多执行绪程式设计
 
案例篇  
ch23 案例1：用Python 最佳化Windows
ch24 案例2： 用Python 玩转大数据
ch25 案例3：植物大战僵尸

序

　　Python 是一种功能强大的指令码语言。使用Python 可以完成从文字处理到建立复杂的3D 图形等各种工作。在企业级应用中，由于Python 具有简洁的语法和丰富的扩充模组，因此使用Python 可以大幅缩短开发週期，节省成本。

　　另外，Jython 还可以在Java 中使用Python，透过Python 的灵活性来加强Java 在企业级应用的效率。在Web 方面，有很多基于Python 的流行Web 架构，如Zope/Plone、Django、TurboGear 等。透过这些Web 架构，程式设计师可以使用Python 快速建置安全、功能强大的网站。

　　在数值计算与工程应用方面，Python 与传统的C 和Fortran 相比，更加灵活、简洁，并且可以十分方便地建立GUI 介面。透过使用SciPy 模组和Matplotlib 绘图函数库可以进行数值计算，实现工程资料的视觉化。

　　如何学习本书

　　本书内容共分三篇25 章，分别为入门篇、进阶篇和案例篇。

　　入门篇为第1 章至第15 章， 从初识Python 开始， 由浅入深介绍Python 的安装、开发工具的使用、Python 资料类型与基本叙述、可多工的函数与模组、资料结构与演算法、物件导向的Python、异常处理与程式侦错、Python 多媒体程式设计、使用PIL 处理图片、系统程式设计、使用Python 的GUI 程式设计等内容。其中，第11 章至第15 章专门对Python 的几种GUI 程式设计工具进行了说明，读者可以比较各种GUI 程式设计工具，根据自己的兴趣及以前所学的知识，选择适合自己使用的GUI 程式设计工具。

　　进阶篇为第16 章至第22 章，主要介绍了用Python 操作资料库、进行Web 开发、网路程式设计、科学计算、多执行绪程式设计等内容。

　　案例篇为第23 章至第25 章，每章介绍一个案例，包含用Python 最佳化Windows、用Python 处理大数据和用Python 开发《植物大战僵尸》游戏。透过对这3 个案例的学习，可进一步加强读者前面所学的知识。

　　本书以Python 3.x 为基础说明，并在与Python 2.x 有区别的地方加上了相关介绍，使Python 2.x 和Python 3.x 的读者都能使用本书。

　　本书特色
　　●内容全面，对Python 各方面的知识都做了系统详尽的说明。
　　●结构清晰，全书整体结构上遵循从易到难、由浅入深的顺序。
　　●内容新颖，结合目前最新的Python 3.x 版本说明。
　　●实用性强，本书在各章节中都有大量程式范例，并在最后一篇详细说明了3 个不同方向的开发实例。
　　●实例丰富，对于每一个基础知识，书中都透过对应的范例说明。

　　适合的读者
　　●Python 初学者
　　●程式设计人员
　　●程式设计同好
　　●大学及大专院校学生
　　●需要进行科学计算的工程人员

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《科學運算：Python程式理論與應用》的時候，並沒有抱太大期望，我以為會是一本枯燥乏味、滿是術語的學術專著。但沒想到，它的內容竟然如此生動有趣，而且涵蓋的範圍也非常廣泛，讓我愛不釋手。我平常的工作其實跟科學運算沒有直接關係，主要是在做一些數據分析和報告。但這本書讓我發現，原來很多我們習以為常的「數據分析」背後，都隱藏著如此豐富的科學運算原理。 我特別喜歡書中關於「線性代數」和「特徵值分解」的應用。過去我總覺得線性代數就是一堆矩陣乘法和求解方程式，但書中用Python程式碼展示了如何利用特徵值來分析數據的維度、進行降維（PCA），甚至是用來做推薦系統！那個感覺就像是，原本模糊不清的數據，經過數學的「透鏡」一照，立刻變得清晰起來，關鍵的訊息也被挖掘出來。書中還提到了「傅立葉轉換」在信號處理和圖像分析中的應用，我過去以為那是非常高深的訊號處理領域才會用到的，但書中簡單的範例，就讓我理解了如何用Python來濾除雜訊、壓縮圖像。這本書真的顛覆了我對科學運算和Python的既有認知。

评分☆☆☆☆☆

身為一個平常就在用Python寫些小工具、做點網頁爬蟲的工程師，我一直覺得自己的Python程度還可以。但翻開這本《科學運算：Python程式理論與應用》，我才發現自己對Python的理解，簡直是冰山一角！書中對於Python的效能優化、記憶體管理、甚至是底層的C擴展應用，都有深入淺出的介紹。我過去寫程式，總是想到什麼就怎麼寫，也沒太在意效率問題，反正電腦跑得快就沒事。但這本書讓我意識到，尤其是在處理龐大數據、進行複雜計算的時候，如果不了解背後的原理，寫出來的程式碼可能就像一隻烏龜在賽跑，效率低到讓人崩潰。 書裡詳細講解了NumPy和SciPy這兩個強大的科學計算函式庫，我平常雖然也用NumPy做矩陣運算，但這次才真正搞懂了它背後向量化、陣列運算的優勢。尤其是在講解「稀疏矩陣」的應用時，我才理解為什麼在某些情況下，用傳統的二維陣列來儲存數據會浪費那麼多記憶體。書中提供的範例，像是處理大型圖論問題、化學分子模擬，都展示了這些函式庫在處理特定問題時的效率和優勢，真的讓我大開眼界。而且，書中的筆觸很細膩，對於一些容易出錯的細節，像是浮點數的精度問題、數值穩定的陷阱，都做了非常詳盡的提醒，這對我這種經常被bug折磨的人來說，簡直是救命的知識。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到這本《科學運算：Python程式理論與應用》，真的是讓我在電腦前坐立不安好幾天，腦袋裡一直盤旋著「哇，原來是這樣！」的驚嘆。我本來對「科學運算」這個詞，總覺得有點高不可攀，好像是只有那些在實驗室裡穿著白袍的科學家才能碰觸的領域。但這本書就像一位熱情的導遊，帶著我一步步探索科學運算的世界，而且是用我最熟悉的Python語言！ 一開始，我有點擔心書會不會充斥著一堆我看不懂的數學公式和演算法，畢竟「理論」這兩個字就夠讓人頭皮發麻的了。結果出乎意料，作者非常巧妙地將理論融入到實際的Python程式碼中，每一段程式碼都像是打開一道通往新知識的門。我印象最深刻的是關於「數值積分」的章節，過去我一直以為積分就是那個跟dx、∫符號有關的抽象概念，但在書裡，我看到如何用Python實現蒙地卡羅積分法，甚至還能計算出圓周率！那個感覺，就像是親手把一個抽象的概念「具象化」了，非常有成就感。而且，書中舉的例子都很貼近生活，像是模擬天氣變化、分析股票趨勢，讓我感覺科學運算不再是遙不可及的學問，而是可以解決實際問題的強大工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對物理學充滿熱情的業餘愛好者，平常喜歡用Python來模擬一些物理現象，像是行星運動、波動傳播等等。這次有幸拜讀《科學運算：Python程式理論與應用》，簡直就像是挖到寶藏一樣！我一直以來都在尋找一本能夠系統性地介紹科學運算工具，並且能夠將理論與實踐緊密結合的書籍，這本書正好滿足了我的需求。書中對於「常微分方程（ODE）」和「偏微分方程（PDE）」的介紹，是我最感興趣的部分。 我過去模擬行星運動，總是只能找到一些簡化的公式，很難模擬更複雜的受力情況。這本書詳細介紹了龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）等數值解法，並且提供了清晰的Python程式碼範例，讓我可以更精準地模擬出多體系統的運動軌跡，甚至還能觀察到一些奇特的混沌現象！這對我來說，是前所未有的體驗。此外，書中還提到了如何利用Python來求解一些基礎的偏微分方程，例如熱傳導方程和波動方程。雖然我還沒有完全消化其中的所有數學細節，但光是看到能夠用程式碼模擬出這些物理過程，就讓我興奮不已。這本書不僅讓我學到了如何「寫」科學運算，更讓我對物理學有了更深層次的理解，真的很棒！

评分☆☆☆☆☆

我本身是在學統計學的，平常寫的程式主要是用R，對Python的接觸其實不多，但這次硬著頭皮翻了這本《科學運算：Python程式理論與應用》，卻意外地發現它對我非常有啟發。畢竟，統計學本身就是一門非常依賴數學和運算的學科，而這本書正好填補了我對於「如何用程式來進行更底層、更廣泛的科學計算」的知識空白。我一直覺得，R雖然在統計分析方面很強大，但有時候在處理一些需要高性能運算、或是跟其他領域科學家合作時，Python的通用性和生態系，似乎更有潛力。 這本書讓我看到了Python在「數值微分」和「最佳化」方面的強大能力，這些都是我在統計學中經常會遇到的問題。例如，在進行模型參數估計時，我們經常需要計算梯度來尋找最佳參數。書中講解的自動微分（Automatic Differentiation）和各種數值最佳化演算法，像是梯度下降、牛頓法等，並且如何用Python實現，這讓我對許多統計模型的內涵有了更深的理解。我不再只是照著教科書的公式套用，而是能夠透過程式碼，更直觀地去感受這些演算法的運作過程。而且，書中也提到了如何利用Python與C/C++的結合來加速運算，這對於我們這些需要處理大量數據的統計學生來說，無疑是個非常重要的技能。