《用Python做科学计算》问卷调查和试读

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关于本书的FAQ：http://hyry.dip.jp/scipydocfaq.html

本书的哲思论坛：http://www.zeuux.com/group/scipython/

本书完整目录，目录中绝大部分内容已经完成：

1. 
   
2. 2  前言
   
3. 
   
4. 1  软件包的安装和介绍
   
5. 　　1.1  安装软件包
   
6. 　　　　1.1.1  Python(x,y)
   
7. 　　　　1.1.2  Enthought Python Distribution (EPD)
   
8. 　　1.2  方便的开发工具
   
9. 　　　　1.2.1  IPython
   
10. 　　　　1.2.2  Spyder
    
11. 　　1.3  函数库介绍
    
12. 　　　　1.3.1  数值计算库
    
13. 　　　　1.3.2  符号计算库
    
14. 　　　　1.3.3  界面设计
    
15. 　　　　1.3.4  绘图与可视化
    
16. 　　　　1.3.5  图像处理和计算机视觉
    
17. 
    
18. 2  NumPy-快速处理数据
    
19. 　　2.1  ndarray对象
    
20. 　　　　2.1.1  创建
    
21. 　　　　2.1.2  存取元素
    
22. 　　　　2.1.3  多维数组
    
23. 　　　　2.1.4  结构数组
    
24. 　　　　2.1.5  内存结构
    
25. 　　2.2  ufunc运算
    
26. 　　　　2.2.1  广播
    
27. 　　　　2.2.2  ufunc的方法
    
28. 　　2.3  庞大的函数库
    
29. 　　　　2.3.1  求和、平均值、方差
    
30. 　　　　2.3.2  最值和排序
    
31. 　　2.4  矩阵运算
    
32. 　　2.5  文件存取
    
33. 　　2.6  内存映射数组
    
34. 
    
35. 3  SciPy-数值计算库
    
36. 　　3.1  优化-optimize
    
37. 　　　　3.1.1  最小二乘拟合
    
38. 　　　　3.1.2  函数最小值
    
39. 　　　　3.1.3  非线性方程组求解
    
40. 　　3.2  插值-interpolate
    
41. 　　　　3.2.1  B样条曲线插值
    
42. 　　　　3.2.2  外推和Spline拟合
    
43. 　　　　3.2.3  二维插值
    
44. 　　3.3  数值积分-integrate
    
45. 　　　　3.3.1  球的体积
    
46. 　　　　3.3.2  解常微分方程组
    
47. 　　3.4  信号处理-signal
    
48. 　　　　3.4.1  中值滤波
    
49. 　　　　3.4.2  滤波器设计
    
50. 　　3.5  图像处理-ndimage
    
51. 　　　　3.5.1  膨胀和腐蚀
    
52. 　　　　3.5.2  Hit和Miss
    
53. 　　3.6  统计-stats
    
54. 　　3.7  嵌入C语言程序-weave
    
55. 
    
56. 4  SymPy-符号运算好帮手
    
57. 　　4.1  封面上的经典公式
    
58. 　　4.2  球体体积
    
59. 
    
60. 5  matplotlib-绘制精美的图表
    
61. 　　5.1  快速绘图
    
62. 　　5.2  配置属性
    
63. 　　5.3  绘制多轴图
    
64. 　　5.4  配置文件
    
65. 　　5.5  Artist对象
    
66. 　　　　5.5.1  Artist的属性
    
67. 　　　　5.5.2  Figure容器
    
68. 　　　　5.5.3  Axes容器
    
69. 　　　　5.5.4  Axis容器
    
70. 　　5.6  坐标变换和注释
    
71. 　　　　5.6.1  四种坐标系
    
72. 　　　　5.6.2  坐标变换的流水线
    
73. 　　　　5.6.3  制作阴影效果
    
74. 　　　　5.6.4  添加注释
    
75. 　　5.7  三维绘图
    
76. 
    
77. 6  Traits-为Python添加类型定义
    
78. 　　6.1  开发背景
    
79. 　　6.2  Traits是什么
    
80. 　　6.3  定义trait属性
    
81. 　　6.4  Trait的元数据
    
82. 　　6.5  预定义的Trait类型
    
83. 　　6.6  Property属性
    
84. 　　6.7  Trait属性监听
    
85. 　　6.8  Event和Button属性
    
86. 　　6.9  Trait属性的从属关系
    
87. 　　6.10  动态添加Trait属性
    
88. 　　6.11  创建自己的Trait类型
    
89. 　　　　6.11.1  继承TraitType
    
90. 　　　　6.11.2  Trait()函数
    
91. 　　　　6.11.3  TraitHandler类
    
92. 
    
93. 7  TraitsUI-轻松制作用户界面
    
94. 　　7.1  缺省界面
    
95. 　　7.2  用View定义界面
    
96. 　　　　7.2.1  外部视图和内部视图
    
97. 　　　　7.2.2  多模型视图
    
98. 　　　　7.2.3  Group对象
    
99. 　　　　7.2.4  配置视图
    
100. 　　7.3  用Handler控制界面和模型
     
101. 　　　　7.3.1  用Handler处理事件
     
102. 　　　　7.3.2  Controller和UIInfo对象
     
103. 　　　　7.3.3  响应trait属性的事件
     
104. 　　7.4  设计自己的编辑器
     
105. 　　　　7.4.1  Trait编辑器的工作原理
     
106. 　　　　7.4.2  制作matplotlib的编辑器
     
107. 　　　　7.4.3  CSV数据绘图工具
     
108. 
     
109. 8  Chaco-交互式图表
     
110. 　　8.1  面向脚本绘图
     
111. 　　8.2  面向应用绘图
     
112. 　　　　8.2.1  容器(Container)概述
     
113. 　　　　8.2.2  编辑绘图属性
     
114. 
     
115. 9  TVTK-三维可视化数据
     
116. 　　9.1  TVTK使用简介
     
117. 　　　　9.1.1  显示圆锥
     
118. 　　　　9.1.2  用ivtk观察流水线
     
119. 　　　　9.1.3  从文件读取数据
     
120. 　　　　9.1.4  过滤数据
     
121. 　　　　9.1.5  控制照相机
     
122. 　　　　9.1.6  控制照明
     
123. 　　　　9.1.7  控制3D Props
     
124. 　　9.2  TVTK的改进
     
125. 　　　　9.2.1  TVTK的基本用法
     
126. 　　　　9.2.2  Trait属性
     
127. 　　　　9.2.3  序列化(Pickling)
     
128. 　　　　9.2.4  集合迭代
     
129. 　　　　9.2.5  数组操作
     
130. 　　　　9.2.6  TVTK是什么
     
131. 
     
132. 10  Mayavi-更方便的可视化
     
133. 　　10.1  用mlab快速绘图
     
134. 　　　　10.1.1  点和线
     
135. 　　　　10.1.2  Mayavi的流水线
     
136. 　　　　10.1.3  二维图像的可视化
     
137. 　　　　10.1.4  网格面mesh
     
138. 　　　　10.1.5  修改和控制流水线
     
139. 　　　　10.1.6  标量场
     
140. 　　　　10.1.7  向量场
     
141. 　　10.2  Mayavi应用程序
     
142. 　　10.3  将Mayavi嵌入到界面中
     
143. 
     
144. 11  Visual-制作3D演示动画
     
145. 　　11.1  场景、物体和照相机
     
146. 　　　　11.1.1  控制场景窗口
     
147. 　　　　11.1.2  控制照相机
     
148. 　　11.2  简单动画
     
149. 　　11.3  盒子中反弹的球
     
150. 　　11.4  与场景交互
     
151. 　　　　11.4.1  响应键盘事件
     
152. 　　　　11.4.2  响应鼠标事件
     
153. 　　　　11.4.3  摄像头控制演示
     
154. 　　11.5  创建复杂模型
     
155. 　　　　11.5.1  faces()的用法
     
156. 　　　　11.5.2  读入模型数据
     
157. 
     
158. 12  OpenCV-图像处理和计算机视觉
     
159. 　　12.1  储存图像数据的Mat对象
     
160. 　　　　12.1.1  Mat和NumPy数组
     
161. 　　　　12.1.2  像素点类型
     
162. 　　　　12.1.3  在图像上绘图
     
163. 　　12.2  图像处理
     
164. 　　　　12.2.1  二维卷积
     
165. 　　　　12.2.2  形态学运算
     
166. 　　　　12.2.3  填充
     
167. 　　12.3  图像变换
     
168. 　　　　12.3.1  几何变换
     
169. 　　　　12.3.2  重映射(Remap)
     
170. 　　　　12.3.3  直方图统计
     
171. 　　12.4  图像识别
     
172. 　　　　12.4.1  用Hough变换检测直线和圆
     
173. 
     
174. 13  数据和文件
     
175. 　　13.1  声音的输入输出
     
176. 　　　　13.1.1  读写Wave文件
     
177. 　　　　13.1.2  用pyAudio播放和录音
     
178. 　　13.2  读写HDF5文件
     
179. 　　　　13.2.1  使用h5py库
     
180. 　　13.3  读写Excel文件
     
181. 　　　　13.3.1  写Excel文件
     
182. 　　　　13.3.2  读Excel文件
     
183. 
     
184. 14  数字信号系统
     
185. 　　14.1  FIR和IIR滤波器
     
186. 　　14.2  FIR滤波器设计
     
187. 　　　　14.2.1  用firwin设计滤波器
     
188. 　　　　14.2.2  用remez设计滤波器
     
189. 　　　　14.2.3  滤波器级联
     
190. 　　14.3  IIR滤波器设计
     
191. 　　　　14.3.1  巴特沃斯低通滤波器
     
192. 　　　　14.3.2  双线性变换
     
193. 　　　　14.3.3  滤波器的频带转换
     
194. 　　14.4  滤波器的频率响应
     
195. 　　14.5  二次均衡器设计工具
     
196. 　　14.6  零相位滤波器
     
197. 　　14.7  重取样
     
198. 
     
199. 15  频域信号处理
     
200. 　　15.1  FFT演示程序
     
201. 　　　　15.1.1  FFT知识复习
     
202. 　　　　15.1.2  合成时域信号
     
203. 　　　　15.1.3  三角波FFT演示程序
     
204. 　　15.2  观察信号的频谱
     
205. 　　　　15.2.1  窗函数
     
206. 　　　　15.2.2  频谱平均
     
207. 　　　　15.2.3  谱图
     
208. 　　15.3  卷积运算
     
209. 　　　　15.3.1  快速卷积
     
210. 　　　　15.3.2  分段运算
     
211. 　　15.4  信号处理
     
212. 　　　　15.4.1  基本框架
     
213. 　　　　15.4.2  频域滤波器
     
214. 　　　　15.4.3  频率变调处理
     
215. 　　　　15.4.4  谱图差减法降噪
     
216. 　　15.5  Hilbert变换
     
217. 
     
218. 16  用C语言提高计算效率
     
219. 　　16.1  用Ctypes调用DLL库
     
220. 　　　　16.1.1  用ctypes调用DLL
     
221. 　　　　16.1.2  NumPy对ctypes的支持
     
222. 　　16.2  用Weave嵌入C++程序
     
223. 　　　　16.2.1  Weave的工作原理
     
224. 　　　　16.2.2  处理NumPy的数组
     
225. 　　　　16.2.3  使用Blitz提速
     
226. 　　　　16.2.4  扩展模块
     
227. 　　16.3  用Cython将Python编译成C
     
228. 　　　　16.3.1  编译Cython程序
     
229. 　　　　16.3.2  提高计算效率
     
230. 　　　　16.3.3  快速访问NumPy数组
     
231. 　　16.4  用SWIG创建扩展模块
     
232. 　　　　16.4.1  SWIG的调用方法和实例
     
233. 　　　　16.4.2  SWIG基础
     
234. 　　　　　　3  指针
     
235. 　　　　　　4  全局变量
     
236. 　　　　　　5  结构和类
     
237. 　　　　　　6  类型映射
     
238. 　　　　　　7  函数指针
     
239. 　　　　　　8  回调Python函数
     
240. 　　　　16.4.3  SWIG处理NumPy数组
     
241. 
     
242. 17  自适应滤波器和NLMS模拟
     
243. 　　17.1  自适应滤波器简介
     
244. 　　　　17.1.1  系统辨识
     
245. 　　　　17.1.2  信号预测
     
246. 　　　　17.1.3  信号均衡
     
247. 　　17.2  NLMS计算公式
     
248. 　　17.3  NumPy实现
     
249. 　　　　17.3.1  系统辨识模拟
     
250. 　　　　17.3.2  信号均衡模拟
     
251. 　　　　17.3.3  卷积逆运算
     
252. 
     
253. 18  单摆和双摆模拟
     
254. 　　18.1  单摆模拟
     
255. 　　　　18.1.1  计算摆动周期
     
256. 　　18.2  双摆模拟
     
257. 　　　　18.2.1  公式推导
     
258. 　　　　18.2.2  微分方程的数值解
     
259. 　　　　18.2.3  动画演示
     
260. 
     
261. 19  分形与混沌
     
262. 　　19.1  Mandelbrot集合
     
263. 　　　　19.1.1  连续的逃逸时间
     
264. 　　19.2  迭代函数系统(IFS)
     
265. 　　　　19.2.1  2D仿射变换
     
266. 　　　　19.2.2  迭代函数系统设计器
     
267. 　　19.3  L-System分形
     
268. 　　19.4  分形山脉
     
269. 　　　　19.4.1  一维中点移位法
     
270. 　　　　19.4.2  二维中点移位法
     
271. 　　　　19.4.3  菱形方形算法
     

复制代码

2gua

嗯，Python在科学计算方面也算是比较强。

dqgcs

不错，PYTHON很强大。