第1章  軟件包的安裝和介紹 1

1.1  Python簡(jiǎn)介 1

1.2  安裝軟件包 2

1.2.1  Python(x,y) 2

1.2.2  Enthought Python Distribution(EPD) 3

1.3  方便的開(kāi)發(fā)工具 3

1.3.1  IPython 4

1.3.2  Spyder 8

1.3.3  Wing IDE 101 12

1.4  函數(shù)庫(kù)介紹 13

1.4.1  數(shù)值計(jì)算庫(kù) 13

1.4.2  符號(hào)計(jì)算庫(kù) 14

1.4.3  界面設(shè)計(jì) 14

1.4.4  繪圖與可視化 14

1.4.5  圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué) 15

第2章  NumPy——快速處理數(shù)據(jù) 16

2.1  ndarray對(duì)象 16

2.1.1  創(chuàng)建數(shù)組 16

2.1.2  存取元素 21

2.1.3  多維數(shù)組 24

2.1.4  結(jié)構(gòu)數(shù)組 29

2.1.5  內(nèi)存結(jié)構(gòu) 32

2.2  ufunc運(yùn)算 35

2.2.1  四則運(yùn)算 37

2.2.2  比較和布爾運(yùn)算 39

2.2.3  自定義ufunc函數(shù) 40

2.2.4  廣播 42

2.2.5  ufunc函數(shù)的方法 46

2.3  多維數(shù)組的下標(biāo)存取 48

2.3.1  下標(biāo)對(duì)象 48

2.3.2  整數(shù)數(shù)組作為下標(biāo) 49

2.3.3  一個(gè)復(fù)雜的例子 51

2.3.4  布爾數(shù)組作為下標(biāo) 53

2.4  龐大的函數(shù)庫(kù) 54

2.4.1  求和、平均值、方差 54

2.4.2  最值和排序 55

2.4.3  多項(xiàng)式函數(shù) 57

2.4.4  分段函數(shù) 60

2.4.5  統(tǒng)計(jì)函數(shù) 62

2.5  線性代數(shù) 65

2.5.1  各種乘積運(yùn)算 65

2.5.2  解線性方程組 67

2.6  掩碼數(shù)組 69

2.7  文件存取 72

2.8  內(nèi)存映射數(shù)組 75

第3章  SciPy——數(shù)值計(jì)算庫(kù) 79

3.1  常數(shù)和特殊函數(shù) 79

3.2  優(yōu)化——optimize 81

3.2.1  最小二乘擬合 81

3.2.2  函數(shù)最小值 84

3.2.3  非線性方程組求解 86

3.3  插值——interpolate 88

3.3.1  B樣條曲線插值 88

3.3.2  外推和Spline擬合 90

3.3.3  二維插值 91

3.4  數(shù)值積分——integrate 93

3.4.1  球的體積 93

3.4.2  解常微分方程組 95

3.5  信號(hào)處理——signal 97

3.5.1  中值濾波 97

3.5.2  濾波器設(shè)計(jì) 98

3.6  圖像處理——ndimage 100

3.6.1  膨脹和腐蝕 101

3.6.2  Hit和Miss 102

3.7  統(tǒng)計(jì)——stats 105

3.7.1  連續(xù)和離散概率分布 105

3.7.2  二項(xiàng)、泊松、伽瑪分布 108

3.8  嵌入C語(yǔ)言程序——weave 112