利用Python解決數學問題 (原書第2版) 薩姆.莫利 9787111780298 【台灣高等教育出版社】

*書籍均為代購，我們向大陸付款發訂後即無法取消，為避免造成不必要的損失，
下訂前請慎重考慮！下訂前請慎重考慮！謝謝。
*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202506*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：利用Python解決數學問題 (原書第2版)
ISBN：9787111780298
出版社：機械工業
著編譯者：薩姆.莫利
頁數：303
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1736986
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

本書將幫助你簡單高效地解決複雜的數學問題。書中對舊的編程方法進行了修訂，以適配新的庫，並且還新增了幾種編程方法來展示諸如JAX之類的新工具。本書將教你如何解決數學領域的各種問題，這些領域包括微積分、概率論、統計學與數據科學、圖論、最優化以及幾何學。 你將從培養核心技能開始，學習Python科學棧中涵蓋的各種包，包括NumPy、SciPy和Matplotlib。隨著學習的深入，你將掌握微積分、概率論和網絡（圖論）等高級主題。在牢固掌握這些主題之後，你將了解Python在數據科學與統計學、預測、幾何學以及最優化方面的應用。最後幾章將帶你處理一系列各式各樣的問題，包括處理特定的數據格式以及加速代碼運行。 學完本書後，你將擁有一系列實用的編碼解決方案，這些方案可用於解決計算數學和數據科學領域中廣泛的實際問題，並且還能根據需要進行修改。 通過閱讀本書，你將： 熟悉Python中用於解決數學問題的基本包、工具和庫。 探索有助於解決計算數學問題的各種技術。 理解應用數學的核心概念，以及如何將其應用於計算機科學領域。了解如何選擇最合適的包、工具或技術來解決特定問題。 使用Matplotlib實現基本的數學繪圖，更改繪圖形式，併為繪圖添加標籤。 藉助貝葉斯推理和馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法掌握概率論。

作者簡介

于俊偉，博士，河南工業大學碩士生導師，主要從事計算機視覺、機器學習和數據科學等方面的研究與教學工作，主持和參与國家自然科學基金、河南省重點研發與推廣專項等項目7項，發表學術論文10餘篇，翻譯及編著數據科學方面的圖書5部。

目錄

譯者序

審校者簡介
前言
第1章 基礎軟體包、函數和概念簡介
1 1 技術要求
1 2 探索Python的數值類型
1 3 理解基本數學函數
1 4 深入探究NumPy世界
1 5 使用矩陣和線性代數
1 6 總結
1 7 拓展閱讀
第2章 使用Matplotlib進行數學繪圖
2 1 技術要求
2 2 使用Matplotlib進行基本繪圖
2 3 添加子圖
2 4 繪製誤差條圖形
2 5 保存Matplotlib圖形
2 6 曲面圖和等高線圖
2 7 自定義三維圖
2 8 用箭頭圖繪製向量場
2 9 拓展閱讀
第3章 微積分和微分方程
3 1 技術要求
3 2 微積分入門
3 3 使用多項式和微積分
3 4 使用SymPy進行符號微分和積分
3 5 求解方程
3 6 使用SciPy對函數進行數值積分
3 7 簡單微分方程的數值求解
3 8 求解微分方程組
3 9 偏微分方程的數值求解
3 10 利用離散傅里葉變換進行信號處理
3 11 使用JAX實現自動微分和微積分
3 12 使用JAX求解微分方程
3 13 拓展閱讀
第4章 使用隨機性和概率
4 1 技術要求
4 2 隨機選擇條目
4 3 生成隨機數據
4 4 更改隨機數生成器
4 5 生成服從正態分佈的隨機數
4 6 處理隨機過程
4 7 利用貝葉斯技術分析轉換率
4 8 用蒙特卡羅模擬估計參數
4 9 拓展閱讀
第5章 使用樹和網絡
5 1 技術要求
5 2 在Python中創建網絡
5 3 可視化網絡
5 4 了解網絡的基本特徵
5 5 生成網絡鄰接矩陣
5 6 創建有向加權網絡
5 7 在網絡中尋找最短路徑
5 8 量化網絡中的聚類
5 9 為網絡著色
5 10 尋找最小生成樹和支配集
5 11 拓展閱讀
第6章 使用數據和統計學
6 1 什麼是統計學
6 2 技術要求
6 3 創建Series和DataFrame對象
6 4 從DataFrame中載入數據和向DataFrame存儲數據
6 5 在DataFrame中操作數據
6 6 從DataFrame中繪製數據
6 7 從DataFrame中獲取描述性統計信息
6 8 通過抽樣了解總體
6 9 對DataFrame中的分組數據進行操作
6 10 使用t檢驗進行假設檢驗
6 11 使用ANOVA進行假設檢驗
6 12 非參數數據的假設檢驗
6 13 使用Bokeh創建互動式圖形
6 14 拓展閱讀
第7章 使用回歸和預測
7 1 技術要求
7 2 使用基本線性回歸
7 3 使用多重線性回歸
7 4 使用對數回歸進行分類
7 5 使用ARMA對時間序列數據進行建模
7 6 基於ARIMA的時間序列數據預測
7 7 使用ARIMA預測季節性數據
7 8 使用Prophet對時間序列數據進行建模
7 9 使用簽名總結時間序列數據
7 10 拓展閱讀
第8章 幾何問題
8 1 技術要求
8 2 二維幾何形狀的可視化
8 3 查找內點
8 4 在圖像中查找邊緣
8 5 平面圖形的三角剖分
8 6 計算凸包
8 7 構建貝塞爾曲線
8 8 拓展閱讀
第9章 尋找最優解
9 1 技術要求
9 2 最小化簡單線性函數
9 3 最小化非線性函數
9 4 採用梯度下降法進行優化
9 5 用最小二乘法擬合數據曲線
9 6 分析簡單的雙人博弈
9 7 計算納什均衡
9 8 拓展閱讀
第10章 提升工作效率
10 1 技術要求
10 2 使用Pint跟蹤單位
10 3 考慮計算中的不確定性
10 4 從NetCDF文件中載入數據和向NetCDF文件存儲數據
10 5 將Jupyter notebook作為腳本執行
10 6 驗證數據
10 7 使用Cython加速代碼
10 8 使用Dask進行分散式計算
10 9 為數據科學編寫可重用代碼

詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。