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Python科学计算实践SciPy指南【放心购买 无忧售后】书籍详细信息
- ISBN：9787115499127
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2019-01
- 页数：228
- 价格：48.63
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书旨在介绍开源的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。本书结合大量代码实例，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。
书籍目录：
前言 ix
章 优雅的NumPy：Python科学应用的基础 1
1．1 数据简介：什么是基因表达 2
1．2 NumPy的N维数组 6
1．2．1 为什么用N维数组代替Python列表 7
1．2．2 向量化 9
1．2．3 广播 9
1．3 探索基因表达数据集 10
1．4 标准化 13
1．4．1 样本间的标准化 13
1．4．2 基因间的标准化 19
1．4．3 样本与基因标准化：RPKM 21
1．5 小结 27
第 2章 用NumPy和SciPy进行分位数标准化 28
2．1 获取数据 30
2．2 独立样本间的基因表达分布差异 30
2．3 计数数据的双向聚类 33
2．4 簇的可视化 35
2．5 预测幸存者 37
2．5．1 进一步工作：使用TCGA患者簇 41
2．5．2 进一步工作：重新生成TCGA簇 41
第3章 用ndimage实现图像区域网络 42
3．1 图像就是NumPy数组 43
3．2 信号处理中的滤波器 48
3．3 图像滤波（二维滤波器） 53
3．4 通用滤波器：邻近值的任意函数 55
3．4．1 练习：康威的生命游戏 56
3．4．2 练习：Sobel梯度幅值 56
3．5 图与NetworkX库 57
3．6 区域邻接图 60
3．7 优雅的ndimage：如何根据图像区域建立图对象 63
3．8 归纳总结：平均颜色分割 65
第4章 频率与快速傅里叶变换 67
4．1 频率的引入 67
4．2 示例：鸟鸣声谱图 69
4．3 历史 74
4．4 实现 75
4．5 选择离散傅里叶变换的长度 75
4．6 更多离散傅里叶变换概念 77
4．6．1 频率及其排序 77
4．6．2 加窗 83
4．7 实际应用：分析雷达数据 86
4．7．1 频域中的信号性质 91
4．7．2 加窗之后 93
4．7．3 雷达图像 95
4．7．4 快速傅里叶变换的进一步应用 99
4．7．5 更多阅读 99
4．7．6 练习：图像卷积 100
第5章 用稀疏坐标矩阵实现列联表 101
5．1 列联表 102
5．1．1 练习：混淆矩阵的计算复杂度 103
5．1．2 练习：计算混淆矩阵的另一种方法 103
5．1．3 练习：多类混淆矩阵 104
5．2 scipy．sparse数据格式 104
5．2．1 COO格式 104
5．2．2 练习：COO表示 105
5．2．3 稀疏行压缩格式 106
5．3 稀疏矩阵应用：图像转换 108
5．4 回到列联表 112
5．5 图像分割中的列联表 113
5．6 信息论简介 114
5．7 图像分割中的信息论：信息变异 117
5．8 转换NumPy数组代码以使用稀疏矩阵 119
5．9 使用信息变异 120
第6章 SciPy中的线性代数 128
6．1 线性代数基础 128
6．2 图的拉普拉斯矩阵 129
6．3 大脑数据的拉普拉斯矩阵 134
6．3．1 练习：显示近邻视图 138
6．3．2 练习挑战：稀疏矩阵线性代数 138
6．4 PageRank：用于声望和重要性的线性代数 139
6．4．1 练习：处理悬挂节点 144
6．4．2 练习：不同特征向量方法的等价性 144
6．5 结束语 144
第7章 SciPy中的函数优化 145
7．1 SciPy优化模块：sicpy．optimize 146
7．2 用optimize进行图像配准 152
7．3 用basin hopping算法避开局部最小值 155
7．4 选择正确的目标函数 156
第8章 用Toolz在笔记本电脑上玩转大数据 163
8．1 用yield进行流处理 164
8．2 引入Toolz流库 167
8．3 k-mer计数与错误修正 169
8．4 柯里化：流的调料 173
8．5 回到k-mer计数 175
8．6 全基因组的马尔可夫模型 177
后记 182
附录 练习答案 186
作者简介 206
封面简介 206
作者介绍：
Juan Nunez-Iglesias，澳大利亚莫纳什大学研究员，咨询顾问。
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。
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。
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其它内容：
编辑推荐
“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子，展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法，是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
“生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson，RStudio数据科学家，Software Carpentry联合创始人
本书结合数据实例，使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库，介绍了强大的Python科学计算工具，展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题，以及如何写出清晰优美的代码。
本书“麻雀虽小，肝胆俱全”，不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念，是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。
探索Python科学应用的基础——NumPy
用NumPy和SciPy进行分位数标准化
图像区域网络及区域邻接图
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
用Toolz在笔记本电脑上玩转大数据
书籍介绍
本书旨在介绍开源的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。本书结合大量代码实例，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。
书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：6分
主题深度：3分
文字风格：7分
语言运用：5分
文笔流畅：8分
思想传递：6分
知识深度：4分
知识广度：8分
实用性：8分
章节划分：8分
结构布局：3分
新颖与独特：8分
情感共鸣：9分
引人入胜：4分
现实相关：3分
沉浸感：7分
事实准确性：4分
文化贡献：5分
网站评分
书籍多样性：4分
书籍信息完全性：5分
网站更新速度：6分
使用便利性：8分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：5分
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安全性：5分
稳定性：7分
搜索功能：6分
下载便捷性：3分
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