推荐新书《Python编程基础与科学计算》，该书正文部分有543页，所述内容可替代MATLAB的对应内容。主要内容有：(1)N维数组的各种操作（一维数组是向量、二维数组是矩阵）和计算函数、各种类型的随机数组（如正态分布、二项式分布、F分布等等）、数据统计(2)多项式微积分与最小二乘法拟合(3)线性代数运算（范数、秩、行列式、逆矩阵、特征值和特征向量、线性方程组Ax=b的解、矩阵方程的解等等）(3)矩阵分解（奇异值SVD分解、QR分解、Cholesky分解、LU分解、LDL分解、schur分解、QZ分解、Hessenberg分解、极分解）(4)稀疏矩阵的运算（逆矩阵、矩阵指数、特征值、SVD、方程组）(5)数值积分和微分（一重、二重、三重和n重定积分）(6)常微分方程组的解(7)插值计算（样条插值、多项式插值、FFT插值）(8)聚类算法（k平均、矢量量化、层次聚类）(9)优化计算（单变量、多变量局部优化、全局最优差分优化、模拟退火优化、线性规划、曲线拟合、非线性方程的根等）(10)傅里叶变换、逆变换、正弦余弦变换、各种窗函数、小波分析(11)数字信号处理（卷积和相关计算、FIR和IIR滤波器及其设计、非线性滤波器）(12)图像处理（图像卷积、高斯滤波、边缘检测、图像变换、放射变换、形态学等）(13)正交距离回归(14)空间算法（旋转变换、kd树近邻搜索、劳内德三角剖分、凸包等）(15)绘制各种二维和三维数据表(16)符号运算和公式推导（符号表达式的运算和简化、极限、微积分、泰勒展开、积分变换（拉普拉斯变换、梅林变换、傅里叶变换、汉克尔变换、正余弦变换）、方程求解（代数方程、线性方程、非线性方程、常微分方程、偏微分方程）、矩阵的各种运算、稀疏矩阵、绘图）(17)读写Excel表格和在Excel表格中绘图(18)读写文本文件、二进制文件和原生数据、临时文件和内存临时存储（19）各种单位之间的换算关系及MATLAB、Fortran文件的读写(20)推荐用《Python基础与PyQt可视化编程详解》编写复杂的GUI图形界面，该书正文有610页，讲解详细，实例丰富。
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话说科学计算用python真是挺好
也不是很在乎运算速度
也不是很在乎工程化模块化之类的
各种库直接拿来用
c++在科学计算这块真没python方便

【 在 bluegangster 的大作中提到: 】
: 推荐新书《Python编程基础与科学计算》，该书正文部分有543页，所述内容可替代MATLAB的对应内容。主要内容有：(1)N维数组的各种操作（一维数组是向量、二维数组是矩阵）和计算函数、各种类型的随机数组（如正态分布、二项式分布、F分布等等）、数据统计(2)多项式微积分与最小
: 二乘法拟合(3)线性代数运算（范数、秩、行列式、逆矩阵、特征值和特征向量、线性方程组Ax=b的解、矩阵方程的解等等）(3)矩阵分解（奇异值SVD分解、QR分解、Cholesky分解、LU分解、LDL分解、schur分解、QZ分解、Hessenberg分解、极分解）(4)稀疏矩阵的运算（逆矩阵、矩阵指数
: ⑻卣髦怠VD、方程组）(5)数值积分和微分（一重、二重、三重和n重定积分）(6)常微分方程组的解(7)插值计算（样条插值、多项式插值、FFT插值）(8)聚类算法（k平均、矢量量化、层次聚类）(9)优化计算（单变量、多变量局部优化、全局最优差分优化、模拟退火优化、线性规划、曲
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python的很多科学计算库都是c++写的。只是对外包装了个python接口而已。
【 在 iwantfly 的大作中提到: 】
: 话说科学计算用python真是挺好
: 也不是很在乎运算速度
: 也不是很在乎工程化模块化之类的
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--来自微微水木3.5.12
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不是广告就是踢馆~
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那你先改个名
【 在 javaboy 的大作中提到: 】
: 老哥这是c++版...大家都是同行，写个书也不容易，但卖书之外好歹聊聊天吧。
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