“本書滿足以下重要需求:引導學生優雅的實作訊號與影像、圖學和生物資訊學中的經典演算法”
-Lav Varshney
University of Illinois
“雖然沒有一本書可以教完科學研究Python的所有工具,但是有這本書會讓你看到,它可以幫你節省時間、減少痛苦。”
-Greg Wilson
Curriculum Lead, DataCamp
歡迎來到科研界Python社群,如果你是一個寫Python的科學研究者,這本實用的指引書,不只教你SciPy和相關函式庫的重要基礎,而且能讓你看到美麗、易讀,同時能應用在實務上程式碼。你會學到如何寫出具備清楚、簡潔和高效的優雅程式碼。
閱讀本書,會看到許多科研界Python生態圈的範例程式碼,這些程式碼足以代表本書的精神。使用實際的科研資料,用SciPy、NumPy、Pandas、scikit-image和其它Python函式庫解決真實世界的問題。
‧探索NumPy陣列,數值科學計算的底層結構
‧使用百分位正規化使測量值貼和特定分布
‧使用分區相鄰圖(Region Adjacency Graph)表示一張影像的不同分區
‧用快速傅利葉轉換將時間或空間資料轉換至頻率域
‧使用SciPy的稀疏模組解決稀疏矩陣問題,包括影像分區
‧使用SciPy套件執行線性代數
‧使用SciPy的最佳化模組進行影像對齊(校正)
‧用Python資料串流和Toolz函式庫處理大型資料集合
目錄
前言
第一章 優雅的NumPy:科研界Python的基礎
第二章 NumPy和SciPy的百分位正規化
第三章 用ndimage 處理影像區域關係
第四章 頻率和快速傅立葉轉換
第五章 使用稀疏座標矩陣的列聯表
第六章 SciPy 中的線性代數
第七章 Scpy 中的函式最佳化
第八章 在小電腦中用Toolz 處理大數據
結語
附錄 練習題解答
索引
前言
第一章 優雅的NumPy:科研界Python的基礎
第二章 NumPy和SciPy的百分位正規化
第三章 用ndimage 處理影像區域關係
第四章 頻率和快速傅立葉轉換
第五章 使用稀疏座標矩陣的列聯表
第六章 SciPy 中的線性代數
第七章 Scpy 中的函式最佳化
第八章 在小電腦中用Toolz 處理大數據
結語
附錄 練習題解答
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