python的数学细菌
从计算机这个名字就可以看出来，它的本行就是计算，起初发明计算机也是用来处理复杂计算用的。上星期，我们介绍了python，他能够做很多有趣的事情。这次我们就来学习一下，如何用python解决数学问题。
在学习和工作中，经常会遇到一些数学计算的问题。利用python可以很好的帮我做一些运算。首先，利用代码表示算式和手写还是有区别的，下面列出常用的转换方法：
对数：log()
e的指数次幂：exp()
我们可以利用python，直接计算出简单的算式运算。
也可以帮我们解一元一次方程：
一元二次方程：
还有二元一次方程：
还能用来求表达式，先来一次函数：
接着是反比例函数：
还有二次函数
除了可以帮助学习数学之外呢，我们还可以利用python画出漂亮的图形，比如下面的这些。
Mandelbrot 集：
正二十面体万花筒：
Newton 迭代分形：
李代数E8 的根系：
怎么样，被惊艳了吧，利用python强大的库包，就可以画出各种各样的图形了！
想到没有？题图的蒙娜丽莎也是由python画出来的哦!
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今日搜狐热点NumPy攻略： Python科学计算与数据分析
Ivan Idris
本书带领读者了解熟悉当下最流行的科学计算库NumPy的方方面面。书中不仅介绍了NumPy的安装、使用和各种相关概念，还介绍了如何利用这一最新的开源软件库，以尽可能接近传统数学语言的方式，编写可读性好、实现效率高和运行速度快的代码。最后还探究了几个和NumPy相关的科学计算项目。此外，本书将为你掌握NumPy数组和通用函数打下坚实的基础，也会通过实例教你用Matplotlib绘图，并了解和SciPy相关的项目。
本书将帮助你：
学习高级索引技术和线性代数知识
了解数组形状及图像大小的调整
探察广播机制和直方图
分析NumPy代码并用可视化的方式表示分析结果
用Cython为代码提速
使用数组接口共享数据
使用通用函数和互操作功能
学习Matplotlib以及经常和NumPy同时使用的SciPy
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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或...
“本书写得非常棒，它能告诉你使用NumPy时的常见问题，并列出了简明的解决方案。这些方案并非仅针对你眼下遇到的难题，而是为你打开了一扇门，让你能够洞察NumPy世界的深邃迷人之处。”
“我刚刚开始学习使用Python、NumPy、SciPy和Matplotlib，本书给了我巨大的帮助！我觉得书中的示例非常详尽，并且覆盖了非常宽的领域。这些领域也许你不会全部感兴趣，但其中用到的技术可以轻松解决你目前遇到的各种问题，为你节省大量时间。”
“书中的攻略详尽而且具体，对Python和NumPy的学习大有裨益。其示例丰富至极，能够帮助你拓展思维，让你明白NumPy的适用之处，这点非常令人振奋！未来我会一直使用这本极佳的参考书！”
——亚马逊读者评论
第2章 高级索引和数组概念
第3章 常用函数
第4章 NumPy与其他软件的交互
第5章 声音和图像处理
第6章 特殊类型数组与通用函数
第7章 性能分析与调试
第8章 质量保证
第9章 用Cython为代码提速
第10章 有趣的Scikits
Ivan Idris(作者)实验物理学硕士。先后任职于多家公司，从事Java开发、数据仓库开发和QA分析等工作。主要的兴趣是商业智能、大数据和云计算，喜欢编写整洁、可测试的代码，以及撰写有趣的技术文章。另著有NumPy Beginner's Guide和Instant Pygame for Python Game Development How-to等书。可以访问ivanidris.net获取更多信息。
张崇明（译者）本科及研究生毕业于天津大学精密仪器与光电子工程学院，博士毕业于复旦大学计算机科学技术学院。在中兴通讯南京研发中心做过三年通信软件的开发。目前在上海师范大学信息与机电工程学院从事教学和科研工作。
我们都是 NumPy 用户，生活在当下。每周甚至可能是每天都会有 NumPy 相关新的开发内容进入我们视线。当开始写这本书的时候，应用科学开源 NumPy 基金会已经被创立。Numpy 发起的 Numba项目正式公开，通过 LLVM 编译动态 Python 代…...网站已改版，请使用新地址访问：
A-simple-equation 使用python语言，解决了简单的一元二次方程的求解问题 Algorithm 数学计算 238万源代码下载-
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书 名 Python数据分析实战
丛 书 名 图灵程序设计丛书
标准书号 ISBN 978-7-115-43220-9
编目分类 TP311.56
作 者 【意】内利（Fabio Nelli）
译 者 杜春晓
责任编辑 贺子娟 朱巍
开 本 16 开
印 张 18.75
字 数 443 千字
页 数 290 页
装 帧 平装
版 次 第1版第1次
初版时间 2016年8月
本 印 次 2016年8月
首 印 数 3580 册
定 价 59.00 元
第1 章 数据分析简介 & 1
1.1 数据分析 & 1
1.2 数据分析师的知识范畴 & 2
1.2.1 计算机科学 & 2
1.2.2 数学和统计学 & 3
1.2.3 机器学习和人工智能 &3
1.2.4 数据来源领域 & 3
1.3 理解数据的性质 & 4
1.3.1 数据到信息的转变 & 4
1.3.2 信息到知识的转变 & 4
1.3.3 数据的类型 &4
1.4 数据分析过程 &4
1.4.1 问题定义 5
1.4.2 数据抽取 &6
1.4.3 数据准备 & 6
1.4.4 数据探索和可视化 & 7
1.4.5 预测模型 & 7
1.4.6 模型评估 & 8
1.4.7 部署 & 8
1.5 定量和定性数据分析 &9
1.6 开放数据 & 9
1.7 Python 和数据分析 &11
1.8 结论 & 11
第2 章 Python 世界简介 & 12
2.1 Python——编程语言 & 12
2.2 Python——解释器 & 13
2.2.1 Cython &14
2.2.2 Jython &14
2.2.3 PyPy & 14
2.3 Python 2 和Python 3 & 14
2.4 安装Python & 15
2.5 Python 发行版 & 15
2.5.1 Anaconda & 15
2.5.2 Enthought Canopy &16
2.5.3 Python(x,y) & 17
2.6 使用Python & 17
2.6.1 Python shell & 17
2.6.2 运行完整的Python 程序 &17
2.6.3 使用IDE 编写代码 & 18
2.6.4 跟Python 交互 & 18
2.7 编写Python 代码 & 18
2.7.1 数学运算 & 18
2.7.2 导入新的库和函数 &19
2.7.3 函数式编程 & 21
2.7.4 缩进 &22
2.8 IPython & 23
2.8.1 IPython shell & 23
2.8.2 IPython Qt-Console 24
2.9 PyPI 仓库——Python 包索引 & 25
2.10 多种Python IDE &26
2.10.1 IDLE 26
2.10.2 Spyder & 27
2.10.3 Eclipse（pyDev） &27
2.10.4 Sublime &28
2.10.5 Liclipse &29
2.10.6 NinjaIDE &29
2.10.7 Komodo IDE & 29
2.11 SciPy &30
2.11.1 NumPy &30
2.11.2 pandas & 30
2.11.3 matplotlib & 31
2.12 小结 & 31
第3 章 NumPy 库 &32
3.1 NumPy 简史 &32
3.2 NumPy 安装 &32
3.3 ndarray：NumPy 库的心脏 & 33
3.3.1 创建数组 34
3.3.2 数据类型 &34
3.3.3 dtype 选项 & 35
3.3.4 自带的数组创建方法 & 36
3.4 基本操作 &37
3.4.1 算术运算符 &37
3.4.2 矩阵积 &38
3.4.3 自增和自减运算符 & 39
3.4.4 通用函数 &40
3.4.5 聚合函数 & 40
3.5 索引机制、切片和迭代方法 &41
3.5.1 索引机制 & 41
3.5.2 切片操作 42
3.5.3 数组迭代 &43
3.6 条件和布尔数组 & 45
3.7 形状变换 & 45
3.8 数组操作 &46
3.8.1 连接数组 & 46
3.8.2 数组切分 &47
3.9 常用概念 49
3.9.1 对象的副本或视图 &49
3.9.2 向量化 & 50
3.9.3 广播机制 &50
3.10 结构化数组 &52
3.11 数组数据文件的读写 & 53
3.11.1 二进制文件的读写 & 54
3.11.2 读取文件中的列表形式数据 & 54
3.12 小结 &55
第4 章 pandas 库简介 & 56
4.1 pandas：Python 数据分析库 &56
4.2 安装 & 57
4.2.1 用Anaconda 安装 &57
4.2.2 用PyPI 安装 &58
4.2.3 在Linux 系统的安装方法 & 58
4.2.4 用源代码安装 &58
4.2.5 Windows 模块仓库 59
4.3 测试pandas 是否安装成功 &59
4.4 开始pandas 之旅 &59
4.5 pandas 数据结构简介 &60
4.5.1 Series 对象 &60
4.5.2 DataFrame 对象 &66
4.5.3 Index 对象 &72
4.6 索引对象的其他功能 &74
4.6.1 更换索引 &74
4.6.2 删除 &75
4.6.3 算术和数据对齐 &77
4.7 数据结构之间的运算 &78
4.7.1 灵活的算术运算方法 78
4.7.2 DataFrame 和Series 对象之间的运算 78
4.8 函数应用和映射 &79
4.8.1 操作元素的函数 &79
4.8.2 按行或列执行操作的函数 &80
4.8.3 统计函数 81
4.9 排序和排位次 &81
4.10 相关性和协方差 &84
4.11 NaN 数据 &85
4.11.1 为元素赋NaN 值 & 85
4.11.2 过滤NaN & &86
4.11.3 为NaN 元素填充其他值 &86
4.12 等级索引和分级 & 87
4.12.1 重新调整顺序和为层级排序 &89
4.12.2 按层级统计数据 &89
4.13 小结 &90
第5 章 pandas：数据读写 &91
5.1 I/O API 工具 &91
5.2 CSV 和文本文件 &92
5.3 读取CSV 或文本文件中的数据 &92
5.3.1 用RegExp 解析TXT 文件 &94
5.3.2 从TXT 文件读取部分数据 &96
5.3.3 往CSV 文件写入数据 &97
5.4 读写HTML 文件 &98
5.4.1 写入数据到HTML 文件 &99
5.4.2 从HTML 文件读取数据 &100
5.5 从XML 读取数据 &101
5.6 读写Microsoft Excel 文件 &103
5.7 JSON 数据 &105
5.8 HDF5 格式 &107
5.9 pickle——Python 对象序列化 &108
5.9.1 用cPickle 实现Python 对象序列化 &109
5.9.2 用pandas 实现对象序列化 &109
5.10 对接数据库 &110
5.10.1 SQLite3 数据读写 &111
5.10.2 PostgreSQL 数据读写 &112
5.11 NoSQL 数据库MongoDB 数据读写 &114
5.12 小结 &116
第6 章 深入pandas：数据处理 &117
6.1 数据准备 &117
6.2 拼接 &122
6.2.1 组合 &124
6.2.2 轴向旋转 125
6.2.3 删除 &127
6.3 数据转换 &128
6.3.1 删除重复元素 128
6.3.2 映射 &129
6.4 离散化和面元划分 &132
6.5 排序 &136
6.6 字符串处理 137
6.6.1 内置的字符串处理方法 137
6.6.2 正则表达式 &139
6.7 数据聚合 &140
6.7.1 GroupBy 141
6.7.2 实例 &141
6.7.3 等级分组 142
6.8 组迭代 143
6.8.1 链式转换 &144
6.8.2 分组函数 145
6.9 高级数据聚合 145
6.10 小结 148
第7 章 用matplotlib 实现数据可视化 149
7.1 matplotlib 库 149
7.2 安装 &150
7.3 IPython 和IPython QtConsole 150
7.4 matplotlib 架构 151
7.4.1 Backend 层 152
7.4.2 Artist 层 & 152
7.4.3 Scripting 层（pyplot） & 153
7.4.4 pylab 和pyplot & 153
7.5 pyplot & 154
7.5.1 生成一幅简单的交互式图表 & 154
7.5.2 设置图形的属性 &156
7.5.3 matplotlib 和NumPy &158
7.6 使用kwargs & 160
7.7 为图表添加更多元素 & 162
7.7.1 添加文本 & 162
7.7.2 添加网格 & 165
7.7.3 添加图例 &166
7.8 保存图表 &168
7.8.1 保存代码 &169
7.8.2 将会话转换为HTML 文件 170
7.8.3 将图表直接保存为图片 171
7.9 处理日期值 &171
7.10 图表类型 173
7.11 线性图 &173
7.12 直方图 180
7.13 条状图 &181
7.13.1 水平条状图 & 183
7.13.2 多序列条状图 &184
7.13.3 为pandas DataFrame 生成多序列条状图 &185
7.13.4 多序列堆积条状图 & 186
7.13.5 为pandas DataFrame 绘制堆积条状图 189
7.13.6 其他条状图 &190
7.14 饼图 &190
7.15 高级图表 &193
7.15.1 等值线图 &193
7.15.2 极区图 &195
7.16 mplot3d 197
7.16.1 3D 曲面 &197
7.16.2 3D 散点图 198
7.16.3 3D 条状图 199
7.17 多面板图形 &200
7.17.1 在其他子图中显示子图 &200
7.17.2 子图网格 &202
7.18 小结 &204
第8 章 用scikit-learn 库实现机器学习 &205
8.1 scikit-learn 库 &205
8.2 机器学习 &205
8.2.1 有监督和无监督学习 205
8.2.2 训练集和测试集 &206
8.3 用scikit-learn 实现有监督学习 &206
8.4 Iris 数据集 &206
8.5 K-近邻分类器 211
8.6 Diabetes 数据集 &214
8.7 线性回归：最小平方回归 &215
8.8 支持向量机 &219
8.8.1 支持向量分类 &219
8.8.2 非线性SVC &223
8.8.3 绘制SVM 分类器对Iris 数据集的分类效果图 &225
8.8.4 支持向量回归 227
8.9 小结 &229
第9 章 数据分析实例——气象数据 &230
9.1 待检验的假设：靠海对气候的影响 230
9.2 数据源 233
9.3 用IPython Notebook 做数据分析 234
9.4 风向频率玫瑰图 246
9.5 小结 251
第10 章 IPython Notebook 内嵌JavaScript 库D3 &252
10.1 开放的人口数据源 &252
10.2 JavaScript 库D3 255
10.3 绘制簇状条状图 &259
10.4 地区分布图 262
10.5 2014 年美国人口地区分布图 266
10.6 小结 &270
第11 章 识别手写体数字 &271
11.1 手写体识别 271
11.2 用scikit-learn 识别手写体数字 &271
11.3 Digits 数据集 &272
11.4 学习和预测 274
11.5 小结 &276
附录A 用LaTeX 编写数学表达式 277 附录B 开放数据源 &287
& & & &Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能，以小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。
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