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Python 语言程序设计1
&&学习MOOC上的《Python 语言程序设计》所做的笔记,希望对大家有帮助!!!
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Python科学计算(附光盘第2版)
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1.&使用Python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务2.&光盘中提供作者本人整合开发的便携式运行环境WinPython，省去读者一一收集Python各个扩展库并安装的麻烦，涵盖NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TVTK、Mayavi、OpenCV、Cython等3.&文前精美彩插演示书中示例所展现的Python各扩展库的强大处理效果，装帧和排版都十分考究
本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。
张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。
第1章 Python科学计算环境的安装与简介 1.1 Python简介 1.1.1 Python 2还是Python 3 1.1.2 开发环境 1.1.3 集成开发环境(IDE) 1.2 IPython Notebook入门 1.2.1 基本操作 1.2.2 魔法(Magic)命令 1.2.3 Notebook的显示系统 1.2.4 定制IPython Notebook 1.3 扩展库介绍 1.3.1 数值计算库 1.3.2 符号计算库 1.3.3 绘图与可视化 1.3.4 数据处理和分析 1.3.5 界面设计 1.3.6 图像处理和计算机视觉 1.3.7 提高运算速度 第2章 NumPy-快速处理数据 2.1 ndarray对象 2.1.1 创建 2.1.2 元素类型 2.1.3 自动生成数组 2.1.4 存取元素 2.1.5 多维数组 2.1.6 结构数组 2.1.7 内存结构 2.2 ufunc函数 2.2.1 四则运算 2.2.2 比较运算和布尔运算 2.2.3 自定义ufunc函数 2.2.4 广播 2.2.5 ufunc的方法 2.3 多维数组的下标存取 2.3.1 下标对象 2.3.2 整数数组作为下标 2.3.3 一个复杂的例子 2.3.4 布尔数组作为下标 2.4 庞大的函数库 2.4.1 随机数 2.4.2 求和、平均值、方差 2.4.3 大小与排序 2.4.4 统计函数 2.4.5 分段函数 2.4.6 操作多维数组 2.4.7 多项式函数 2.4.8 多项式函数类 2.4.9 各种乘积运算 2.4.10 广义ufunc函数 2.5 实用技巧 2.5.1 动态数组 2.5.2 和其他对象共享内存 2.5.3 与结构数组共享内存 第3章 SciPy-数值计算库 3.1 常数和特殊函数 3.2 拟合与优化-optimize 3.2.1 非线性方程组求解 3.2.2 最小二乘拟合 3.2.3 计算函数局域最小值 3.2.4 计算全域最小值 …… 第4章 matplotlib-绘制精美的图表 第5章 Pandas-方便的数据分析库 第6章 SymPy-符号运算好帮手 第7章 Traits & TraitsUI-轻松制作图形界面 第8章 TVTK与Mayavi-数据的三维可视化 第9章 OpenCV-图像处理和计算机视觉 第10章 Cython-编译Python程序 第11章 实例
Python理所当然地被视为一门通用的程序设计语言，非常适合于网站开发、系统管理以及通用的业务应用程序。它为诸如YouTube这样的网站系统、Red Hat操作系统中不可或缺的安装工具以及从云管理到投资银行等大型企业的IT系统提供技术支持，从而赢得了如此高的声誉。Python还在科学计算领域建立了牢固的基础，覆盖了从石油勘探的地震数据处理到量子物理等范围广泛的应用场景。Python这种广泛的适用性在于，这些看似不同的应用领域通常在某些重要的方面是重叠的。易于与数据库连接、在网络上发布信息并高效地进行复杂计算的应用程序对于许多行业是至关重要的，而Python最主要的长处就在于它能让开发者迅速地创建这样的工具。
实际上，Python与科学计算的关系源远流长。吉多?范罗苏姆创建这门语言，还是在他在荷兰阿姆斯特丹的国家数学和计算机科学研究学会(CWI)的时候。当时只是作为“课余”的开发，但是很快其他人也开始为之做出贡献。从1994年开始的头几次Python研讨会，都是在大洋彼岸的科研机构举行的。例如国家标准技术研究所(NIST)、美国地质学会以及劳伦斯利福摩尔国家实验室(LLNL)，所有这些都是以科研为中心的机构。当时Python 1.0刚刚发布，与会者们就已经开始打造Python的数学计算工具。10多年过去了，我们欣喜地看到，我们在开发具有惊人能力的工具集以及建设多彩的社区方面做出了如此多的成绩。很合时宜的是，就我所知的第一本涵盖了Python的主要科学计算工具的综合性著作，在另一个海洋之遥的中国编著并出版了。展望今后的十几年，我迫不及待地想看到我们能共同创建出怎样的未来。
吉多他本人并不是科学家或工程师。他在CWI的计算机科学部门时，为了缓解为阿米巴(Amoeba)操作系统创建系统管理工具的痛苦，他创建了Python。当时那些系统管理工具都是用C语言编写的。于是Python就成了填补shell脚本和C语言之间空白的工具。操作系统工具与计算逆矩阵或快速傅立叶变换是完全不同的领域，但是从Python诞生开始，世界各地的许多科学家就成了它最早期的采用者。吉多成功地创建了一门能与他们的C和Fortran代码完美结合的、具有优雅表现力的程序语言。并且，吉多是一位愿意听取建议并添加关键功能的语言设计师，例如支持复数就是专门针对科学领域的。随着NumPy的前身——Numeric的诞生，Python获得了一个高效且强大的数值运算工具，它巩固了在未来几十年中，Python作为领先的科学计算语言的地位。
对于一些人来说，“科学计算编程”会让人联想起Numerical Recipes in C中描述的那些复杂算法，或是研究生们在深夜中努力打造程序的场景。但是真实情况所涵盖的范围更广泛——从底层的算法设计到具有高级绘图功能的用户界面开发。而后者的重要性却常常被忽视了。幸运的是在本书中，作者为我们介绍了科学计算编程所需的各个方面。从NumPy库和SciPy算法工具库的基础开始，介绍了任何科学计算应用程序所需的基本工具。然后，本书很恰当地介绍了二维绘图以及三维可视化库——matplotlib、Chaco、Mayavi。用Traits和TraitsUI进行应用程序和界面开发，以及用Cython、Weave、ctypes和SWIG等与传统的C语言库相互结合等内容在书中也有很好的介绍。除了这些核心的工具之外，本书还介绍了使用SymPy进行数学符号运算以及其他的各种有用的主题。
所有这些主题都被汇编到一本书中真是一件令人欣喜的事情。本书所提供的一站式服务，能够指导读者从最初的入门直到创建一个漂亮的、全功能的分析与模拟应用程序。
关于序言作者
EricJones是Enthought公司的CEO，他在工程和软件开发领域拥有广泛的背景，指导Enthought公司的产品工程和软件设计。在共同创建Enthought公司之前，他在杜克大学电机工程学系从事数值电磁学以及遗传优化算法方面的研究，并获得了该系的硕士和博士学位。他教授过许多用Python做科学计算的课程，并且是Python软件基金会的成员。
关于Enthought公司
Enthought是一家位于美国得克萨斯州首府奥斯汀的软件公司，主要使用Python从事科学计算工具的开发。本书中介绍的NumPy、SciPy、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK以及Mayavi均为该公司开发或维护的开源程序库。
Python世界的发展日新月异，在本书第1版出版之后，Python在数据分析、科学计算领域又出现了许多令人兴奋的进展：
●IPython从增强的交互式解释器发展到Jupyter Notebook项目，它已经成为Python科学计算界的标准配置。
●Pandas经过几个版本的更新，目前已经成为数据清洗、处理和分析的不二选择。
●OpenCV官方的扩展库cv2已经正式发布，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，编写图像处理、计算机视觉程序变得更方便、简洁。
●matplotlib 2.0即将发布，它将使用更美观的默认样式。
●Cython内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。
●NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。
●WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得开发与共享Python程序更方便快捷。
本书第2版紧随各个扩展库的发展，将最新、最实用的内容呈现给读者。除了数值计算之外，本书还包含了界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等方面的内容。最后一章综合使用本书介绍的各个扩展库，完成几个有趣的实例项目。
本书完全采用IPythonNotebook编写，保证了书中所有代码及输出的正确性。附盘中附带所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。
本书适合于工科高年级本科生、研究生、工程技术人员以及计算机开发人员阅读，也适合阅读过第1版的读者了解各个扩展库的最新进展，进一步深入学习。
阅读本书的读者需要掌握Python语言的一些基础知识，Cython章节需要读者能够阅读C语言代码。
除封面署名的作者外，参加本书编写的人员还有张佑林、张东等人，在此一并表示感谢。
在线试读部分章节
Python科学计算环境的安装与简介
1.1&&& Python简介
Python是一种解释型、面向对象、动态的高级程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和开发Web系统。目前Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。
由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、复杂网络分析库igraph等。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如三个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。近年随着数据分析扩展库Pandas、机器学习扩展库scikit-learn以及IPython Notebook交互环境的日益成熟，Python也逐渐成为数据分析领域的首选工具。
说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱目前还无法替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：
●&&&&&首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而Python完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。
●&&&&&其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、更易维护的代码。
●&&&&&最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。
1.1.1&&& Python2还是Python3&
自从2008年发布以来，Python3经历了5个小版本的更迭，无论是语法还是标准库都发展得十分成熟。许多重要的扩展库也已经逐渐同时支持Python2和Python3。但是由于Python3不向下兼容，目前大多数开发者仍然在生产环境中使用Python2.7。在PyCon2014大会上，Python之父宣布Python 2.7的官方支持延长至2020年。因此本书仍然使用Python 2.7作为开发环境。
在本书涉及的扩展库中，IPython、NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、Cython、Spyder和OpenCV等都已经支持Python 3，而Traits、TraitsUI、TVTK、Mayavi等扩展库则尚未着手Python 3的移植。虽然一些新兴的三维可视化扩展库正朝着替代Mayavi的方向努力，但目前Python环境中尚未有能替代VTK和Mayavi的专业级别的三维可视化扩展库，因此本书仍保留第1版中相关的章节。
1.1.2&&&&开发环境&
和MATLAB等商用软件不同，Python的众多扩展库由许多社区分别维护和发布，因此要一一将其收集齐全并安装到计算机中是一件十分耗费时间和精力的事情。本节介绍两个科学计算用的Python集成软件包。读者只需要下载并执行一个安装程序，就能安装好本书涉及的所有扩展库。
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&&&&本书是“上海市高等学校计算机等级考试（二级）”Python程序设计考试科目的推荐教材，以程序设计初学者为教学对象，从程序设计基本概念出发，由浅入深、循序渐进地讲述Python程序设计的基本概念和基本方法。本书内容包括Python语言及其编程环境概述、基本语法、基本流程控制、元组列表字典等特征数据类型及操作、文件、函数、面向对象的程序设计、tkinter图形化界面设计、图形绘制、正则表达式的应用、数据库操作和基于第三方库的应用举例。本书提供配套电子课件，登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。&&&&李东方主编的《Python程序设计基础(上海市高等学校计算机等级考试二级推荐教材普通高等教育十三五规划教材)》适合作为文、理、工、农、医、法、商、管等非计算机专业高等学校通识教育阶段计算机程序设计课程教材，也可供Python语言爱好者自学和计算科学与技术相关专业人员参考。
第1章 Python语言及其编程环境&&1.1 Python语言概述&&1.2 Python的安装&&1.3 Python语言程序设计步骤&&1.4 常用的Python第三方编辑器&&习题1第2章 Python程序的基本语法&&2.1 Python语言源程序的书写格式与基本规则&&&&2.1.1 Python语言源程序模块结构初识&&&&2.1.2 基本词法单位、标识符/常量/运算符等构成规则与关键字&&&&2.1.3 程序的书写格式与基本规则&&2.2 Python的基本数据类型&&&&2.2.1 数字类型&&&&2.2.2 字符串&&2.3 Python的基本运算和表达式&&&&2.3.1 变量&&&&2.3.2 运算符&&&&2.3.3 算术运算&&&&2.3.4 输入输出&&&&2.3.5 赋值、关系和逻辑运算&&&&2.3.6 表达式&&习题2第3章 Python程序的基本流程控制&&3.1 基本语句及顺序结构&&&&3.1.1 基本语句&&&&3.1.2 顺序结构&&3.2 分支结构&&&&3.2.1 if语句&&&&3.2.2 if-elif-else语句&&&&3.2.3 分支语句嵌套&&3.3 循环结构&&&&3.3.1 while语句&&&&3.3.2 for循环和range()内建函数&&&&3.3.3 循环语句嵌套&&3.4 转移和中断语句&&&&3.4.1 break语句&&&&3.4.2 continue语句&&习题3第4章 Python的特征数据类型&&4.1 列表&&&&4.1.1 创建列表&&&&4.1.2 列表的基本操作&&&&4.1.3 更多列表操作&&&&4.1.4 删除列表中的元素&&&&4.1.5 列表解析&&4.2 元组&&&&4.2.1 创建元组&&&&4.2.2 元组的基本操作&&&&4.2.3 元组与列表的相互转换&&&&4.2.4 元组解包&&4.3 字典&&&&4.3.1 创建字典&&&&4.3.2 访问字典中的值&&&&4.3.3 更新字典&&&&4.3.4 字典的操作&&4.4 集合&&&&4.4.1 集合的创建&&&&4.4.2 集合的修改&&&&4.4.3 集合的数学运算&&习题4第5章 文件&&5.1 基本概念&&&&5.1.1 文件和目录&&&&5.1.2 文件的编码&&&&5.1.3 文本文件和二进制文件的区别&&5.2 文件操作&&&&5.2.1 文件的打开和关闭&&&&5.2.2 定位&&&&5.2.3 文件的读取、写入、追加&&习题5第6章 函数&&6.1 函数的定义与调用&&&&6.1.1 函数的声明&&&&6.1.2 函数的调用&&6.2 参数的传递&&&&6.2.1 参数按位置依次传递&&&&6.2.2 参数赋值和参数默认值传递&&&&6.2.3 元组类型变长参数传递&&&&6.2.4 字典类型变长参数传递&&&&6.2.5 高阶函数&&&&6.2.6 函数中变量的作用域&&6.3 匿名函数&&6.4 函数的递归&&6.5 函数的高级应用&&&&6.5.1 生成器&&&&6.5.2 装饰器与闭包&&习题6第7章 面向对象的程序设计&&7.1 面向对象概念&&7.2 类与实例&&&&7.2.1 创建类和子类&&&&7.2.2 增加属于类的对象实例&&&&7.2.3 用函数表示类的行为特征&&7.3 面向对象的特征&&&&7.3.1 封装&&&&7.3.2 继承&&&&7.3.3 多态&&7.4 库的安装&&&&7.4.1 模块化架构&&&&7.4.2 包的管理&&&&7.4.3 安装方法&&7.5 模块的引用&&&&7.5.1 import方式&&&&7.5.2 from方式&&习题7第8章 图形化界面设计&&8.1 窗体控件布局&&&&8.1.1 根窗体&&&&8.1.2 tkinter常用控件&&&&8.1.3 控件布局&&8.2 tkinter常见控件的特征属性&&&&8.2.1 文本输入/输出相关控件&&&&8.2.2 按钮&&&&8.2.3 单选按钮&&&&8.2.4 复选框&&&&8.2.5 列表框与组合框&&&&8.2.6 滑块&&&&8.2.7 菜单&&&&8.2.8 子窗体&&&&8.2.9 模式对话框&&8.3 事件响应&&习题8第9章 图形绘制&&9.1 tkinter库的Canvas图形绘制方法&&&&9.1.1 Canvas绘图的基本方法&&&&9.1.2 Canvas画布上的函数图形绘制&&9.2 turtle库的图形绘制方法&&&&9.2.1 turtle绘图的基本方法&&&&9.2.2 turtle图形绘制&&9.3 Matplotlib库的图形绘制方法&&&&9.3.1 环境安装和基本方法&&&&9.3.2 二维函数图形绘制&&习题9第10章 正则表达式的应用&&10.1 正则表达式&&&&10.1.1 精确匹配&&&&10.1.2 贪婪匹配&&10.2 re模块的内置函数&&&&10.2.1 匹配与搜索&&&&10.2.2 切分与分组&&&&10.2.3 替换&&10.3 正则表达式的应用：简单爬虫&&习题10第11章 数据库操作&&11.1 访问SQLite数据库&&&&11.1.1 SQLite数据库连接对象及表的SQL操作&&&&11.1.2 游标对象和SQL查询&&11.2 访问Access、MySQL和SQL Server数据库&&习题11第12章 基于第三方库的应用举例&&12.1 对Excel的操作&&&&12.1.1 用openpyxl在内存中创建工作表&&&&12.1.2 数据的读取&&&&12.1.3 编辑操作和写入&&12.2 图片操作&&&&12.2.1 Image模块及应用&&&&12.2.2 ImageChops特效与合成&&习题12&&附录A 上海市高等学校计算机等级考试（二级)Python程序设计考试大纲&&附录B 上海市高等学校计算机等级考试试卷二级Python程序设计（样卷)&&参考文献}