دانلود کتاب Scientific computing with Python 3 an example-rich, comprehensive guide for all of your Python computational needs

فهرست مطالب :

Cover......Page 1
Copyright......Page 3
Credits......Page 4
About the Authors......Page 5
About the Reviewer......Page 6
www.PacktPub.com......Page 7
Acknowledgement......Page 8
Table of Contents......Page 9
Preface......Page 17
Chapter 1: Getting Started......Page 26
Installation......Page 27
Anaconda......Page 28
Python Shell......Page 29
Jupyter – Python notebook......Page 30
Program and program flow......Page 31
Line joining......Page 32
Strings......Page 33
Lists......Page 34
Boolean expressions......Page 35
Repeating a task......Page 36
Conditional statements......Page 37
Encapsulating code with functions......Page 38
Simple modules – collecting functions......Page 39
Interpreter......Page 40
Summary......Page 41
Variables......Page 42
Numeric types......Page 43
Plain integers......Page 44
Floating point representation......Page 45
Infinite and not a number......Page 46
Underflow – Machine Epsilon......Page 47
Other float types in NumPy......Page 48
The j notation......Page 49
Real and imaginary parts......Page 50
Boolean operators......Page 52
Boolean casting......Page 53
Return values of and and or......Page 54
Strings......Page 55
Operations on strings and string methods......Page 57
String formatting......Page 58
Exercises......Page 59
Lists......Page 63
Slicing......Page 64
Strides......Page 66
Belonging to a list......Page 67
In–place operations......Page 68
List comprehension......Page 69
Arrays......Page 70
Dictionaries......Page 72
Creating and altering dictionaries......Page 73
Sets......Page 74
Container conversions......Page 76
Type checking......Page 77
Exercises......Page 78
Vectors and matrices......Page 81
Linear algebra operations......Page 83
Solving a linear system......Page 84
Operations are elementwise......Page 85
Shape and number of dimensions......Page 86
The dot operations......Page 87
Array properties......Page 89
Creating arrays from lists......Page 90
Basic array slicing......Page 91
Functions to construct arrays......Page 93
The shape function......Page 94
Reshape......Page 95
Transpose......Page 97
Stacking vectors......Page 98
Built-in universal functions......Page 99
Create universal functions......Page 100
Array functions......Page 102
Solving several linear equation systems with LU......Page 103
Solving a least square problem with SVD......Page 105
More methods......Page 106
Exercises......Page 107
Array views......Page 110
Transpose and reshape as views......Page 111
Boolean arrays......Page 112
Checking for equality......Page 113
Boolean operations on arrays......Page 114
Indexing with Boolean arrays......Page 115
Using where......Page 116
Performance and Vectorization......Page 117
Vectorization......Page 118
Mathematical view......Page 119
Constant functions......Page 120
General mechanism......Page 121
The broadcasting problem......Page 123
Shape mismatch......Page 125
Functions of two variables......Page 126
Sparse matrices......Page 128
Compressed sparse row......Page 129
Row-based linked list format......Page 131
Generating sparse matrices......Page 132
Sparse matrix methods......Page 133
Summary......Page 134
Basic plotting......Page 135
Formatting......Page 141
Meshgrid and contours......Page 144
Images and contours......Page 148
Matplotlib objects......Page 150
The axes object......Page 151
Modifying line properties......Page 152
Annotations......Page 153
Filling areas between curves......Page 154
Ticks and ticklabels......Page 156
Making 3D plots......Page 157
Making movies from plots......Page 161
Summary......Page 162
Exercises......Page 163
Basics......Page 165
Passing arguments – by position and by keyword......Page 166
Changing arguments......Page 167
Access to variables defined outside the local namespace......Page 168
Default arguments......Page 169
Variable number of arguments......Page 170
Return values......Page 172
Recursive functions......Page 173
Function documentation......Page 175
Partial application......Page 176
Anonymous functions – the  lambda keyword......Page 177
The lambda construction is always replaceable......Page 178
Functions as decorators......Page 179
Summary......Page 180
Exercises......Page 181
Chapter 8: Classes......Page 183
Introduction to classes......Page 184
The __init__ method......Page 185
Attributes and methods......Page 186
Special methods......Page 188
Reverse operations......Page 190
Attributes that depend on each other......Page 192
The property function......Page 193
Class attributes......Page 194
Class methods......Page 195
Subclassing and inheritance......Page 197
Encapsulation......Page 200
Classes as decorators......Page 201
Exercises......Page 204
The for statement......Page 206
Controlling the flow inside the loop......Page 207
Iterators......Page 208
Generators......Page 209
Iterator tools......Page 210
 Arithmetic geometric mean......Page 212
Convergence acceleration......Page 214
List from iterators......Page 216
Storing generated values......Page 217
Generator expression......Page 218
Zipping iterators......Page 219
Iterator objects......Page 220
The while loop......Page 221
Recursion......Page 222
Exercises......Page 223
What are exceptions?......Page 226
Raising exceptions......Page 228
Catching exceptions......Page 229
User-defined exceptions......Page 231
Context managers — the with statement......Page 232
The stack......Page 234
The Python debugger......Page 235
Overview – debug commands......Page 237
Debugging in IPython......Page 238
Summary......Page 239
Namespace......Page 240
Scope of a variable......Page 241
Introduction......Page 243
The variable __name__......Page 245
Summary......Page 246
Interacting with files......Page 247
File modes......Page 249
 loadtxt......Page 250
Pickling......Page 251
Shelves......Page 252
Reading and writing images......Page 253
Summary......Page 254
Manual testing......Page 255
Automatic testing......Page 256
Testing the bisection algorithm......Page 257
Using unittest package......Page 259
Test setUp and tearDown methods......Page 260
Parameterizing tests......Page 261
Float comparisons......Page 263
Unit and functional tests......Page 265
Measuring execution time......Page 266
Timing with a magic function......Page 267
Timing with the Python module timeit......Page 268
Timing with a context manager......Page 269
Exercises......Page 270
Theoretical background......Page 272
Tasks......Page 274
The polynomial class......Page 275
Newton polynomial......Page 279
Spectral clustering......Page 281
Solving initial value problems......Page 285
Exercises......Page 289
What are symbolic computations?......Page 290
Elaborating an example in SymPy......Page 292
Symbols – the basis of all formulas......Page 294
Functions......Page 295
Undefined functions......Page 296
Elementary Functions......Page 297
Lambda – functions......Page 298
Symbolic Linear Algebra......Page 299
Symbolic matrices......Page 300
Examples for Linear Algebra Methods in SymPy......Page 301
Substitutions......Page 303
Evaluating symbolic expressions......Page 305
Example: A study on the convergence order of Newton\'s Method......Page 306
A study on the parameter dependency of polynomial coefficients......Page 308
Summary......Page 310
Appendix: References......Page 311
Index......Page 314