Scientific computing with python

《python科学计算》

第1章 软件包的安装和介绍 1

1.1 python简介 1

1.2 安装软件包 2

1.2.1 python(x,y) 2

1.2.2 enthought python distribution(epd) 3

1.3 方便的开发工具 3

1.3.1 ipython 4

1.3.2 spyder 8

1.3.3 wing ide 101 12

1.4 函数库介绍 13

1.4.1 数值计算库 13

1.4.2 符号计算库 14

1.4.3 界面设计 14

1.4.4 绘图与可视化 14

1.4.5 图像处理和计算机视觉 15

第2章 numpy——快速处理数据 16

2.1 ndarray对象 16

2.1.1 创建数组 16

2.1.2 存取元素 21

.2.1.3 多维数组 24

2.1.4 结构数组 29

2.1.5 内存结构 32

2.2 ufunc运算 35

2.2.1 四则运算 37

2.2.2 比较和布尔运算 39

2.2.3 自定义ufunc函数 40

2.2.4 广播 42

2.2.5 ufunc函数的方法 46

2.3 多维数组的下标存取 48

2.3.1 下标对象 48

2.3.2 整数数组作为下标 49

2.3.3 一个复杂的例子 51

2.3.4 布尔数组作为下标 53

2.4 庞大的函数库 54

2.4.1 求和、平均值、方差 54

2.4.2 最值和排序 55

2.4.3 多项式函数 57

2.4.4 分段函数 60

2.4.5 统计函数 62

2.5 线性代数 65

2.5.1 各种乘积运算 65

2.5.2 解线性方程组 67

2.6 掩码数组 69

2.7 文件存取 72

2.8 内存映射数组 75

第3章 scipy——数值计算库 79

3.1 常数和特殊函数 79

3.2 优化——optimize 81

3.2.1 最小二乘拟合 81

3.2.2 函数最小值 84

3.2.3 非线性方程组求解 86

3.3 插值——interpolate 88

3.3.1 b样条曲线插值 88

3.3.2 外推和spline拟合 90

3.3.3 二维插值 91

3.4 数值积分——integrate 93

3.4.1 球的体积 93

3.4.2 解常微分方程组 95

3.5 信号处理——signal 97

3.5.1 中值滤波 97

3.5.2 滤波器设计 98

3.6 图像处理——ndimage 100

3.6.1 膨胀和腐蚀 101

3.6.2 hit和miss 102

3.7 统计——stats 105

3.7.1 连续和离散概率分布 105

3.7.2 二项、泊松、伽玛分布 108

3.8 嵌入c语言程序——weave 112

第4章 sympy——符号运算好帮手 115

4.1 从例子开始 115

4.1.1 封面上的经典公式 115

4.1.2 球体体积 117

4.2 数学表达式 119

4.2.1 符号 119

4.2.2 数值 121

4.2.3 运算符和函数 122

4.3 符号运算 125

4.3.1 表达式变换和化简 125

4.3.2 方程 128

4.3.3 微分 129

4.3.4 微分方程 130

4.3.5 积分 131

4.4 其他功能 133

4.4.1 平面几何 133

4.4.2 绘图 135

第5章 matplotlib——绘制精美的图表 139

5.1 快速绘图 139

5.1.1 使用pyplot模块绘图 139

5.1.2 以面向对象方式绘图 142

5.1.3 配置属性 143

5.1.4 绘制多个子图 145

5.1.5 配置文件 147

5.1.6 在图表中显示中文 149

5.2 artist对象 152

5.2.1 artist对象的属性 154

5.2.2 figure容器 155

5.2.3 axes容器 156

5.2.4 axis容器 159

5.2.5 artist对象的关系 163

5.3 坐标变换和注释 164

5.3.1 4种坐标系 167

5.3.2 坐标变换的步骤 169

5.3.3 制作阴影效果 173

5.3.4 添加注释 174

5.4 绘图函数简介 177

5.4.1 对数坐标图 177

5.4.2 极坐标图 178

5.4.3 柱状图 179

5.4.4 散列图 180

5.4.5 图像 181

5.4.6 等值线图 184

5.4.7 三维绘图 187

第6章 traits——为python添加类型定义 190

6.1 开发背景 190

6.2 trait属性的功能 192

6.3 trait类型对象 196

6.4 trait的元数据 198

6.5 预定义的trait类型 200

6.6 property属性 204

6.7 trait属性监听 206

6.8 event和button属性 210

6.9 trait属性的从属关系 211

6.10 动态添加trait属性 213

6.11 创建自己的trait类型 215

6.11.1 从traittype继承 215

6.11.2 使用trait() 217

6.11.3 定义traithandler类 219

第7章 traitsui——轻松制作用户界面 221

7.1 默认界面 221

7.2 用view定义界面 222

7.2.1 外部视图和内部视图 222

7.2.2 多模型视图 226

7.2.3 group对象 228

7.2.4 配置视图 231

7.3 用handler控制界面和模型 232

7.3.1 用handler处理事件 233

7.3.2 controller和uiinfo对象 237

7.3.3 响应trait属性的事件 238

7.4 属性编辑器 240

7.4.1 编辑器演示程序 241

7.4.2 对象编辑器 243

7.4.3 字符串列表编辑器 248

7.4.4 对象列表编辑器 250

7.5 菜单、工具条和状态栏 252

7.6 设计自己的编辑器 255

7.6.1 trait编辑器的工作原理 255

7.6.2 制作matplotlib的编辑器 259

7.6.3 csv数据绘图工具 262

第8章 chaco——交互式图表 264

8.1 面向脚本绘图 264

8.2 面向应用绘图 265

8.2.1 多条曲线 267

8.2.2 plot对象的结构 271

8.2.3 编辑绘图属性 275

8.2.4 容器(container) 276

8.3 添加交互工具 279

8.3.1 平移和缩放 279

8.3.2 选取范围 282

8.3.3 选取数据点 284

8.3.4 套索工具 287

8.4 二次开发 289

8.4.1 用kiva库在数组上绘图 290

8.4.2 enable库的组件 292

8.4.3 设计圆形选择工具 297

8.4.4 制作动画演示 301

第9章 tvtk——数据的三维可视化 303

9.1 流水线(pipeline) 304

9.1.1 显示圆锥 304

9.1.2 用ivtk观察流水线 307

9.2 数据集(dataset) 313

9.2.1 imagedata 313

9.2.2 rectilineargrid 318

9.2.3 structuredgrid 319

9.2.4 polydata 321

9.3 可视化实例 324

9.3.1 切面 325

9.3.2 等值面 330

9.3.3 流线 333

9.4 tvtk的改进 337

9.4.1 tvtk的基本用法 338

9.4.2 trait属性 339

9.4.3 序列化(pickling) 339

9.4.4 集合迭代 340

9.4.5 数组操作 341

第10章 mayavi——更方便的可视化 343

10.1 用mlab快速绘图 343

10.1.1 点和线 343

10.1.2 mayavi的流水线 345

10.1.3 二维图像的可视化 348

10.1.4 网格面 352

10.1.5 修改和控制流水线 356

10.1.6 标量场 358

10.1.7 矢量场 361

10.2 mayavi和tvtk之间的关系 363

10.2.1 显示tvtk流水线 363

10.2.2 两条流水线之间的关系 365

10.3 mayavi应用程序 367

10.3.1 操作流水线 368

10.3.2 命令行和对象浏览器 371

10.4 将mayavi嵌入到界面中 374

第11章 vpython——制作3d演示动画 378

11.1 场景、物体和照相机 378

11.1.1 控制场景窗口 380

11.1.2 控制照相机 383

11.1.3 模型的属性 384

11.1.4 三维模型 387

11.2 制作动画演示 390

11.2.1 简单动画 390

11.2.2 盒子中反弹的球 391

11.3 与场景交互 393

11.3.1 响应键盘事件 394

11.3.2 响应鼠标事件 394

11.4 用界面控制场景 397

11.5 创建复杂模型 400

11.5.1 faces()的用法 400

11.5.2 读入模型数据 402

第12章 opencv——图像处理和计算机视觉 408

12.1 存储图像数据的mat对象 409

12.1.1 mat对象和numpy数组 410

12.1.2 像素点类型 414

12.1.3 其他数据类型 415

12.1.4 vector类型 417

12.1.5 在图像上绘图 418

12.2 图像处理 421

12.2.1 二维卷积 421

12.2.2 形态学运算 424

12.2.3 填充——floodfill 426

12.2.4 去瑕疵——inpaint 427

12.3 图像变换 428

12.3.1 几何变换 428

12.3.2 重映射——remap 430

12.3.3 直方图统计 433

12.3.4 二维离散傅立叶变换 437

12.4 图像识别 440

12.4.1 用霍夫变换检测直线和圆 440

12.4.2 图像分割 444

12.4.3 用surf进行特征匹配 450

第13章 数据和文件 453

13.1 声音的输入输出 453

13.1.1 读写wav文件 453

13.1.2 用pyaudio播放和录音 456

13.2 视频的输入输出 459

13.2.1 读写视频文件 459

13.2.2 安装视频编码 464

13.3 读写hdf5文件 465

13.4 读写excel文件 469

13.4.1 写excel文件 469

13.4.2 读excel文件 471

第14章 数字信号系统 473

14.1 fir和iir滤波器 473

14.2 fir滤波器设计 477

14.2.1 用firwin()设计滤波器 479

14.2.2 用remez()设计滤波器 481

14.2.3 滤波器的级联 483

14.3 iir滤波器设计 485

14.3.1 巴特沃斯低通滤波器 485

14.3.2 双线性变换 487

14.3.3 滤波器的频带转换 490

14.4 数字滤波器的频率响应 494

14.5 二次均衡滤波器设计工具 497

14.6 零相位滤波器 500

14.7 重取样 501

第15章 频域信号处理 505

15.1 fft演示程序 505

15.1.1 fft知识复习 505

15.1.2 合成时域信号 509

15.1.3 三角波fft演示程序 511

15.2 观察信号的频谱 512

15.2.1 窗函数 515

15.2.2 频谱平均 517

15.2.3 谱图 519

15.3 卷积运算 522

15.3.1 快速卷积 522

15.3.2 分段运算 524

15.4 信号处理 526

15.4.1 基本框架 527

15.4.2 频域滤波器 528

15.4.3 频率变调处理 530

15.4.4 用谱图差减法降噪 531

15.5 hilbert变换 532

第16章 用c语言提高计算效率 537

16.1 用ctypes调用dll库 537

16.2 用weave嵌入c++程序 541

16.2.1 weave的工作原理 541

16.2.2 处理numpy数组 543

16.2.3 使用blitz()提速 546

16.2.4 扩展模块 548

16.3 用cython将python编译成c 549

16.3.1 编译cython程序 549

16.3.2 提高计算效率 550

16.3.3 快速访问numpy数组 553

16.4 用swig创建扩展模块 555

16.4.1 swig的调用方法和实例 555

16.4.2 swig基础 558

16.4.3 swig处理numpy数组 566

第17章 自适应滤波器 571

17.1 自适应滤波器简介 571

17.1.1 系统识别 571

17.1.2 信号预测 572

17.1.3 信号均衡 572

17.2 nlms计算公式 573

17.3 用numpy实现nlms算法 575

17.3.1 系统辨识模拟 577

17.3.2 信号均衡模拟 579

17.3.3 卷积逆运算 581

17.4 用c语言加速nlms运算 583

17.4.1 用swig编写扩展模块 583

17.4.2 用weave嵌入c++程序 586

第18章 单摆和双摆模拟 588

18.1 单摆模拟 588

18.1.1 小角度时的摆动周期 589

18.1.2 大角度时的摆动周期 590

18.2 双摆模拟 592

18.2.1 公式推导 592

18.2.2 微分方程的数值解 595

18.2.3 动画演示 598

第19章 分形几何 599

19.1 mandelbrot集合 599

19.1.1 使用numpy加速计算 601

19.1.2 使用weave加速计算 603

19.1.3 连续的逃逸时间 604

19.1.4 mandelbrot演示程序 605

19.2 迭代函数系统(ifs) 606

19.2.1 二维仿射变换 610

19.2.2 迭代函数系统设计器 610

19.3 l-system分形 613

19.4 分形山脉 616

19.4.1 一维中点移位法 616

19.4.2 二维中点移位法 618

19.4.3 菱形方形算法 619