作者：李汉龙 隋英 韩婷
页数：361
出版社：机械工业出版社
出版日期：2022
ISBN：9787111713418
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书是编者结合多年的数学实验课程教学实践编写的.本书共11章，内容包括：Python概述，Python编程入门，Python数据绘图与分形图，Python在高等数学中的应用，Python在线性代数中的应用，Python在概率统计中的应用，NumPy库与Pandas库的用法，Python网络爬虫，Python在插值与拟合中的应用，Python环境监测项目，Python环境质量控制项目及应用.书中配置了较多的实例，这些实例是学习Python与数学实验必须掌握的基本技能.
本书内容由浅入深，由易到难，可作为在职教师学习Python的自学用书，也可作为数学实验培训班学生的培训教材.
本书特色
书中配置了较多学习Python与数学实验必须掌握的基本技能的实例
目录
前言
第1章Python概述1
11Python介绍1
111Python简介1
112Python标准库2
113Python特点3
114Python应用4
习题114
12PyCharm介绍5
121PyCharm简介5
122PyCharm使用6
习题128
13Spyder介绍9
131Spyder简介9
132Spyder功能10
习题1311
14本章小结11
总习题112
第2章Python编程入门13
21建立Python开发环境13
22Python基本结构15
221基本运算15
222顺序结构17
223选择结构18
224循环结构20
习题2221
23Python数据存储22
231字符串与正则表达式22
232列表与元组25
233字典与集合30
234函数与模块33
习题2335
24文件操作和异常处理35
241面向对象程序设计35
242文件操作40
243异常处理44
习题2449
25Python界面设计49
251Tkinter图形绘制49
252图形用户界面设计57
习题2561
26本章小结62
总习题 262
第3章Python数据绘图与分形图63
31Python数据绘图63
311Python二维数据绘图63
312Python三维数据绘图76
313Python数据绘图步骤78
314Python数据绘图实例81
习题3188
32Python绘制分形图89
321利用turtle绘制科赫雪花89
322利用turtle绘制分形树95
323利用turtle绘制小花98
324利用turtle绘制竹叶100
习题32101
33本章小结106
总习题3106
第4章Python在高等数学中的
应用108
41数列与函数的极限108
411数列的极限108
412函数的极限109
习题41112
42导数与微分112
421一元函数的导数与微分112
422多元函数的导数与全微分116
习题42118
43积分118
431一元函数的积分118
432多元函数的积分120
433曲线积分123
434曲面积分124
习题43128
44常微分方程128
441一阶常微分方程128
442高阶常微分方程129
习题44130
45级数130
451常数项级数130
452函数项级数131
453函数展成幂级数131
习题45132
46本章小结132
总习题4132
目录第5章Python在线性代数中的
应用134
51Python矩阵及其运算134
511Python创建矩阵134
512Python矩阵的运算139
习题51147
52Python行列式147
521Python行列式的计算147
522Python克拉默法则149
523Python伴随矩阵及逆矩阵152
习题52154
53Python求解线性方程组155
531Python矩阵的秩155
532Python线性方程组的解157
习题53159
54Python二次型160
541Python矩阵的特征值和特征
向量160
542Python二次型正定性162
习题54163
55本章小结164
总习题5164
第6章Python在概率统计中的
应用166
61随机变量的概率计算和数字
特征166
611随机变量的概率计算及常见
概率分布166
612随机变量的数字特征简介176
613随机变量的数字特征计算及
应用176
习题 61182
62描述性统计和统计图183
621统计的基础知识183
622用Python计算简单统计量184
623统计图185
习题 62188
63参数估计和假设检验189
631参数估计189
632参数假设检验193
习题 63198
64本章小结200
总习题6200
第7章NumPy库与Pandas库的
用法202
71NumPy库的用法202
711NumPy库的导入202
712ndarray数组203
713随机数生成函数212
714数组的索引和切片214
715数组的存取217
习题71218
72Pandas库的用法218
721用Pandas创建数据218
722Pandas索引操作224
723数据的增删227
习题72229
73本章小结229
总习题 7229
第8章Python网络爬虫230
81Python网络爬虫类型230
811通用爬虫 230
812聚焦爬虫232
813Python聚焦爬虫常用工具232
814Python聚焦爬虫编写方法233
习题81 234
82爬取文本并下载235
821熟悉网站构架235
822请求回应并解析网页237
823通过拼接网址爬取文本238
824通过拼接网址爬取多页文本239
习题82240
83爬取图片并下载243
831爬取一张图片并保存243
832爬取多张图片并保存244
习题83246
84本章小结246
总习题 8246
第9章Python在插值与拟合中的
应用247
91Python插值247
911插值理论247
912用Python求解插值问题249
习题91259
92Python拟合259
921拟合理论259
922数据拟合的Python实现262
习题92276
93本章小结276
总习题9277
第10章Python环境监测项目278
101环境监测和测量系统278
1011环境监测278
1012水环境监测279
1013水质评价方法280
1014方差分析281
1015图形分析281
1016偏倚和线性分析281
1017统计过程控制分析282
习题101283
102方差分析284
1021Python命令284
1022方差分析示例285
习题102290
103图形分析290
1031Python命令290
1032图形分析示例291
习题103304
104偏倚和
第1章Python概述1
11Python介绍1
111Python简介1
112Python标准库2
113Python特点3
114Python应用4
习题114
12PyCharm介绍5
121PyCharm简介5
122PyCharm使用6
习题128
13Spyder介绍9
131Spyder简介9
132Spyder功能10
习题1311
14本章小结11
总习题112
第2章Python编程入门13
21建立Python开发环境13
22Python基本结构15
221基本运算15
222顺序结构17
223选择结构18
224循环结构20
习题2221
23Python数据存储22
231字符串与正则表达式22
232列表与元组25
233字典与集合30
234函数与模块33
习题2335
24文件操作和异常处理35
241面向对象程序设计35
242文件操作40
243异常处理44
习题2449
25Python界面设计49
251Tkinter图形绘制49
252图形用户界面设计57
习题2561
26本章小结62
总习题 262
第3章Python数据绘图与分形图63
31Python数据绘图63
311Python二维数据绘图63
312Python三维数据绘图76
313Python数据绘图步骤78
314Python数据绘图实例81
习题3188
32Python绘制分形图89
321利用turtle绘制科赫雪花89
322利用turtle绘制分形树95
323利用turtle绘制小花98
324利用turtle绘制竹叶100
习题32101
33本章小结106
总习题3106
第4章Python在高等数学中的
应用108
41数列与函数的极限108
411数列的极限108
412函数的极限109
习题41112
42导数与微分112
421一元函数的导数与微分112
422多元函数的导数与全微分116
习题42118
43积分118
431一元函数的积分118
432多元函数的积分120
433曲线积分123
434曲面积分124
习题43128
44常微分方程128
441一阶常微分方程128
442高阶常微分方程129
习题44130
45级数130
451常数项级数130
452函数项级数131
453函数展成幂级数131
习题45132
46本章小结132
总习题4132
目录第5章Python在线性代数中的
应用134
51Python矩阵及其运算134
511Python创建矩阵134
512Python矩阵的运算139
习题51147
52Python行列式147
521Python行列式的计算147
522Python克拉默法则149
523Python伴随矩阵及逆矩阵152
习题52154
53Python求解线性方程组155
531Python矩阵的秩155
532Python线性方程组的解157
习题53159
54Python二次型160
541Python矩阵的特征值和特征
向量160
542Python二次型正定性162
习题54163
55本章小结164
总习题5164
第6章Python在概率统计中的
应用166
61随机变量的概率计算和数字
特征166
611随机变量的概率计算及常见
概率分布166
612随机变量的数字特征简介176
613随机变量的数字特征计算及
应用176
习题 61182
62描述性统计和统计图183
621统计的基础知识183
622用Python计算简单统计量184
623统计图185
习题 62188
63参数估计和假设检验189
631参数估计189
632参数假设检验193
习题 63198
64本章小结200
总习题6200
第7章NumPy库与Pandas库的
用法202
71NumPy库的用法202
711NumPy库的导入202
712ndarray数组203
713随机数生成函数212
714数组的索引和切片214
715数组的存取217
习题71218
72Pandas库的用法218
721用Pandas创建数据218
722Pandas索引操作224
723数据的增删227
习题72229
73本章小结229
总习题 7229
第8章Python网络爬虫230
81Python网络爬虫类型230
811通用爬虫 230
812聚焦爬虫232
813Python聚焦爬虫常用工具232
814Python聚焦爬虫编写方法233
习题81 234
82爬取文本并下载235
821熟悉网站构架235
822请求回应并解析网页237
823通过拼接网址爬取文本238
824通过拼接网址爬取多页文本239
习题82240
83爬取图片并下载243
831爬取一张图片并保存243
832爬取多张图片并保存244
习题83246
84本章小结246
总习题 8246
第9章Python在插值与拟合中的
应用247
91Python插值247
911插值理论247
912用Python求解插值问题249
习题91259
92Python拟合259
921拟合理论259
922数据拟合的Python实现262
习题92276
93本章小结276
总习题9277
第10章Python环境监测项目278
101环境监测和测量系统278
1011环境监测278
1012水环境监测279
1013水质评价方法280
1014方差分析281
1015图形分析281
1016偏倚和线性分析281
1017统计过程控制分析282
习题101283
102方差分析284
1021Python命令284
1022方差分析示例285
习题102290
103图形分析290
1031Python命令290
1032图形分析示例291
习题103304
104偏倚和
