python科学计算 如何优雅地用Python科学计算？不如试试这本鸟书！

众所周知，Python是最容易使用的编程语言。它的代码简单、简短、易读。它还具有跨平台性、可解释性、可嵌入性等特点。其实Python也有丰富库的最大优势，除了一些标准库，第三方库是不可或缺的。

如果从事数据相关的工作，可能会用到Numpy，熊猫，机器学习用Scikit-Learn，Python可视化用Matplotlib等等。想必大家在工作中都会经常处理这些库。

图灵去年出版了一本Python数据科学手册，现在豆瓣评分8.8，是一本Python第三方库的快速搜索手册。本文主要介绍如何利用IPython、NumPy、熊猫、Matplotlib和Scikit-Learn五种工具高效地存储、处理和分析数据，这也是机器学习必备的读物之一。

当然，如果你想用Python做科学计算，在快速搜索手册里找不到合适的库，不妨试试这个。你一定听说过这个名字，那就是SciPy。

有很多教程和文档介绍。今天推荐一本新书，Python科学计算的最佳实践，献给SciPy。与文档相比，这本书不仅会教你如何编写有效的代码，还会启发你让代码更酷！

为什么要不厌其烦的加一对括号？是的，圆括号比以前更麻烦，但是如果要输出到另一个流，比如用来存储调试信息的标准错误流呢？

在这一点上，这个改变似乎很有价值。Python 2中的代码到底是什么意思？我们真的不太明白。

Python 3的另一个改进是将整数除法修改成一种大多数人习惯的形式。

2015年，Python 3.5推出了新的矩阵乘法运算符@，也很激动人心。你也会在书中看到更多的相关知识。

Python 3最大的改进也许是对Unicode的支持，Unicode是一种文本编码方式，不仅包括英文字母，还包括世界上所有的字母。Python 2允许您定义一个Unicode字符串，如下所示。

但是在Python 3中，一切都是Unicode。

Python核心团队做出了正确的决定，在Python代码中平等地支持所有语言的字符。今天，这个决定似乎特别明智，因为大多数新程序员来自非英语国家。考虑到互操作性，我们仍然建议在大多数代码中使用英文字符，但是这种能力迟早会开始使用，比如在包含大量数学公式的Jupyter笔记本中。

在IPython终端或Jupyter笔记本中，首先输入LaTeX符号名称，然后按Tab键将其转换为Unicode。例如，下注

Python 3的更新也破坏了很多现有版本的代码，其中一些运行速度比以前慢。尽管有这个问题，我们还是建议大家尽快升级到Python 3，因为随着系列的成熟，大部分问题已经解决了。

命令

第 1 章　优雅的 NumPy：Python 科学应用的基础第 2 章　用 NumPy 和 SciPy 进行分位数标准化第 3 章　用 ndimage 实现图像区域网络第 4 章　频率与快速傅里叶变换第 5 章　用稀疏坐标矩阵实现列联表第 6 章　SciPy 中的线性代数第 7 章　SciPy 中的函数优化第 8 章　用 Toolz 在笔记本电脑上玩转大数据

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文章末尾的福利

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