Python科学计算最佳实践-SciPy指南(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)

txtpdf查看全部>>

人气1115
点击下载

Python科学计算最佳实践-SciPy指南(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)

Python科学计算最佳实践 SciPy指南

作者:[澳]胡安 努内兹 伊格莱西亚斯(Juan Nunez-Iglesias),[美

格式: pdf、txt、epub、azw3、mobi、docx

编辑推荐

“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子,展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法,是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
“生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson,RStudio数据科学家,Software Carpentry联合创始人
本书结合数据实例,使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库,介绍了强大的Python科学计算工具,展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题,以及如何写出清晰优美的代码。
本书“麻雀虽小,肝胆俱全”,不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库,还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念,是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。
● 探索Python科学应用的基础——NumPy
● 用NumPy和SciPy进行分位数标准化
● 图像区域网络及区域邻接图
● 频率与快速傅里叶变换
● 用稀疏坐标矩阵实现列联表
● SciPy中的线性代数
● SciPy中的函数优化
● 用Toolz在笔记本电脑上玩转大数据 

内容简介

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来,并在天文学、生物学、气象学和气候科学,以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用ndimage实现图像区域网络,频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表,SciPy中的线性代数,SciPy中的函数优化等。

作者简介

胡安?努内兹-伊格莱西亚斯(Juan Nunez-Iglesias),澳大利亚莫纳什大学研究员,咨询顾问。
斯特凡?范德瓦尔特(Stéfan van der Walt),scikit-image的创建者,加州大学伯克利分校数据科学研究所助理研究员,南非斯泰伦博斯大学应用数学高级讲师。
哈丽雅特?达士诺(Harriet Dashnow),生物信息学家,曾在默多克儿童研究所、墨尔本大学生物化学系和维多利亚州生命科学计划项目中工作过。

【译者简介】
陈光欣,毕业于清华大学并留校工作,主要兴趣为数据分析与数据挖掘。

目  录

前言  ix

第 1章 优雅的NumPy:Python科学应用的基础  1

1.1 数据简介:什么是基因表达  2

1.2 NumPy的N维数组  6

1.2.1 为什么用N维数组代替Python列表  7

1.2.2 向量化  9

1.2.3 广播  9

1.3 探索基因表达数据集  10

1.4 标准化  13

1.4.1 样本间的标准化  13

1.4.2 基因间的标准化  19

1.4.3 样本与基因标准化:RPKM  21

1.5 小结  27

第 2章 用NumPy和SciPy进行分位数标准化  28

2.1 获取数据  30

2.2 独立样本间的基因表达分布差异  30

2.3 计数数据的双向聚类  33

2.4 簇的可视化  35

2.5 预测幸存者  37

2.5.1 进一步工作:使用TCGA患者簇  41

2.5.2 进一步工作:重新生成TCGA簇  41

第3章 用ndimage实现图像区域网络  42

3.1 图像就是NumPy数组  43

3.2 信号处理中的滤波器  48

3.3 图像滤波(二维滤波器)  53

3.4 通用滤波器:邻近值的任意函数  55

3.4.1 练习:康威的生命游戏  56

3.4.2 练习:Sobel梯度幅值  56

3.5 图与NetworkX库  57

3.6 区域邻接图  60

3.7 优雅的ndimage:如何根据图像区域建立图对象  63

3.8 归纳总结:平均颜色分割  65

第4章 频率与快速傅里叶变换  67

4.1 频率的引入  67

4.2 示例:鸟鸣声谱图  69

4.3 历史  74

4.4 实现  75

4.5 选择离散傅里叶变换的长度  75

4.6 更多离散傅里叶变换概念  77

4.6.1 频率及其排序  77

4.6.2 加窗  83

4.7 实际应用:分析雷达数据  86

4.7.1 频域中的信号性质  91

4.7.2 加窗之后  93

4.7.3 雷达图像  95

4.7.4 快速傅里叶变换的进一步应用  99

4.7.5 更多阅读  99

4.7.6 练习:图像卷积  100

第5章 用稀疏坐标矩阵实现列联表  101

5.1 列联表  102

5.1.1 练习:混淆矩阵的计算复杂度  103

5.1.2 练习:计算混淆矩阵的另一种方法  103

5.1.3 练习:多类混淆矩阵  104

5.2 scipy.sparse数据格式  104

5.2.1 COO格式  104

5.2.2 练习:COO表示  105

5.2.3 稀疏行压缩格式  106

5.3 稀疏矩阵应用:图像转换  108

5.4 回到列联表  112

5.5 图像分割中的列联表  113

5.6 信息论简介  114

5.7 图像分割中的信息论:信息变异  117

5.8 转换NumPy数组代码以使用稀疏矩阵  119

5.9 使用信息变异  120

第6章 SciPy中的线性代数  128

6.1 线性代数基础  128

6.2 图的拉普拉斯矩阵  129

6.3 大脑数据的拉普拉斯矩阵  134

6.3.1 练习:显示近邻视图  138

6.3.2 练习挑战:稀疏矩阵线性代数  138

6.4 PageRank:用于声望和重要性的线性代数  139

6.4.1 练习:处理悬挂节点  144

6.4.2 练习:不同特征向量方法的等价性  144

6.5 结束语  144

第7章 SciPy中的函数优化  145

7.1 SciPy优化模块:sicpy.optimize  146

7.2 用optimize进行图像配准  152

7.3 用basin hopping算法避开局部最小值  155

7.4 选择正确的目标函数  156

第8章 用Toolz在笔记本电脑上玩转大数据  163

8.1 用yield进行流处理  164

8.2 引入Toolz流库  167

8.3 k-mer计数与错误修正  169

8.4 柯里化:流的调料  173

8.5 回到k-mer计数  175

8.6 全基因组的马尔可夫模型  177

后记  182

附录 练习答案  186

作者简介  206

封面简介  206

商品评价

相关推荐
  • ANSYS电磁场分析(第2版)(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 物理学的未来(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 精装版(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 地球上最伟大的表演(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 恐龙探秘(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 物种起源(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 基因与细胞(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 相对论(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 陶哲轩实分析(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 通俗天文学(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 西方博物学文化(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 自然史(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 缤纷生物(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 狭义与广义相对论浅说(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 自然史(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 化学哲学新体系(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 能量守恒原理的历史和根源(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 深度学习的数学(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 从量子到宇宙-颠覆人类认知的科学之旅(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)
  • 汪老师的植物笔记(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)

全部评论: 0

微信公众号

还没账号?马上注册>>

登录

忘记密码

如果您尚未注册,请选择以下方式登录

Q Q 登 录 微 博 登 录
已有账号?快去登录>>

注册

发送验证码