Lập trình khoa học Python

Kho lưu trữ này chứa mã nguồn và sổ ghi chép Jupyter cho cuốn sách “Giới thiệu về lập trình khoa học với Python”, được xuất bản như một phần của Simula SpringerBriefs về Điện toán, 2020

Cuốn sách giới thiệu ngắn gọn về lập trình Python cho các ứng dụng khoa học và tính toán, và dựa trên “A Primer on Scientific Programming with Python”. Nó được viết cho khóa học lập trình nhập môn “IN1900 – Giới thiệu về lập trình với các ứng dụng khoa học” tại Đại học Oslo

Mã nguồn cho các ví dụ về mã

Hầu hết các ví dụ mã đều có sẵn để tải xuống như thường lệ. tập tin py

• Nhấp vào đây để tải xuống tất cả các ví dụ về mã dưới dạng một tệp zip
• Hoặc duyệt qua các chương và tải về cá nhân. py ở đây Một số ví dụ về mã đã được thay đổi một chút so với cuốn sách, để sửa các lỗi nhỏ và cho đầu ra hợp lý hơn khi chạy các tệp

Sổ ghi chép Jupyter cho tất cả các chương sách

Tất cả các chương của cuốn sách đều có sẵn dưới dạng sổ ghi chép Jupyter

• Nhấp vào đây để tải xuống tất cả các sổ ghi chép trong một tệp nén duy nhất
• Hoặc duyệt các tập tin chương riêng lẻ ở đây. Các tệp ipynb sẽ hiển thị độc đáo khi bạn xem chúng trên github, nhưng để chạy mã Python được nhúng và sử dụng đầy đủ định dạng sổ ghi chép, bạn cần tải xuống các tệp và chạy chúng cục bộ bằng jupyter-notebook

Cần lưu ý rằng các sổ ghi chép đã được tạo tự động từ các tệp nguồn sách và có thể chứa các lỗi nhỏ và không nhất quán. Hãy đặc biệt lưu ý những điều sau đây

• Thứ tự của các ô mã sổ ghi chép không phải lúc nào cũng chính xác vì chúng được viết cho kiểu sách tĩnh và không nhằm mục đích trở thành mã trực tiếp. Hầu hết các ô sẽ chạy tốt nếu tất cả các ô trước đó đã được chạy, nhưng một số ô sẽ gặp sự cố với các biến và hàm không xác định
• Một vài ví dụ đầu vào của người dùng trong Chương 5 không hợp lý ở định dạng sổ ghi chép. Một số ô đã được thay đổi để làm cho mã chạy, nhưng không phải tất cả chúng sẽ hoạt động như dự kiến. Định dạng sổ ghi chép không phải là lý tưởng để trình bày các công cụ và kỹ thuật này, vì chúng thực sự chỉ phù hợp khi chạy bình thường. tập tin py

Các lỗi và lỗi chính tả đã biết trong phiên bản đã xuất bản của cuốn sách

Có một vài lỗi đã biết trong các ví dụ về mã của cuốn sách đã xuất bản. Một danh sách có thể được tìm thấy ở đây. Danh sách này rất có thể không đầy đủ, vì vậy nếu bạn phát hiện ra các lỗi và lỗi chính tả mới, vui lòng báo cáo chúng tới sundnes@simula. không

Phần này của ghi chú bài giảng Scipy là phần giới thiệu độc lập về mọi thứ cần thiết để sử dụng Python cho khoa học, từ bản thân ngôn ngữ, đến điện toán số hoặc vẽ đồ thị

• 1. 1. Hệ sinh thái máy tính khoa học Python
• 1. 2. ngôn ngữ Python
  • 1. 2. 1. Những bước đầu tiên
  • 1. 2. 2. các loại cơ bản
  • 1. 2. 3. Kiểm soát dòng chảy
  • 1. 2. 4. Định nghĩa hàm
  • 1. 2. 5. sử dụng lại mã. tập lệnh và mô-đun
  • 1. 2. 6. Đầu vào và đầu ra
  • 1. 2. 7. Thư viện tiêu chuẩn
  • 1. 2. 8. Xử lý ngoại lệ trong Python
  • 1. 2. 9. Lập trình hướng đối tượng (OOP)
• 1. 3. Trăn 2 và Trăn 3
• 1. 4. NumPy. tạo và thao tác dữ liệu số
  • 1. 4. 1. Đối tượng mảng NumPy
  • 1. 4. 2. Các phép toán số trên mảng
  • 1. 4. 3. Mảng phức tạp hơn
  • 1. 4. 4. Hoạt động nâng cao
  • 1. 4. 5. Một số bài tập
  • 1. 4. 6. Ví dụ mã đầy đủ
• 1. 5. Matplotlib. âm mưu
• 1. 6. scipy. máy tính khoa học cấp cao
  • • 1. 6. 11. 1. Dự đoán tốc độ gió tối đa tại trạm Sprogø
    • 1. 6. 11. 2. Khớp đường cong bình phương tối thiểu phi tuyến tính. ứng dụng trích xuất điểm trong dữ liệu lidar địa hình
    • 1. 6. 11. 3. Ứng dụng xử lý ảnh. đếm bong bóng và hạt không nóng chảy
    • 1. 6. 11. 4. Ví dụ giải bài tập xử lý ảnh. hạt không nóng chảy trong thủy tinh
• 1. 7. Nhận trợ giúp và tìm tài liệu

Lập trình python khoa học là gì?

Python có thể được sử dụng cho tính toán khoa học không?

Python có được sử dụng trong nghiên cứu khoa học không?

Ngôn ngữ nào được sử dụng cho khoa học?