本書是編者結合多年的數(shù)學實驗課程教學實踐編寫的.本書共11章，內(nèi)容包括：Python概述，Python編程入門，Python數(shù)據(jù)繪圖與分形圖，Python在高等數(shù)學中的應用，Python在線性代數(shù)中的應用，Python在概率統(tǒng)計中的應用，NumPy庫與Pandas庫的用法，Python網(wǎng)絡爬蟲，Python在插值與擬合中的應用，Python環(huán)境監(jiān)測項目，Python環(huán)境質量控制項目及應用.書中配置了較多的實例，這些實例是學習Python與數(shù)學實驗必須掌握的基本技能.
本書內(nèi)容由淺入深，由易到難，可作為在職教師學習Python的自學用書，也可作為數(shù)學實驗培訓班學生的培訓教材.
前言
第1章Python概述1
11Python介紹1
111Python簡介1
112Python標準庫2
113Python特點3
114Python應用4
習題114
12PyCharm介紹5
121PyCharm簡介5
122PyCharm使用6
習題128
13Spyder介紹9
131Spyder簡介9
132Spyder功能10
習題1311
14本章小結11
總習題112
第2章Python編程入門13
21建立Python開發(fā)環(huán)境13
22Python基本結構15
221基本運算15
222順序結構17
223選擇結構18
224循環(huán)結構20
習題2221
23Python數(shù)據(jù)存儲22
231字符串與正則表達式22
232列表與元組25
233字典與集合30
234函數(shù)與模塊33
習題2335
24文件操作和異常處理35
241面向對象程序設計35
242文件操作40
243異常處理44
習題2449
25Python界面設計49
251Tkinter圖形繪制49
252圖形用戶界面設計57
習題2561
26本章小結62
總習題 262
第3章Python數(shù)據(jù)繪圖與分形圖63
31Python數(shù)據(jù)繪圖63
311Python二維數(shù)據(jù)繪圖63
312Python三維數(shù)據(jù)繪圖76
313Python數(shù)據(jù)繪圖步驟78
314Python數(shù)據(jù)繪圖實例81
習題3188
32Python繪制分形圖89
321利用turtle繪制科赫雪花89
322利用turtle繪制分形樹95
323利用turtle繪制小花98
324利用turtle繪制竹葉100
習題32101
33本章小結106
總習題3106
第4章Python在高等數(shù)學中的
應用108
41數(shù)列與函數(shù)的極限108
411數(shù)列的極限108
412函數(shù)的極限109
習題41112
42導數(shù)與微分112
421一元函數(shù)的導數(shù)與微分112
422多元函數(shù)的導數(shù)與全微分116
習題42118
43積分118
431一元函數(shù)的積分118
432多元函數(shù)的積分120
433曲線積分123
434曲面積分124
習題43128
44常微分方程128
441一階常微分方程128
442高階常微分方程129
習題44130
45級數(shù)130
451常數(shù)項級數(shù)130
452函數(shù)項級數(shù)131
453函數(shù)展成冪級數(shù)131
習題45132
46本章小結132
總習題4132
目錄第5章Python在線性代數(shù)中的
應用134
51Python矩陣及其運算134
511Python創(chuàng)建矩陣134
512Python矩陣的運算139
習題51147
52Python行列式147
521Python行列式的計算147
522Python克拉默法則149
523Python伴隨矩陣及逆矩陣152
習題52154
53Python求解線性方程組155
531Python矩陣的秩155
532Python線性方程組的解157
習題53159
54Python二次型160
541Python矩陣的特征值和特征
向量160
542Python二次型正定性162
習題54163
55本章小結164
總習題5164
第6章Python在概率統(tǒng)計中的
應用166
61隨機變量的概率計算和數(shù)字
特征166
611隨機變量的概率計算及常見
概率分布166
612隨機變量的數(shù)字特征簡介176
613隨機變量的數(shù)字特征計算及
應用176
習題 61182
62描述性統(tǒng)計和統(tǒng)計圖183
621統(tǒng)計的基礎知識183
622用Python計算簡單統(tǒng)計量184
623統(tǒng)計圖185
習題 62188
63參數(shù)估計和假設檢驗189
631參數(shù)估計189
632參數(shù)假設檢驗193
習題 63198
64本章小結200
總習題6200
第7章NumPy庫與Pandas庫的
用法202
71NumPy庫的用法202
711NumPy庫的導入202
712ndarray數(shù)組203
713隨機數(shù)生成函數(shù)212
714數(shù)組的索引和切片214
715數(shù)組的存取217
習題71218
72Pandas庫的用法218
721用Pandas創(chuàng)建數(shù)據(jù)218
722Pandas索引操作224
723數(shù)據(jù)的增刪227
習題72229
73本章小結229
總習題 7229
第8章Python網(wǎng)絡爬蟲230
81Python網(wǎng)絡爬蟲類型230
811通用爬蟲 230
812聚焦爬蟲232
813Python聚焦爬蟲常用工具232
814Python聚焦爬蟲編寫方法233
習題81 234
82爬取文本并下載235
821熟悉網(wǎng)站構架235
822請求回應并解析網(wǎng)頁237
823通過拼接網(wǎng)址爬取文本238
824通過拼接網(wǎng)址爬取多頁文本239
習題82240
83爬取圖片并下載243
831爬取一張圖片并保存243
832爬取多張圖片并保存244
習題83246
84本章小結246
總習題 8246
第9章Python在插值與擬合中的
應用247
91Python插值247
911插值理論247
912用Python求解插值問題249
習題91259
92Python擬合259
921擬合理論259
922數(shù)據(jù)擬合的Python實現(xiàn)262
習題92276
93本章小結276
總習題9277
第10章Python環(huán)境監(jiān)測項目278
101環(huán)境監(jiān)測和測量系統(tǒng)278
1011環(huán)境監(jiān)測278
1012水環(huán)境監(jiān)測279
1013水質評價方法280
1014方差分析281
1015圖形分析281
1016偏倚和線性分析281
1017統(tǒng)計過程控制分析282
習題101283
102方差分析284
1021Python命令284
1022方差分析示例285
習題102290
103圖形分析290
1031Python命令290
1032圖形分析示例291
習題103304
104偏倚和線性分析305
1041Python命令305
1042測定結果分析306
1043線性分析307
1044偏倚分析308
習題104311
105統(tǒng)計過程控制分析312
1051Python命令312
1052統(tǒng)計過程控制分析示例312
習題105315
106本章小結316
總習題10316
第11章Python環(huán)境質量控制項目及
應用319
111環(huán)境質量控制項目319
1111環(huán)境質量控制項目概述319
1112質量控制過程能力319
1113過程能力分析320
1114正態(tài)性分析320
1115穩(wěn)定性分析321
1116相關性分析323
習題111324
112Python在環(huán)境質量控制中的
應用324
1121Python正態(tài)性分析325
1122Python穩(wěn)定性分析333
1123Python相關性分析346
1124Python過程能力分析349
1125Python質量趨勢分析352
習題112355
113本章小結357
總習題11357
參考文獻359
書單推薦
