第1章  软件包的安装和介绍 1

1.1  Python简介 1

1.2  安装软件包 2

1.2.1  Python(x,y) 2

1.2.2  Enthought Python Distribution(EPD) 3

1.3  方便的开发工具 3

1.3.1  IPython 4

1.3.2  Spyder 8

1.3.3  Wing IDE 101 12

1.4  函数库介绍 13

1.4.1  数值计算库 13

1.4.2  符号计算库 14

1.4.3  界面设计 14

1.4.4  绘图与可视化 14

1.4.5  图像处理和计算机视觉 15

第2章  NumPy——快速处理数据 16

2.1  ndarray对象 16

2.1.1  创建数组 16

2.1.2  存取元素 21

2.1.3  多维数组 24

2.1.4  结构数组 29

2.1.5  内存结构 32

2.2  ufunc运算 35

2.2.1  四则运算 37

2.2.2  比较和布尔运算 39

2.2.3  自定义ufunc函数 40

2.2.4  广播 42

2.2.5  ufunc函数的方法 46

2.3  多维数组的下标存取 48

2.3.1  下标对象 48

2.3.2  整数数组作为下标 49

2.3.3  一个复杂的例子 51

2.3.4  布尔数组作为下标 53

2.4  庞大的函数库 54

2.4.1  求和、平均值、方差 54

2.4.2  最值和排序 55

2.4.3  多项式函数 57

2.4.4  分段函数 60

2.4.5  统计函数 62

2.5  线性代数 65

2.5.1  各种乘积运算 65

2.5.2  解线性方程组 67

2.6  掩码数组 69

2.7  文件存取 72

2.8  内存映射数组 75

第3章  SciPy——数值计算库 79

3.1  常数和特殊函数 79

3.2  优化——optimize 81

3.2.1  最小二乘拟合 81

3.2.2  函数最小值 84

3.2.3  非线性方程组求解 86

3.3  插值——interpolate 88

3.3.1  B样条曲线插值 88

3.3.2  外推和Spline拟合 90

3.3.3  二维插值 91

3.4  数值积分——integrate 93

3.4.1  球的体积 93

3.4.2  解常微分方程组 95

3.5  信号处理——signal 97

3.5.1  中值滤波 97

3.5.2  滤波器设计 98

3.6  图像处理——ndimage 100

3.6.1  膨胀和腐蚀 101

3.6.2  Hit和Miss 102

3.7  统计——stats 105

3.7.1  连续和离散概率分布 105

3.7.2  二项、泊松、伽玛分布 108

3.8  嵌入C语言程序——weave 112