《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。 　　本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。 　　通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。

作者简介Robert Johansson是一位经验丰富的Python程序员和计算科学家，他拥有瑞典查尔斯理工大学理论物理学博士学位。他在学术界和工业界从事科学计算工作超过10年，既参与过开源项目的开发，也做过专有性研究项目的开发。在开源领域，他为QuTip项目做出了很多贡献，QuTip项目是一个很流行的用于模拟量子系统动力学的Python框架，他还为科学计算领域的其他几个Python库做出过贡献。Robert对科学计算和软件开发充满热情，并热衷于传授和交流这方面的最佳实践，以便能在这些领域取得最好的成果：新颖的、可重现的、可扩展的计算结果。Robert在理论物理和计算物理领域有5年的研究背景，目前他是IT行业的数据科学家。译者简介黄强，本科和硕士分别毕业于中山大学和中国科学院研究生院，目前在一家国有银行从事信息科技方面的工作。对信息技术的前沿发展及应用有着浓厚的兴趣，包括云计算、人工智能、金融科技等，翻译过多本技术专著。

前 言 科学计算和数值计算是科研、工程和分析方面的新兴领域。过去几十年来，信息科技行业的革命为其从业者提供了新的强大工具。这让计算工作能够处理前所未有的大规模和复杂性问题，所以整个领域和行业的应用如雨后春笋般涌现。这种进步还在持续，随着硬件、软件和算法的不断改进，该领域也正在创造新的机会。虽然这种技术进步的终极推手是最近几十年以来出现的拥有强大计算能力的硬件，但是，对于计算从业人员来说，计算工作的软件环境与硬件一样重要，甚至更为重要。《Python科学计算和数据科学应用(第2版)》介绍目前很流行并且快速增长的数值计算环境：由Python编程语言及其很多库组成的数值计算生态系统。 计算是一种跨学科的工作，需要在理论和实践方面都有丰富的专业知识和经验：扎实的数学基础和科学思维是计算工作的基本要求。另外，计算机编程和计算机科学方面的训练也同样重要。《Python科学计算和数据科学应用(第2版)》的目的就是通过介绍使用Python编程语言及相关的计算环境进行科学计算来连接理论和实践。《Python科学计算和数据科学应用(第2版)》假设读者已经接受过一些数学和数值方法的基本训练，并且掌握Python编程的基础知识。《Python科学计算和数据科学应用(第2版)》的重点是使用Python进行实际计算问题的求解。每章都会对该章涉及的理论知识做简单介绍，主要是为了向读者介绍相关的符号并回顾基本的方法和算法。但是，《Python科学计算和数据科学应用(第2版)》并不是数值方法的自洽介绍。为了帮助那些对《Python科学计算和数据科学应用(第2版)》某些章介绍的主题不...