本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。

张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。

第1版序 Python理所当然地被视为一门通用的程序设计语言，非常适合于网站开发、系统管理以及通用的业务应用程序。它为诸如YouTube这样的网站系统、Red Hat操作系统中不可或缺的安装工具以及从云管理到投资银行等大型企业的IT系统提供技术支持，从而赢得了如此高的声誉。Python还在科学计算领域建立了牢固的基础，覆盖了从石油勘探的地震数据处理到量子物理等范围广泛的应用场景。Python这种广泛的适用性在于，这些看似不同的应用领域通常在某些重要的方面是重叠的。易于与数据库连接、在网络上发布信息并高效地进行复杂计算的应用程序对于许多行业是至关重要的，而Python最主要的长处就在于它能让开发者迅速地创建这样的工具。 实际上，Python与科学计算的关系源远流长。吉多?范罗苏姆创建这门语言，还是在他在荷兰阿姆斯特丹的国家数学和计算机科学研究学会(CWI)的时候。当时只是作为“课余”的开发，但是很快其他人也开始为之做出贡献。从1994年开始的头几次Python研讨会，都是在大洋彼岸的科研机构举行的。例如国家标准技术研究所(NIST)、美国地质学会以及劳伦斯利福摩尔国家实验室(LLNL)，所有这些都是以科研为中心的机构。当时Python 1.0刚刚发布，与会者们就已经开始打造Python的数学计算工具。10多年过去了，我们欣喜地看到，我们在开发具有惊人能力的工具集以及建设多彩的社区方面做出了如此多的成绩。很合时宜的是，就我所知的第一本涵盖了Python的主要科学计算工具的综合性著作，在另一个海洋之遥的中国编著并出版了。展望今后的十几年，我迫不及待地想看到我们能共同创建出怎样的未...