python数学编程书籍,python数学编程电子书

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python数学编程问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python数学编程书籍的解答,让我们一起看看吧。

  1. 自学python怎样选择书籍?
  2. 没编程基础,做算法研究,python与matlab用哪个更好?
  3. 如果要用python学习数学建模,该学习哪些内容?

自学PYTHON怎样选择书籍?

自学Python建议先把理论的东西学好,比如语法规则,爬虫原理,正则表达式等。

然后可以看看如下书籍对你有帮助:

python数学编程书籍,python数学编程电子书-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
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google的Python语法规则

Python核心编程

Python网络编程开发

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Python爬虫实践

Python大数据

Python运维

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题主是计算机相关的专业推荐多上上CSDN,有很多的项目实操。如果可以科学上网的话,推荐去kaggle,虽然这个网站主要数据分析大赛,但是里面有很多都是使用Python进行分析的,对实践很有帮助。喜欢我就与我一起学习吧。

Python应用领域比较广,主要有:

对应的书籍也就比较多,可以去网店(比如京东)按关键字搜索,按销量排序,前几个基本就是经典书籍,再根据简介和目录进行筛选。

初学者可以先从语言层面入手,学习语法和主要语言特性,入门之后根据自己兴趣深入学习相关应用。


其他建议:

  • python版本选择最新的3.X
  • 练习,看十遍不如写一遍
  • 总结,好记性不如赖笔头

谢谢邀请

自学python要看自己具体是什么水平,以下是我的推荐,希望对你有帮助!

用我自身的经历来说吧,选择好的学习方法很重要,有人说去网上找视频学习,但是这种速度相对较慢,还是要实战学习,最好找到有实习机会的地方,配合书籍进行阅读。方能达到事半功倍的效果。

书名:《Python 3破冰人工智能:从入门到实战》

学习过程中,一定要自己动手敲代码

推荐理由:

数学基础:从历年数学建模竞赛入手,解读人工智能中的数学方法。

编程实践:100余个代码实例,全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容

算法应用:实战案例辅以丰富图解,详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

本书创新性地从数学建模竞赛入手,深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6,从人工智能领域的数学出发,到Python在人工智能场景下的关键模块;从网络爬虫到数据存储,再到数据分析;从机器学习到深度学习,涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。

没编程基础,做算法研究,python与matlab哪个更好?

本人以前用的是MATLAB,现在用的是Python。

做算法研究,要求是数学或者相关专业的,算法还是很看重数学逻辑和数学基础的,对于选择python还是选择MATLAB,我们要知道[_a***_]的差异之处。

MATLAB

一款收费软件,很多学校都在使用,理工科的同学应该都熟悉,一般都学过这门课程

首先,MATLAB的应用非常广泛,主要用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉信号处理、量化金融与风险管理机器人控制系统等领域,几乎可以说是无所不能。

其次,MATLAB的语言更偏向于数学,尤其像矩阵,矩阵运算等,非常适合理工科的做算法研究。

更厉害的是MATLAB的仿真功能可视化很厉害,像飞机制造中的飞机模拟等,这个目前很多软件都不能很好的处理。

一个收费的软件,它的使用范围和使用者如此多,更能说明它的强大之处。

python

作为一个开源的软件,最近几年非常的火热,简直有超过Java的想法。

做算法研究用Matlab。

首先,有个概念要弄清楚,Matlab是一个数学软件,Python是一种编程语言,二者不是一个概念。Matlab支持的编程语言是C,C++,Fortran。

其次,算法的基础是数学,而Matlab是一个非常专业的数学软件,他提供了很多数学函数的解法,大学里高等数学里公式解起来毫无压力。

再次,算法着重考虑的是执行效率,而非编写效率,C语言等编译型语言在执行效率方面,碾压Python这种解释型语言。Python的优势在于编写效率高。例如一个功能用Python写10行代码就可以搞定,而C语言需要几十行代码。

一个语言适不适合做一件事,要看执行效率,也要看编写效率,更重要的是这个语言是否已经有了,前人写好的解决相关问你题的类库,比如,计算球体的体积,语言中有相关函数的话,我们只要调用函数,代入球的半径就可以得到体内,否则的话,我们需要先知道球的体积公式,再去实现公式,最后才能得到体积。

站在前人的肩膀上才能走的更远,最近美国这个前人不太乐意我们站在他的肩膀上了,禁用了哈工大的Matlab。

算法研究用Matlab,网络编程用Python


只想说一点:

如果说算法研究是一座大厦,那么,

编程基础,尤其是Python入门级编程基础,只是一个小小的台阶。

要做算法研究,连大厦都要攻克,还会怕一级台阶吗?

不要因为区区一点编程基础而决定你的选择。

至于具体用哪个好,要看你具体研究什么算法了。

在科研方面,个人感觉Matlab还是python都可以,只要选择其中一个就要坚持下去。两个编程环境和语言各自成一个体系,编程语言都非常易懂。

就业角度考虑,python会比Matlab较佳一些,现在各大厂的深度学习都以python语言为基础,且可以跨平台编程;而Matlab仅限于科研测试仿真验证等方面,在工业上、深度学习等应用上欠佳。

python语言发展势头迅猛,而Matlab开始拒绝国内一些有军工背景的高校,孰优孰劣一目了然。

如果要用python学习数学建模,该学习哪些内容?

你说的这个问题,很简单,数学建模离不开数学,本质上就是数学问题,所以第一你当然得学好数学。数学的范围可能就大了,高数,离散数学,概率论等等,这些计算机专业都要求的基础课程,都得学的非常好才行。

数学建模就跟小学生做应用题差不多,就是把问题,需求用数学方法描述,可能还涉及解决问题的算法,只不过涉及建模的问题往往都比较复杂。所以它是一个纯数学问题,跟编程语言没关系。

python社区提供了一些科学计算库,比如Numpy,Scipy,Matplotlib,这些库是在你完成建模和算法的设计后,用来实现的,本质上还是程序设计的范畴。

收到这个问题的邀请,我特意去翻了一下我的数学建模书。

回答这个问题之前先理清楚,数学,数学建模,PYTHON的关系。

比如数学上会讲先一个函数,然后可以从这个函数中判断单调性,极值等一些性质。

那么实际中,函数从哪些得来,只能从一些数据中拟合出来,这个拟合过程可以说是数学

建模中的一种,比如人口数增长模型

另外,以人口数增长模型为例,也可以用微分方程来模拟。

那么选择什么样的方式来近似数学问题这就叫数学建模,那么求解模型需要一些编程工具

,比如MATLAB,PYTHON等。

总结:数学建模要好,数学一定要好

PYTHON只是数学建模的一个其中工具,你可以数学建模很厉害,但是不会求解,有的时候就属于这一种,因为以前编程不是那么普及。

到此,以上就是小编对于python数学编程书籍的问题就介绍到这了,希望介绍关于python数学编程书籍的3点解答对大家有用

标签: python 数学建模 数学