python与物理结合_Python物理学⾼效计算（完整版⾼清带⽬
录）_IT教程⽹
资源名称：Python物理学⾼效计算(完整版⾼清带⽬录)
内容简介：
本书介绍了如何通过Python⾃动化地完成物理领域⽅⾯的研究。全书共分为4个部分，以Python代码为⽰例向读者介绍了如何⽤Python解决物理项⽬中出现的各种问题。第 1部分(第 1~6章)：起步，介绍Python的基本知识，如命令⾏、数据容器、类和对象等。第 2部分(第
7~13章)：上⼿，主要介绍正则表达式、数据可视化、存储数据等实⽤知识。第3部分(第 14~18章)：完善，介绍如何构建流程和软件、版本控制、调试和控制代码等。第4部分(第 19~23章)：发布，介绍如何为代码⽣成⽂档、如何提⾼协作效率和软件*以及版权的相关知识等。 本书适合想要通过Python减少⼯作量的物理学领域的研究⼈员阅读，也适合想要学习如何通过Python编程解决物理问题的读者参考。
资源⽬录：
第 ⼀部分 起步
第 1章 命令⾏简介 3
1．1 Shell概览 3
1．1．1 Shell是 ⼀ 款编程
语⾔ 4
1．1．2 路径和pwd 5
1．1．3 主⽬录(~) 7
1．1．4 列出内容(ls) 8
1．1．5 更改⽬录(cd) 9
1．1．6 查看⽂件内容(head
和tail命令) 12
1．2 操作⽂件和⽬录 12
1．2．1 创建⽂件(nano、emacs、
vi、cat、>、
touch) 12
1．2．2 复制和重命名⽂件
(cp和mv) 17
1．2．3 创建⽬录
(mkdir) 18
1．2．4 删除⽂件和⽬录
(rm) 19
1．2．5 标志和通配符 21
1．3 获取帮助 22
1．3．1 阅读程序⼿册
(man) 22
1．3．2 到正确的
⼯具(apropos) 24
1．3．3 ⽤重定向和管道组合多个实⽤程序
(>、>>、|) 25
1．4 权限和共享 26
1．4．1 查看权限(ls –l) 27 1．4．2 设置所有权 28 1．4．3 设置权限(chmod) 29
1．4．4 创建链接(ln) 29 1．4．5 连接其他计算机(ssh和scp) 30
1．5 环境 31
1．5．1 保存环境变量(．bashrc) 33
1．5．2 运⾏程序(PATH) 34
1．5．3 别名命令
(alias) 35
1．6 使⽤bash编写脚本 36 1．7 本章⼩结 38
第 2章 Python编程起步 39 2．1 运⾏Python 40
2．2 注释 41
2．3 变量 42
2．4 特殊变量 44
2．4．1 布尔值 44
2．4．2 None不是0！ 45 2．4．3 NotImplemented 不是None！ 45
2．5 操作符 45
2．6 字符串 49
2．6．1 字符串索引 50 2．6．2 字符串连接 52 2．6．3 字符串字⾯值 53 2．6．4 字符串⽅法 55
2．7 模块 56
2．7．1 导⼊模块 56 2．7．2 从模块中导⼊
变量 57
2．7．3 别名导⼊ 58 2．7．4 导⼊变量别名 58 2．7．5 包 59
python怎么读的
2．7．6 标准库和Python
⽣态系统 61
2．8 本章⼩结 62
第3章 基本容器 63
3．1 列表 64
3．2 元组 68
3．3 集合 69
3．4 字典 71
3．5 本章⼩结 73
第4章 流程控制和逻辑运算 75 4．1 条件语句 75
4．1．1 if-else语句 78 4．1．2 if-elif-else语句 79 4．1．3 if-else表达式 80 4．2 异常 80
4．2．1 抛出异常 81
4．3 循环 83
4．3．1 while循环 83 4．3．2 for循环 85
4．3．3 解析式 87
4．4 本章⼩结 90
第5章 使⽤函数 91
5．1 Python中的函数 91
5．2 关键字参数 94
5．3 变长参数 96
5．4 多返回值 98
5．5 作⽤域 99
5．6 递归 102
5．7 lambda 103
5．8 ⽣成器 104
5．9 装饰器 107
5．10 本章⼩结 110
第6章 类和对象 112
6．1 ⾯向对象 112
6．2 对象 113
6．3 类 117
6．3．1 类变量 118 6．3．2 实例变量 120 6．3．3 构造器 121 6．3．4 ⽅法 123 6．3．5 静态⽅法 126 6．3．6 鸭⼦类型 127 6．3．7 多态 128
6．4 装饰器和元类 132 6．5 本章⼩结 134
第 2部分 上⼿
第7章 分析和可视化 139 7．1 准备数据 139 7．1．1 实验数据 143 7．1．2 模拟数据 144 7．1．3 元数据 145 7．2 载⼊数据 145 7．2．1 NumPy 146 7．2．2 PyTables 147 7．2．3 Pandas 147 7．2．4 Blaze 148
7．3 清理和改写数据 149
7．4 分析 153
7．4．1 模型驱动的分析 154 7．4．2 数据驱动的分析 155 7．5 可视化 156
7．5．1 可视化⼯具 157 7．5．2 gnuplot 158 7．5．3 matplotlib 160 7．5．4 Bokeh 165 7．5．5 Inkscape 167
7．6 本章⼩结 167
第8章 正则表达式 169
8．1 ⽰例：杂乱的磁性 170 8．2 命令⾏中的元字符 171 8．2．1 ⽤简单的模式
列出⽂件 172
8．2．2 根据模式全局查
⽂件名(find) 173
8．3 grep、sed、awk 179 8．4 在⽂件中查模式(grep) 179
8．5 在⽂件中查和替换(sed) 181
8．5．1 查和替换复杂
模式 183
8．5．2 sed额外内容 184 8．6 处理数据列(awk) 186 8．7 Python正则表达式 188 8．8 本章⼩结 190
第9章 NumPy：以数组的形式思考 192
9．1 数组 193
9．2 dtype 195
9．3 切⽚和视图 198
9．4 算术和⼴播 200

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。