Python科学计算最佳实践：SciPy指南

《Python科学计算最佳实践：SciPy指南》旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。《Python科学计算最佳实践：SciPy指南》结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。 作者简介： 胡安•努内兹-伊格莱西亚斯（Juan Nunez-Iglesias） 澳大利亚莫纳什大学研究员，咨询顾问。 斯特凡•范德瓦尔特（Stéfan van der Walt） scikit-image的创建者，加州大学伯克利分校数据科学研究所助理研究员，南非斯泰伦博斯大学应用数学高级讲师。 哈丽雅特•达士诺（Harriet Dashnow） 生物信息学家，曾在默多克儿童研究所、墨尔本大学生物化学系和维多利亚州生命科学计划项目中工作过。 译者简介： 陈光欣 毕业于清华大学并留校工作，主要兴趣为数据分析与数据挖掘。