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内容简介
本书是 Springer「Texts in Computational Science and Engineering」系列第 6 卷，作者 Hans Petter Langtangen 是奥斯陆大学计算机科学教授、Simula 研究中心生物医学计算中心（Centre for Biomedical Computing）主任，长期从事计算科学与 Python 应用研究。全书以实例与问题驱动的方式，带领没有编程基础的读者用 Python 完成科学计算入门。第 3 版修订于 2012 年出版，正文约 798 页，内容包括：用公式计算、循环与列表、函数与分支、输入数据与错误处理、数组计算与曲线绘图、文件/字符串/字典、类的初阶、随机数与简单博弈、面向对象编程；书末还附有序列与差分方程、离散微积分入门、微分方程入门、一个完整的微分方程项目、微分方程的程序实现、调试技巧、从 Python 迁移到编译型语言等技术专题。书中示例取自数学、数值微积分、统计、物理、生物与金融等领域，几乎每个例子都配有完整可运行代码，并特别强调「Matlab 风格」的过程式写法与面向对象写法的对照，说明 Python 可以作为 Matlab 在科学计算中的替代方案。作者在前言中说明读者只需具备高中数学基础，若同时学习经典与现代一元微积分则效果更佳。
编辑推荐
很多「Python 科学计算」书是从工具库讲起：先装 NumPy、SciPy、Matplotlib，再依次演示 API。Langtangen 这本书走的是另一条路：从最朴素的公式计算和循环写起，让读者先用语言本身把数值过程写明白，再自然过渡到数组计算、类与面向对象，最后落到差分方程与微分方程求解。这种「先造轮子、再用轮子」的编排，对理解科学计算为什么这样写代码极有帮助，也解释了为何它能成为 Springer 计算科学系列中流传最广的教材之一。第 3 版补充了输入数据与错误处理、调试与向编译型代码迁移等工程性专题，全书的示例都配有完整代码，可直接改参数做实验。数学门槛不高，只需要高中数学，但作者反复提示最好同时学一元微积分，说明这本书的野心不止于教语法，而是让读者在编程、数学与具体科学问题三者之间建立联系。若你打算长期做数值计算，这本约 800 页的厚书值得当作案头参考，而不是速成读物。
适合谁读
适合
- 理工科本科高年级或研究生，需要把课程作业与科研计算用 Python 落地的人
- 从 Matlab 转向 Python、希望理解两种写法差异的科研人员与工程师
- 准备开设「科学计算导论／计算物理」类课程、需要现成案例与习题的教师
- 已会 Python 语法，但想系统补齐数值方法与面向对象写法自学者
不适合
- 零基础且只想快速学会用 pandas 做数据分析的读者，本书不涉及数据清洗与可视化库
- 希望直接学习 NumPy、SciPy、Matplotlib 等库 API 速查的手册型读者
- 英语阅读吃力且需要中文讲解的入门者（本书原文为英文，无官方中文版）
阅读建议
- 按章顺序推进，每章的示例代码亲手敲一遍并改参数，比只读讲解收获大得多。
- 同步补一元微积分与线性代数基础，遇到差分方程与微分方程章节时才不会被数学卡住。
- 把书末的调试与迁移到编译型代码两章当作工程实践手册，做项目时再回头细读。
- 书中代码基于 Python 2 时代环境，练习时注意改成 Python 3 写法，并使用当前版本的 NumPy。
目录
- 前言（Preface）
- 用公式计算（Computing with Formulas）
- 循环与列表（Loops and Lists）
- 函数与分支（Functions and Branching）
- 输入数据与错误处理（Input Data and Error Handling）
- 数组计算与曲线绘图（Array Computing and Curve Plotting）
- 文件、字符串与字典（Files, Strings, and Dictionaries）
- 类简介（Introduction to Classes）
- 随机数与简单游戏（Random Numbers and Simple Games）
- 面向对象编程（Object-Oriented Programming）
- 序列与差分方程（Sequences and Difference Equations）
- 离散微积分入门（Introduction to Discrete Calculus）
- 微分方程入门（Introduction to Differential Equations）
- 一个完整的微分方程项目（A Complete Differential Equation Project）
- 微分方程的程序实现（Programming of Differential Equations）
- 调试（Debugging）
- 把 Python 迁移到编译型代码（Migrating Python to Compiled Code）
- 技术专题（Technical Topics）
- 参考文献（Bibliography）
- 索引（Index）
常见问题
这本书有中文译本吗？
据检索，该书未见正式出版的中文译本，市面流传的多为英文原版 PDF 或影印本。若在合集中看到中文标题，通常是自行翻译的书名，正文仍为英文。
第 3 版和最新的第 5 版有什么区别？
第 3 版出版于 2012 年，正文约 798 页、共 9 章主体加若干技术专题。后续版本在此基础上不断修订，补充更新的 Python 写法与内容。若只求系统学习，第 3 版的主体框架仍适用，但代码风格偏旧。
需要先学 Python 语法再读吗？
不需要。作者明确面向编程新手，从公式计算、循环与列表讲起，逐步引入函数、类与面向对象。具备高中数学基础即可开始，但需注意书中代码多为 Python 2 写法。
书里的数学要求有多高？
作者要求高中数学基础，并建议同时学习经典与现代一元微积分。后半部分的差分方程、离散微积分和微分方程章节会涉及微积分与数值方法概念，数学准备越充分越顺畅。
适合当作课堂教学用书吗？
适合。该书属 Springer 的 TCSE 教材系列，示例与习题丰富，多数高校用作一学期「科学计算／计算物理导论」课程教材，也可作为自学与参考书。
读者评论
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