Ласкаво просимо до Scientific Python та його спільноти. Якщо ви науковець, який програмує на Python, цей практичний посібник не лише навчить вас основним частинам SciPy і пов’язаним з ним бібліотекам, але й надасть вам відчуття гарного, легкого для читання коду, який ви можете використовувати на практиці . Ви навчитеся писати елегантний код, який буде зрозумілим, лаконічним і ефективним для виконання поставленого завдання.

Протягом усієї книги ви працюватимете з прикладами з ширшої наукової екосистеми Python, використовуючи код, який ілюструє принципи, викладені в книзі. Використовуючи фактичні наукові дані, ви працюватимете над реальними проблемами за допомогою SciPy, NumPy, Pandas, scikit-image та інших бібліотек Python.

Досліджуйте масив NumPy, структуру даних, яка лежить в основі числових наукових обчислень. квантильна нормалізація, щоб гарантувати, що вимірювання відповідають певному розподілу. Представляйте окремі області на зображенні за допомогою Region Adjacency Graph. Перетворюйте часові або просторові дані на дані частотної області за допомогою швидкого перетворення Фур’є. Розв’язуйте задачі розріджених матриць, зокрема сегментації зображень, за допомогою розрідженого модуля SciPy. Виконуйте лінійну алгебру за допомогою SciPy. packagesДослідіть вирівнювання зображень (реєстрацію) за допомогою модуля оптимізації SciPy. Обробляйте великі набори даних за допомогою примітивів потокового передавання даних Python і бібліотеки Toolz