Научное программирование на Python
Исследование массивов, которые лежат в основе численных научных вычислений
Применение квантильной нормализации, чтобы данные измерений гарантированно укладывались в заданное распределение
Преобразование временных и пространственных данных
Решение задач с разреженными матрицами
Выполнение линейно-алгебраических задач при помощи пакетов SciPy
Исследование выравнивания (регистрации) изображений при помощи модуля SciPy optimize
Обработка крупных наборов данных при помощи потоковых примитивов и библиотеки Toolz
Добро пожаловать в научное программирование на Python и его сообщество. Если вы – ученый, который программирует на Python, то это практическое руководство для вас! Оно не только познакомит вас с основополагающими компонентами библиотеки SciPy и другими связанными с ней библиотеками, но и даст вам ощущение красоты и удобочитаемости программного кода, который вы сможете применять на практике. Вы научитесь писать элегантный программный код, который ясен, краток и эффективен при исполнении решаемой задачи.
На протяжении всей книги вы будете работать с примерами из обширной научной экосистемы Python, используя программный код, который иллюстрирует кратко очерченные принципы. Используя реальные научные данные, вы будете работать с практическими задачами вместе с SciPy, NumPy, Pandas, scikit-image и другими библиотеками Python.
