Python是一种简单、易学、功能强大的编程语言，广泛应用于Web和Internet开发、人工智能开发、科学计算、软件开发、数据处理与分析、桌面开发、后端开发等。《Python科学计算入门》就针对编程零基础读者，详细介绍了Python编程基础知识及Python在科学计算中的应用方法。全书共9章，结合NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库，通过大量示例对科学计算中的数组运算、代数计算、数值计算、数据可视化等内容进行了详细说明，特别适合想使用计算机解决数学问题的学生、程序员、IT工程师和科研人员学习。

第1章 开发环境的准备
1.1 Python的安装
1.1.1 Anaconda Individual Edition的安装
1.1.2 创建虚拟环境
1.2 Jupyter Notebook
1.2.1 何谓Jupyter Notebook
1.2.2 Jupyter Notebook的启动
1.2.3 单元的操作
第2章 Python编程基础
2.1 对象和变量
2.1.1 对象的概要
2.1.2 变量
2.1.3 有关命名的规则与注意事项
2.1.4 软件库
2.2 数值
2.2.1 整数
2.2.2 浮点数
2.2.3 复数
2.2.4 算术运算符
2.3 容器
2.3.1 字符串
2.3.2 列表
2.3.3 索引与切片
2.3.4 可变对象
2.3.5 元组
2.3.6 字典
2.4 比较运算符和逻辑运算符
2.4.1 布尔值
2.4.2 比较运算符
2.4.3 逻辑运算符
2.5 条件语句
2.5.1 if语句
2.5.2 while语句
2.5.3 for语句
2.6 函数定义
2.6.1 函数定义的基础
2.6.2 文档字符串
2.6.3 装饰器
2.6.4 lambda表达式
第3章 基于NumPy的数组运算
3.1 NumPy的准备
3.1.1 何谓NumPy
3.1.2 NumPy的导入
3.2 数组的创建
3.2.1 array函数
3.2.2 数组的数据类型
3.2.3 值为0和1的数组
3.2.4 表示单位矩阵、对角矩阵以及三角矩阵的数组
3.2.5 数组值等间距变化的数组
3.3 元素的访问
3.3.1 索引与切片
……
第4章 基于SymPy的代数计算
第5章 基于Matplotlib的数据可视化
第6章 基于NumPy/SciPy的数值计算及其应用
第7章 基于pandas的数据处理与分析
第8章 数据文件的存取
第9章 程序的高速化