Python實(shí)現(xiàn)教程——新工科過(guò)程計(jì)算與優(yōu)化
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- 作者：方利國(guó)、方曦 編著
- 出版時(shí)間：2024/5/1
- ISBN：9787122449566
- 出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP311.561
- 頁(yè)碼：372
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)是關(guān)于Python 基礎(chǔ)知識(shí)與實(shí)踐應(yīng)用的入門教程。全書(shū)以案例為導(dǎo)向，以實(shí)用為準(zhǔn)則，在遵循Python 語(yǔ)言簡(jiǎn)潔、高效、優(yōu)雅的前提下，介紹了Python 語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)及其利用Python 語(yǔ)言進(jìn)行科學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)及圖形用戶界面開(kāi)發(fā)方面的知識(shí)。全書(shū)程序代碼為作者多年來(lái)從事計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，具有較強(qiáng)的實(shí)用性，可通過(guò)郵箱lgfang@scut.edu 聯(lián)系作者免費(fèi)索取。本書(shū)有關(guān)慕課內(nèi)容及PPT 課件將陸續(xù)上傳到作者的學(xué)堂在線《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)》課程上，歡迎大家選課學(xué)習(xí)。
本書(shū)可作為非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科生和研究生計(jì)算機(jī)應(yīng)用課程教材，也可以作為從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用及人工智能方面科技人員的參考書(shū)；有關(guān)章節(jié)頁(yè)可以作為一般人員學(xué)習(xí)Python 語(yǔ)言入門教程。
方利國(guó)，華南理工大學(xué)，副教授 系副主任，本人長(zhǎng)期計(jì)算機(jī)在化學(xué)化工方面的應(yīng)用研究，發(fā)表各種論文40余篇，申請(qǐng)國(guó)家專利10項(xiàng)，目前已獲國(guó)家授權(quán)專利8項(xiàng)，其中發(fā)明2項(xiàng)。碩士論文和博士論文選題均與計(jì)算機(jī)應(yīng)用有關(guān)。目前已積累豐富的有關(guān)化工制圖及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)的素材，從事本科生教學(xué)已達(dá)20年左右，長(zhǎng)期主講計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、能源概論、化工系統(tǒng)工程、化工過(guò)程分析與合成、化工微機(jī)應(yīng)用、化工企業(yè)管理、化工儀表與自動(dòng)化等課程，具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，多次獲得華南理工大學(xué)優(yōu)秀教學(xué)獎(jiǎng)，分別教研論文10篇。
第1章 Python入門基礎(chǔ) 001-087
【本章導(dǎo)讀】 001
1.1 Python 概述 001
1.1.1 發(fā)展歷史 001
1.1.2 安裝與啟動(dòng) 002
1.1.3 運(yùn)行與編碼模式 008
1.1.4 變量與常量 008
1.1.5 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)類型 010
1.2 Python 基本運(yùn)算符及函數(shù) 028
1.2.1 基本運(yùn)算符 028
1.2.2 常用函數(shù) 030
1.2.3 數(shù)組創(chuàng)建及運(yùn)算 047
1.2.4 矩陣運(yùn)算 062
1.3 Python 程序運(yùn)行與控制結(jié)構(gòu) 064
1.3.1 順序結(jié)構(gòu) 064
1.3.2 循環(huán)結(jié)構(gòu) 064
1.3.3 選擇結(jié)構(gòu) 067
1.4 Python 常用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù) 070
1.4.1 time 和calendar 070
1.4.2 sys 和os 072
1.4.3 math 和random 073
1.4.4 NumPy 庫(kù) 073
1.4.5 SymPy 庫(kù) 074
1.4.6 SciPy 庫(kù) 075
1.4.7 Matplotlib 庫(kù) 077
1.4.8 Skimage 庫(kù) 078
1.4.9 Turtle 庫(kù) 079
1.4.10 Pyinstaller 庫(kù) 082
1.4.11 GUI 庫(kù) 083
1.4.12 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析庫(kù) 086
1.4.13 OpenCV 庫(kù) 086
1.4.14 Sklearn 087
1.5 Python 前景展望 087
本章重點(diǎn)知識(shí) 087
習(xí)題 087
第2章 數(shù)據(jù)圖形繪制 088-133
【本章導(dǎo)讀】 088
2.1 數(shù)據(jù)圖形繪制概述 088
2.2 布局設(shè)置 090
2.2.1 單個(gè)axes 布局 090
2.2.2 subplot(ijn) 布局 092
2.2.3 subplots(nrows,ncols,*,**)布局 092
2.2.4 fig.add_axes()布局 093
2.2.5 subplot2grid()布局 094
2.2.6 圖中圖布局 096
2.3 各種圖形繪制函數(shù) 096
2.3.1 繪制函數(shù) 096
2.3.2 綜合應(yīng)用例子 113
2.4 界面細(xì)節(jié)設(shè)置 114
2.4.1 文字設(shè)置 115
2.4.2 坐標(biāo)軸設(shè)置 116
2.4.3 網(wǎng)格設(shè)置（網(wǎng)格線型、線寬） 118
2.4.4 線型線寬設(shè)置 119
2.4.5 顏色設(shè)置 120
2.4.6 數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)記設(shè)置 120
2.4.7 文本標(biāo)注 121
2.4.8 箭頭文本 121
2.4.9 共享坐標(biāo)軸 122
2.4.10 圖例設(shè)置 123
2.5 實(shí)際案例繪制 124
2.5.1 多根函數(shù)繪制 125
2.5.2 離心泵性能曲線繪制 125
2.5.3 二維函數(shù)值色圖繪制 127
2.5.4 地殼元素含量餅狀圖繪制 129
2.6 3D 圖像繪制 130
2.7 二維繪制命令在三維空間繪制 131
本章重點(diǎn)知識(shí) 133
習(xí)題 133
第3章 過(guò)程方程求解 134-152
【本章導(dǎo)讀】 134
3.1 超越方程求解 134
3.1.1 基本方法 134
3.1.2 編程求解 136
3.1.3 庫(kù)函數(shù)求解 140
3.1.4 實(shí)例求解分析 141
3.2 線性方程組求解 143
3.2.1 基本方法 143
3.2.2 編程求解 145
3.2.3 庫(kù)函數(shù)求解 145
3.2.4 病態(tài)方程組分析 147
3.3 非線性方程組求解 148
3.3.1 基本方法 148
3.3.2 編程求解 148
3.3.3 庫(kù)函數(shù)求解 151
本章重點(diǎn)知識(shí) 152
習(xí)題 152
第4章 微分方程求解 153-187
【本章導(dǎo)讀】 153
4.1 微分方程應(yīng)用概述 153
4.2 常微分方程求解 154
4.2.1 基本方法 154
4.2.2 編程求解 156
4.2.3 庫(kù)函數(shù)求解 158
4.3 常微分方程組求解 159
4.3.1 基本方法 159
4.3.2 庫(kù)函數(shù)求解 161
4.3.3 實(shí)例求解 164
4.3.4 邊值問(wèn)題 165
4.4 偏微分方程求解 168
4.4.1 基本方法 168
4.4.2 編程求解 172
4.4.3 實(shí)例應(yīng)用 175
4.5 庫(kù)函數(shù)求解偏微分方程 176
4.5.1 FiPy 庫(kù)簡(jiǎn)介及安裝 176
4.5.2 FiPy 庫(kù)具體應(yīng)用 177
本章重點(diǎn)知識(shí) 186
習(xí)題 186
第5章 過(guò)程系統(tǒng)優(yōu)化 188-210
【本章導(dǎo)讀】 188
5.1 優(yōu)化問(wèn)題概述 188
5.1.1 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型 188
5.1.2 優(yōu)化問(wèn)題的基本方法 189
5.2 無(wú)約束問(wèn)題優(yōu)化求解 190
5.2.1 單變量函數(shù)優(yōu)化 190
5.2.2 多變量函數(shù)優(yōu)化 195
5.2.3 庫(kù)函數(shù)求解無(wú)約束問(wèn)題 197
5.3 線性優(yōu)化求解 201
5.3.1 線性規(guī)劃概述 201
5.3.2 線性規(guī)劃通用模型 201
5.3.3 線性規(guī)劃庫(kù)函數(shù)求解 201
5.3.4 靈敏度分析 203
5.4 非線性規(guī)劃求解 205
5.4.1 非線性規(guī)劃求解基本方法 205
5.4.2 非線性規(guī)劃庫(kù)函數(shù)優(yōu)化求解 206
本章重點(diǎn)知識(shí) 210
習(xí)題 210
第6章 模型參數(shù)擬合及辨識(shí) 211-235
【本章導(dǎo)讀】 211
6.1 參數(shù)擬合及辨識(shí)的標(biāo)準(zhǔn) 211
6.1.1 問(wèn)題的提出 211
6.1.2 標(biāo)準(zhǔn)的確定 212
6.2 單變量擬合 213
6.2.1 基本方法 213
6.2.2 庫(kù)函數(shù)擬合 217
6.2.3 靈活應(yīng)用 218
6.3 多變量擬合 220
6.3.1 基本方法 221
6.3.2 庫(kù)函數(shù)擬合 221
6.3.3 靈活應(yīng)用 223
6.4 過(guò)程參數(shù)辨識(shí) 224
6.4.1 問(wèn)題提出 224
6.4.2 求解策略 225
6.4.3 編程求解 225
6.5 解矛盾方程 233
6.5.1 問(wèn)題的提出 233
6.5.2 實(shí)例求解 233
本章重點(diǎn)知識(shí) 234
習(xí)題 234
第7章 Python圖形用戶界面開(kāi)發(fā) 236-261
【本章導(dǎo)讀】 236
7.1 圖形用戶界面開(kāi)發(fā)概述 236
7.2 Python 常用圖形用戶界面開(kāi)發(fā)庫(kù) 236
7.3 PyQt5 圖形用戶界面開(kāi)發(fā) 237
7.3.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 237
7.3.2 PyQt5 主要功能及入門 241
7.3.3 幾個(gè)簡(jiǎn)單的GUI 設(shè)計(jì) 243
7.4 復(fù)雜用戶界面開(kāi)發(fā)應(yīng)用實(shí)例 257
7.4.1 方程求解及過(guò)程優(yōu)化系統(tǒng)開(kāi)發(fā) 257
7.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理及圖像繪制系統(tǒng)開(kāi)發(fā) 259
本章重點(diǎn)知識(shí) 260
習(xí)題 261
第8章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析 262-295
【本章導(dǎo)讀】 262
8.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析概述 262
8.1.1 數(shù)據(jù) 262
8.1.2 統(tǒng)計(jì) 263
8.1.3 數(shù)據(jù)分析 263
8.2 Pandas 庫(kù) 263
8.2.1 Pandas 庫(kù)簡(jiǎn)介 263
8.2.2 Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 264
8.2.3 DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 270
8.2.4 時(shí)序數(shù)據(jù) 279
8.3 Seaborn 庫(kù)統(tǒng)計(jì)圖形繪制 282
8.3.1 Seaborn 庫(kù)概述 282
8.3.2 Seaborn 庫(kù)圖形繪制 282
8.4 Statsmodels 庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用 290
8.4.1 Statsmodels 庫(kù)概述 290
8.4.2 Statsmodels 庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析 290
本章重點(diǎn)知識(shí) 295
習(xí)題 295
第9章 圖像處理 296-327
【本章導(dǎo)讀】 296
9.1 圖像處理概述 296
9.1.1 圖像 296
9.1.2 圖像處理 296
9.1.3 圖像處理常用第三方庫(kù) 297
9.2 OpenCV 圖像處理基礎(chǔ) 299
9.2.1 圖像讀入與顯示 299
9.2.2 圖像數(shù)據(jù)獲取 300
9.2.3 三通道分離與合并 301
9.2.4 圖像數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單處理 302
9.3 圖像處理基本函數(shù) 303
9.3.1 圖像顏色數(shù)據(jù)直方圖函數(shù) 303
9.3.2 圖像顏色閾值處理函數(shù) 304
9.3.3 自適應(yīng)閾值函數(shù) 306
9.3.4 圖像形態(tài)學(xué)函數(shù) 307
9.3.5 圖像幾何處理函數(shù) 310
9.3.6 幾種繪制輪廓的函數(shù) 312
9.4 機(jī)器學(xué)習(xí)及圖像處理基礎(chǔ) 314
9.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)定義 314
9.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)分類 314
9.4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)步驟 315
9.4.4 k 均值聚類算法 316
9.4.5 K-近鄰算法 324
本章重點(diǎn)知識(shí) 327
習(xí)題 327
第10章 Python智能算法實(shí)戰(zhàn) 328-371
【本章導(dǎo)讀】 328
10.1 智能算法概述 328
10.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 329
10.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 329
10.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 332
10.2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物性估算實(shí)例求解 340
10.2.4 方法展望 342
10.3 遺傳算法 343
10.3.1 算法基本原理 343
10.3.2 遺傳算法實(shí)現(xiàn)流程圖 343
10.3.3 實(shí)例求解 348
10.3.4 方法展望 354
10.4 模擬退火算法 355
10.4.1 算法基本原理 355
10.4.2 算法實(shí)現(xiàn)基本流程 355
10.4.3 實(shí)例求解 358
10.4.4 方法展望 360
10.5 粒子算法 361
10.5.1 算法基本原理 361
10.5.2 算法實(shí)現(xiàn)步驟 361
10.5.3 實(shí)例求解 362
10.5.4 方法展望 364
10.6 蟻群算法 364
10.6.1 算法基本原理 364
10.6.2 算法實(shí)現(xiàn)步驟 365
10.6.3 實(shí)例求解 368
10.6.4 方法展望 371
本章重點(diǎn)知識(shí) 371
習(xí)題 371
參考文獻(xiàn) 372
書(shū)單推薦
