[中英对照] Python 工程与科学计算入门（双语对照版电

子书） 书籍核心定位与特色 （一）核心定位 随着越来越多工程院系和企业选择 Python 作为开发工具，这本开源免费语言的入门教材显得尤为关键。它以实用问题解决为载体，教授 Python 编程知识，让读者通过有趣且实操性强的方式掌握计算基础，进而将 Python 这门通用语言应用于工程领域日常需解决的问题中。 （二）突出特色 循序渐进的教学方式：摒弃复杂术语的堆砌，采用 “阶梯式” 教学思路，无论学生基础如何，都能逐步积累 Python 使用经验与理解，确保不同水平读者都能跟上学习节奏。 贴合工程需求的内容设置：聚焦工程领域核心计算需求，涵盖结构化编程、图形学、矩阵运算、代数方程、微分方程及应用统计学等关键主题，最后还设有数据处理的综合章节，全方位满足工程与科学计算场景。 基于丰富教学经验编写：作者结合数十年教学经历，将教学过程中积累的实用方法与常见问题解决方案融入书中，内容更贴合学生学习规律与工程实际应用场景。 三、作者背景 （一）大卫・E・克拉夫（David E. Clough） 克拉夫是科罗拉多大学荣誉退休教授，拥有丰富的编程语言和计算工具使用经验，并将其专业知识应用于教学、研究和工业实践中。在职业生涯中，他为在职专业人员开设了数百门关于应用计算和问题解决的短期课程，实战经验与教学经验兼具，能为读者带来贴合实际应用的知识讲解。 （二）史蒂文・C・查普拉（Steven C. Chapra） 查普拉是塔夫茨大学土木与环境工程领域的荣誉退休教授及路易斯・伯杰讲座教授。在加入塔夫茨大学前，他曾在美国环境保护署和国家海洋与大气管理局工作，还曾在得克萨斯农工大学、科罗拉多大学和伦敦帝国理工学院任教。他是美国土木工程师学会（ASCE）的会士和杰出会员，凭借在学术和科研领域的突出贡献，获得了包括鲁道夫・赫林奖章（ASCE）、梅里亚姆 - 威利杰出作者奖（美国工程教育学会）等多项奖项。同时，他积极倡导继续教育，在全球范围内为专业人员开设了 90 多场关于数值方法、计算机编程和环境建模的研讨会，理论功底与行业影响力深厚。 四、书籍内容架构 本书共 10 章，内容从基础理论到实际应用逐步深入，构建了完整的 Python 工程与科学计算知识体系。 （一）基础理论章节（第 1-2 章） 第 1 章：工程与科学计算 本章旨在帮助读者回顾数值计算相关知识，包括有效数字、位置记数法与科学记数法，理解工程和科学计算中常用的函数（绝对值、符号、对数、指数、三角函数和双曲函数关系），复习复数运算（矩形和极坐标表示），掌握工程和科学计算中常见单位的转换方法，并培养工程和科学问题的解决策略。通过地球体积计算等实例，让读者直观理解有效数字、精度等概念在实际计算中的重要性，为后续学习奠定理论基础。 第 2 章：基于计算机的计算 该章聚焦计算机内部数值存储与处理机制，帮助读者理解计算机架构中数值的存储和操作方式，熟悉十进制、二进制、八进制和十六进制等不同数制及其转换方法，了解整数在计算机中的存储方式（包括有符号数和范围限制），掌握实数（含小数部分和指数）在计算机架构中的表示方法（包括精度和范围限制），同时了解文本和布尔型（True/False）数据在计算机中的存储和处理方式。通过地球半径二进制表示等实例，让读者深入理解计算机内部数据处理逻辑。 （二）Python 基础章节（第 3-5 章） 第 3 章：Python 基础 本章引导读者熟悉 Spyder/IPython 开发环境，包括 IPython 控制台、Spyder 编辑器和资源管理器窗口。读者将学习在 Python 中实现代数表达式（含对数、指数、三角函数和双曲函数项），创建变量并用于 Python 计算，跟踪变量在变量资源管理器中的属性和存储值。同时，了解对象、属性、方法和数据类型（整数、浮点数、布尔型和字符串），掌握算术、关系和逻辑运算符及其在计算顺序中的优先级，熟悉 Python 中的各种集合（重点是列表、元组和数组），使用 pylab 模块创建简洁规范的 Python 绘图（包括散点图和线图，含多个数据集、图例和标题），学习 Python 中数据输入和结果显示的方法（包括使用 IPython 控制台和外部文件），并掌握 Spyder IDE、Python 及其支持模块（如 NumPy 和 SciPy）的各种帮助获取方式。 第 4 章：Python 结构化编程 该章帮助读者理解 Python 程序顺序结构修改的必要性，学习选择结构并能使用各种 if 语句类型实现所需判断，掌握 for 循环结构实现计数控制的迭代，学会编程 while 循环结构实现测试前、测试中和测试后的循环及其组合形式，创建用户定义函数 “打包” 计算过程，将程序分解为可管理的模块（通常使用用户定义函数），理解变量作用域与子程序的关系，学习将函数存储为单独的 Python 程序文件，并将这些文件导入 Python 脚本中。通过温度转换、斐波那契数列计算等实例，让读者掌握结构化编程在实际问题中的应用。 第 5 章：图形学 - Matplotlib 本章介绍 Matplotlib 模块及其 pyplot 子模块，读者将学会使用 pyplot 创建散点图和线图，自定义绘图轴（包括添加右侧轴），学习在一个图形对象中创建子图，创建并自定义条形图（比 pylab 更灵活），探索极坐标图、茎图和饼图等其他类型的图，学习创建带有对数轴刻度的图，以及创建等高线图和曲面图来描述二维数据和函数。通过乙二醇水溶液冰点、太阳黑子观测数据绘图等实例，提升读者的数据可视化能力，使其能更直观地展示工程与科学数据。 （三）进阶应用章节（第 6-10 章） 第 6 章：数组和矩阵运算 本章教授读者使用 NumPy 模块的 ndarray 类，从数值列表和元组创建数组，学习创建多维数组表示矩阵，创建特殊数组（如全零数组）、组合和拆分数组，掌握数组索引的实现方法（包括使用冒号 “:” 引用索引范围），理解向量化概念并学习使用 NumPy 数组实现计算向量化，编写 Python 代码执行矩阵数学运算（包括加法、减法、标量和矩阵乘法、转置），理解方阵逆的含义以及如何使用该矩阵求解线性代数方程组，熟悉 NumPy 的 linalg 模块及其 inv 函数。通过矩阵乘法、线性方程组求解等实例，强化读者在数值计算中数组和矩阵的应用能力。 第 7 章：求解单个代数方程 该章介绍求解单个方程的多种数值方法，包括二分法、试位法等括号法，牛顿 - 拉夫逊法、割线法等开方法，以及布伦特法这种括号法与开方法结合的混合方法。同时，还介绍了不动点迭代法、韦格斯坦法，以及多项式求根方法，并通过球形罐内液体深度计算等实例，让读者掌握不同方法在求解单个非线性代数方程和超越方程中的应用，理解各种方法的优缺点与适用场景。 第 8 章：求解代数方程组 本章聚焦线性和非线性代数方程组的求解，包括线性代数方程组的求解方法（图形法、行列式与克拉默法则、消元法、高斯消元法等），使用 NumPy 的 linalg 模块求解线性方程组，以及非线性代数方程组的求解方法（逐次代换法、牛顿 - 拉夫逊法，使用 SciPy 的 optimize 模块中的 root 函数求解非线性方程）。通过工程中的混合问题、锅炉容器内水的液汽平衡等实例，提升读者解决复杂方程组问题的能力，满足工程中多变量耦合问题的求解需求。 第 9 章：求解微分方程 本章帮助读者理解微分方程的描述方式，学习数值积分（求曲线下面积）的方法（包括计算机出现前的方法、连续函数的数值积分、SciPy 的 integrate 模块中的 quad 函数、离散数据的数值积分），掌握求解带初始条件的微分方程的方法（欧拉法、休恩法、微分方程组的求解），以及使用 SciPy 的 integrate 模块中的 solve_ivp 函数求解微分方程。通过高斯分布概率计算、考虑空气阻力的抛射体轨迹计算等实例，让读者掌握微分方程在描述动态过程中的应用，解决工程中与变化率相关的问题。 第 10 章：数据处理 该章介绍数据表征方法（初始观测和样本统计，包括数据的集中趋势和离散程度，使用箱线图诊断异常值），常见分布（均匀分布、正态分布、威布尔分布）及 Python 中的分布相关操作，基于数据进行推断（数据与标准的比较、两个样本的比较、判断数据是否呈正态分布），以及数据拟合数学模型（直线线性回归、多项式拟合、拟合中的一般问题和注意事项）。通过模拟含噪声信号、美国化石燃料 CO₂排放量直线拟合等实例，提升读者的数据处理与分析能力，为工程中的数据驱动决策提供支持。 五、适用人群与学习价值 （一）适用人群 大一工程专业学生：本书专为大一工程学生设计，内容从基础入手，循序渐进，能帮助学生快速掌握 Python 在工程计算中的应用，为后续专业课程学习奠定编程基础。 工程领域专业人士：对于希望提升 Python 编程技能，将其应用于工程实践（如数值计算、数据处理、方程求解等）的在职工程师、技术人员等，本书能提供贴合实际需求的知识与方法。 工程与科学领域研究生：研究生在科研过程中常需进行数据处理、数值模拟等工作，本书所教授的 Python 计算知识能为其科研工作提供有力支持，帮助提升科研效率。 （二）学习价值 实用技能获取：读者能掌握 Python 这门在工程领域广泛应用的编程语言，学会使用 Python 解决工程与科学计算中的实际问题，如数值计算、方程求解、数据处理与可视化等，提升专业技能。 思维能力培养：通过大量实例与问题解决过程，培养读者的工程思维与科学计算思维，提升分析问题、解决问题的能力，使其能更高效地应对工程实践中的挑战。 长期学习与应用基础：本书不仅教授具体的知识与技能，还注重培养读者的自主学习能力，介绍了多种获取帮助的渠道与方法，为读者后续深入学习 Python 及相关领域知识、适应技术发展奠定基础。 六、总结 《Python 工程与科学计算入门》是一本兼具理论深度与实践价值的 Python 教材，无论是刚接触工程专业的大一学生，还是希望提升 Python 应用能力的工程专业人士、研究生，都能从书中获取实用的知识与技能。其清晰的内容架构、贴合实际的案例讲解以及作者深厚的背景底蕴，使其成为工程与科学领域学习 Python 的优质选择，能有效帮助读者掌握 Python 工程与科学计算技能，为后续学习与工作提供有力支撑。