PREFACE
前言

Python是一種功能強大且靈活的編程語言，學習起來既有趣又簡單。它是許多專業人士和愛好者的首選編程語言。Python的強大之處在于其龐大的軟件包生態系統和友好的社區，以及與編譯擴展模塊無縫通信的能力。這使得Python非常適合解決各種問題，尤其是數學問題。

數學通常與計算和方程相關聯，但實際上，這只是一個更大主題的很小一部分。從本質上講，數學是關于解決問題及其邏輯結構化的方法。一旦你超越了方程、計算、導數和積分，就會發現一個廣闊而優美的結構世界。

本書是使用Python解決數學問題的入門指南。書中將介紹一些基本的數學概念以及如何使用Python處理這些概念，還將提供一些用于解決數學眾多領域內各種數學問題的基本模板。前幾章側重于核心技能，如使用NumPy數組、繪圖、計算微積分和計算概率等。這些主題在整個數學領域中都非常重要，并且是本書其余部分的基礎。在接下來的章節中，我們將討論更多的實際問題，涵蓋數據分析與統計、樹與網絡、回歸與預測、博弈論以及優化等主題。我們希望本書能夠為你解決數學問題提供基礎，并為你進一步探索數學世界提供工具。

目標讀者

本書主要面向那些熟悉Python并且想用Python解決某種數學問題的人。在前幾章中，我們旨在為那些不熟悉基礎知識的讀者簡單介紹一些數學背景知識，但由于篇幅限制，我們只能點到為止。我們會在每一章的末尾提供一些拓展閱讀的建議，以引導你找到可以深入學習的資源。希望本書能夠幫助你著手解決數學問題，并激發你對這些主題背后的數學知識的好奇心。

內容概述

第1章介紹本書后續內容所需的一些基本工具和概念，包括用于數學編程的主要Python包：NumPy和SciPy。

第2章涵蓋使用Matplotlib繪制圖形的基礎知識，這些知識幾乎可以用于解決所有數學問題。

第3章介紹微積分中的主題，如微分和積分，以及一些更高級的主題，如常微分方程和偏微分方程。

第4章介紹隨機性和概率的基本原理，以及如何使用Python探索這些原理。

第5章介紹如何使用NetworkX包在Python中處理樹和網絡（圖）。

第6章會提供多種使用Python處理、操作和分析數據的技術。

第7章描述使用Statsmodels包和scikit-learn進行數據建模和預測未來值的各種技術。

第8章展示如何使用Shapely包在Python中處理幾何對象。

第9章介紹優化和博弈論，利用數學方法尋找問題的最佳解決方案。

第10章涵蓋使用Python解決數學問題時可能遇到的各種情況。

充分利用本書

為了更好地利用本書，你需要掌握Python的基礎知識。我們并不假定你有任何數學知識，不過如果你熟悉一些基本的數學概念，你將能更好地理解我們討論的技術的背景和細節。

你需要使用較新版本的Python，至少是Python 3.6，建議使用更高版本（本書代碼已在Python 3.10上進行了測試，在Python 3.6到Python 3.10的中間版本上應該也能夠正常運行）。你可能更傾向于使用Anaconda這個Python發行版本，它包含了本書所需的許多軟件包和工具。如果是這種情況，你應該使用conda包管理器來安裝這些包。所有主要操作系統——Windows、macOS和Linux，以及許多其他平臺都支持Python。

本書中使用的Python包及其在撰寫代碼時的版本如下：NumPy 1.23.3，SciPy 1.9.1，Matplotlib 3.6.0，Jax 0.3.13（以及jaxlib 0.3.10），Diffrax 0.1.2，PyMC 4.2.2，pandas 1.4.3，Bokeh 2.4.3，NetworkX 3.5.3，scikit-learn 1.1.2，StatsModels 0.13.2，Shapely 1.8.4，NashPy 0.0.35，Pint 0.20.1，Uncertainties 3.1.7，Xarray 2022.11.0，NetCDF4 1.6.1，CartoPy 0.21.0，Cerberus 1.3.4，Cython 0.29.32，Dask 2022.10.2。

你可能更喜歡在Jupyter Notebook中而不是在簡單的Python文件中運行本書中的示例代碼。在本書的某些地方，你可能需要重復執行繪圖命令，因為這些圖不能像當前所示的那樣在后續單元格中得到更新。

下載示例代碼文件

你可以從GitHub下載本書的示例代碼文件，鏈接為https://github.com/PacktPublishing/Applying-Math-with-Python-2nd-Edition。如果代碼有更新，那么GitHub代碼庫中的代碼也將進行更新。