书籍介绍
这本书在读者中引发的评价两极分化，恰恰印证了它的定位：它不是一本可以随手翻查的速查手册，而是一套需要按顺序啃下来的系统教程。有人抱怨它
作者简介
张若愚，毕业于华中理工大学(现华中科技大学)通信工程专业，2004年获日本姬路工业大学(现兵库县立大学)硕士学位。毕业后于日本神户制钢综合研究所从事研究开发工作至今，研究方向为：嵌入式DSP信号处理系统开发，嵌入式MCU控制系统开发，工业控制软件开发，信号处理、数据处理以及生产系统的计算机模拟。在工作中他积极采用Python作为主要编程语言，在数据处理、信号分析、工业控制、算法模拟等领域取得了较好的研究成果。已完成的研究课题有：嵌入式声音分离系统、车载音响设备、超声波探伤系统、压缩机系统的数字模拟等。
AI导读
编辑书评
- 本书是Python科学计算领域的经典之作，其核心价值在于构建了从底层数据结构到上层应用的完整知识图谱。它并非简单的API手册，而是通过严谨的逻辑串联起NumPy、SciPy等库的设计哲学。尽管受限于出版周期导致技术栈略显陈旧（Python 2遗留问题），但其对计算原理的深度剖析依然不过时。对于希望夯实基础、理解“为什么这样设计”的中高级开发者，这是一本值得反复咀嚼的工具书，但若仅求速成或最新特性，则需谨慎选择。
- 争议主要源于时代错位：在Jupyter Web化和Python 3全面普及的今天，一本厚重的离线书籍显得笨重。然而，正是这种“慢”赋予了它深度。与碎片化的网络教程相比，本书提供了连贯的思维训练场。编辑建议将其定位为“案头参考书”而非“入门读物”。它在处理复杂多维数组操作和自定义ufunc时的讲解尤为精彩，这些细节往往被快速迭代的在线文档忽略。因此，它适合在遇到瓶颈时回归本源，寻找系统性解决方案的场景下阅读。
核心看点
- 本书以IPython Notebook为编写载体，实现了代码、文本与运行结果的无缝融合。这种“可执行文档”的形式确保了书中所有示例在特定环境下均可复现，解决了传统编程书籍中代码版本不一致或环境配置错误的痛点，特别适合需要即时验证科学计算逻辑的读者。
- 内容覆盖从NumPy底层内存结构到Pandas数据处理，再到Matplotlib可视化及SciPy算法的全栈科学计算生态。作者不仅介绍API用法，更侧重解释库之间的协作机制及C语言混合编程等进阶技巧，旨在构建完整的Python工程化思维，而非零散的语法罗列。
- 作为第2版，本书大幅更新了Pandas和Jupyter相关内容，反映了Python数据科学生态的快速迭代。尽管仍基于Python 2（部分章节），但其对数值计算原理的深度剖析和对扩展库的系统性梳理，使其成为连接基础语法与专业领域应用的重要桥梁，尤其适合工科背景读者。
读者共识
- 读者评价呈现明显的两极分化。正面评价认为作者功力深厚，内容详实且不注水，尤其是NumPy和Pandas章节讲解透彻，能让人感叹之前数据处理方式的落后；负面评价则批评其逻辑混乱，像汉化的文档堆砌，且因依赖Python 2而被认为过时，实用性存疑。
- 普遍认可其“可执行”的价值。许多读者指出，相比其他静态教材，本书提供的Notebook源码极大降低了复现实验的难度，图表自动生成保证了准确性。然而，也有声音指出，随着在线教程和交互式平台的普及，纸质书的便携性和更新速度劣势逐渐显现，更适合深度研读而非速查。
- 关于适用领域的共识在于其偏向“工科/科研”而非“金融/通用开发”。读者反馈显示，书中大量涉及信号处理、图像处理和物理模拟案例，对从事数据分析业务或Web开发的程序员而言关联度较低，但对需要复杂数值建模和科学可视化的研究人员具有较高参考价值。
目录
用户评论
值回书价。作者很用心，系统全面。
不适合出版，在线笔记就挺好
还是Python2
喷这本书毫无逻辑的，呵呵
第二版的编写又花了两年时间，有大幅的更新，值得一读。
理论比较多一些，偏向工科，与金融基本没联系
见过。“本书介绍如何用 Python 开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍了如何制作交互式二维、三维图像，如何设计精巧的程序界面，如何与 C 语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。本书采用 IPython notebook 编写，所有的程序均能在本书提供的运行环境中正常运行，书中所印刷的图表以及程序输出为均为自动运行的结果，保证了书中所有程序的正确性以及可读性。本书附盘中附带本书所有章节的 IPython notebook ，方便读者再现书中所有实例。”
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