涵蓋數值計算、介面製作、3D視覺化、影像處理、加強運算效率等，提供大量範例程式碼，最後一章綜合使用各個擴充函數庫，撰寫多個有趣的實際程式，完全採用IPython Notebook編寫，保障書中所有程式及輸出的正確性，提供所有章節的Notebook 方便讀者執行書中所有實例。

商品特色：
Python 世界的發展日新月異，Python 在資料分析、科學計算領域又出現了許多令人興奮的進展。
本書詳細介紹Python科學計算中最常用的擴充函數庫NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython。

推薦序
前言

01 Python 科學計算環境的安裝與簡介
1.1 Python 簡介
1.2 IPython Notebook 入門
1.3 擴充函數庫介紹

02 NumPy – 快速處理資料
2.1 ndarray 物件
2.2 ufunc 函數
2.3 多維陣列的索引存取
2.4 龐大的函數程式庫
2.5 實用技巧

03 SciPy – 數值計算函數庫
3.1 常數和特殊函數
3.2 擬合與最佳化-optimize3.3 分支與循環
3.3 線性代數-linalg
3.4 統計-stats
3.5 數值積分-integrate
3.6 訊號處理-signal
3.7 內插-interpolate
3.8 稀疏矩陣-sparse
3.9 影像處理-ndimage
3.10 空間演算法函數庫-spatial

04 matplotlib – 繪製精美的圖表
4.1 快速繪圖
4.2 Artist 物件
4.3 座標轉換和註釋
4.4 塊、路徑和集合
4.5 繪圖函數簡介
4.6 matplotlib 技巧集

05 Pandas – 方便的資料分析函數庫
5.1 Pandas 中的資料物件
5.2 索引存取
5.3 檔案的輸入輸出
5.2 模組化驅動測試實例
5.3 資料驅動測試實例
5.4 數值運算函數
5.5 時間序列
5.6 分組運算
5.7 資料處理和視覺化實例

06 SymPy – 符號運算好幫手
6.1 從實例開始
6.2 數學運算式
6.3 符號運算
6.4 輸出符號運算式
6.5 機械運動模擬

07 Traits & TraitsUI – 輕鬆製作圖形介面
7.1 Traits 類型入門
7.2 Trait 類型
7.3 TraitsUI 入門
7.4 用Handler 控制介面和模型
7.5 屬性編輯器
7.6 函數曲線繪製工具

08 TVTK 與Mayavi – 資料的3D 視覺化
8.1 VTK 的管線(Pipeline)
8.2 資料集
8.3 TVTK 的改進
8.4 TVTK 視覺化實例
8.5 用mlab 快速繪圖
8.6 將TVTK 和Mayavi 嵌入介面

09 OpenCV- 影像處理和電腦視覺
9.1 影像的輸入輸出
9.2 影像處理
9.3 影像轉換
9.4 影像識別
9.5 形狀與結構分析
9.6 類型轉換

10 Cython – 編譯Python 程式
10.1 設定編譯器
10.2 Cython 入門
10.3 高效處理陣列
10.4 使用Python 標準物件和API...