Python漫游数学王国：高等数学、线性代数、数理统计及运筹学 PDF 高清完整版

《Python漫游数学王国：高等数学、线性代数、数理统计及运筹学》是由清华大学出版社出版的一本关于Python方面的书籍，作者是毕文斌、毛悦悦，主要介绍了关于Python、高等数学方面的知识内容，目前在Python类书籍综合评分为：9.3分。

书籍介绍

编辑推荐

搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力。

内容简介

本书参考高等学校理工科“高等数学”“线性代数”“概率论与数理统计”“运筹学”等课程教学大纲，使用Python语言实现相关计算、图形展示及模型求解，内容包含Python编程语言入门、极限的运算、函数的求导及积分、微分方程求解、级数、行列式计算、线性方程组求解、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验、方差分析与回归、线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络计划及排队论等。本书内容翔实，文字精练，例题丰富，注重本科数学理论与科学计算的密切结合。 本书可以作为高等学校理工科在校本科生的学习实验用书，也可以作为对Python科学计算感兴趣的人员的参考用书。

目录

• 第一部分编 程 基 础
• 第1章Python基础/
• 1.1Python简介与安装/
• 1.2第三方开发工具VS Code/
• 1.3Python内置数据类型与函数/
• 1.3.1基本数据类型/
• 1.3.2列表/
• 1.3.3元组/
• 1.3.4字典/
• 1.3.5集合/
• 1.3.6函数/
• 1.3.7循环语句/
• 1.3.8分支语句/
• 1.4Python常用第三方库numpy/
• 1.4.1numpy库简介/
• 1.4.2numpy数组/
• 1.4.3numpy数学计算/
• 第二部分高 等 数 学
• 第2章函数与极限/
• 2.1映射与函数/
• 2.2数列的极限/
• 2.3函数的极限/
• 2.4无穷小与无穷大/
• 2.5极限运算法则/
• 2.6极限存在准则/
• 2.7无穷小的比较/
• 2.8函数的连续性与间断点/
• 2.9连续函数的运算与初等函数的连续性/
• 第3章导数与微分/
• 3.1导数的概念/
• 3.2函数的求导法则/
• 3.3高阶导数/
• 3.4隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率/
• 第4章微分中值定理与导数的应用/
• 4.1微分中值定理/
• 4.2洛必达法则/
• 4.3泰勒公式/
• 4.4函数的单调性与曲线的凹凸性/
• 4.5函数的极值与最大值最小值/
• 4.6函数图形的描绘/
• 4.7方程的近似解/
• 第5章不定积分/
• 5.1不定积分的概念与性质/
• 5.2换元积分法/
• 5.3分部积分法/
• 5.4有理函数的积分/
• Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学
• 目录
•  
• 第6章定积分/
• 6.1定积分的概念和性质/
• 6.2微积分基本公式/
• 6.3定积分的换元法和分部积分法/
• 6.4反常积分/
• 6.5反常积分的审敛法Γ函数/
• 6.6极坐标系下绘图/
• 第7章微分方程/
• 7.1微分方程的基本概念/
• 7.2可分离变量的微分方程/
• 7.3齐次方程/
• 7.4一阶线性微分方程/
• 7.5可降阶的高阶微分方程/
• 7.6常系数齐次线性微分方程/
• 7.7常系数非齐次线性微分方程/
• 7.8欧拉方程/
• 7.9常系数线性微分方程组解法举例/
• 第8章线性代数基础/
• 8.1行列式/
• 8.2矩阵及其运算/
• 8.3矩阵的秩与线性方程组的解/
• 8.4方阵的特征值及特征向量/
• 第9章向量代数与空间解析几何/
• 9.1向量及其运算/
• 9.2数量积、向量积和混合积/
• 9.3平面及其方程/
• 9.4空间直线及其方程/
• 9.5曲面及其方程/
• 9.6空间曲线及其方程/
• 第10章多元函数微分法及其应用/
• 10.1偏导数/
• 10.2多元复合函数的求导法则/
• 10.3隐函数的求导公式/
• 10.4多元函数微分法的几何应用/
• 10.5方向导数与梯度/
• 10.6多元函数的极值及其求法/
• 10.7最小二乘法/
• 第11章重积分/
• 11.1二重积分的概念和性质/
• 11.2二重积分的计算方法/
• 11.3三重积分/
• 11.4重积分的应用/
• 第12章无穷级数/
• 12.1常数项级数的概念与性质/
• 12.2常数项级数的审敛法/
• 12.3函数展开成幂级数/
• 12.4傅里叶级数/
• 第三部分概率论与数理统计
• 第13章概率论的基本概念/
• 13.1随机实验/
• 13.2样本空间、随机事件/
• 13.3频率与概率/
• 13.4等可能概型（古典概型）/
• 13.5条件概率/
• 13.6独立性/
• 第14章随机变量及其分布/
• 14.1随机变量/
• 14.2离散型随机变量及其分布律/
• 14.2.101分布/
• 14.2.2二项分布/
• 14.2.3泊松分布/
• 14.3随机变量的分布函数/
• 14.3.101分布的分布函数/
• 14.3.2二项分布/
• 14.3.3泊松分布/
• 14.4连续型随机变量及其概率密度/
• 14.4.1均匀分布/
• 14.4.2指数分布/
• 14.4.3正态分布/
• 14.5随机变量的函数分布/
• 第15章多维随机变量及其分布/
• 15.1二维随机变量/
• 15.2边缘分布/
• 15.3条件分布/
• 15.4相互独立的随机变量/
• 15.5两个随机变量的函数分布/
• 第16章随机变量的数字特征/
• 16.1数学期望/
• 16.2方差/
• 16.3协方差及相关系数/
• 16.4协方差矩阵/
• 第17章大数定律及中心极限定理/
• 17.1大数定律/
• 17.2中心极限定理/
• 第18章样本及抽样分布/
• 18.1随机样本/
• 18.1.1Series/
• 18.1.2DataFrame/
• 18.2直方图和箱线图/
• 18.3抽样分布/
• 18.3.1χ2分布/
• 18.3.2t分布/
• 18.3.3F分布/
• 18.3.4正态总体样本均值与样本方差的分布/
• 第19章参数估计/
• 19.1点估计/
• 19.1.1矩估计法/
• 19.1.2最大似然估计法/
• 19.2基于截尾样本的最大似然估计/
• 19.3估计量的评选标准/
• 19.4区间估计/
• 19.5正态总体均值与方差的区间估计/
• 19.5.1单个总体N(μ,σ2)的情况/
• 19.5.2两个总体N(μ1,σ21)和N(μ2,σ22)的情况/
• 19.601分布参数的区间估计/
• 19.7单侧置信区间/
• 第20章假设检验/
• 20.1假设检验方法/
• 20.2正态总体均值的假设检验/
• 20.2.1单个总体N(μ,σ2)均值μ的检验/
• 20.2.2两个正态总体均值差的检验/
• 20.2.3基于成对数据的检验/
• 20.3正态总体方差的假设检验/
• 20.3.1单个正态总体的情况/
• 20.3.2两个正态总体的情况/
• 20.4置信区间与假设检验之间的关系/
• 20.5样本容量的选取/
• 20.6分布拟合检验/
• 20.6.1单个分布的χ2拟合检验法/
• 20.6.2分布族的χ2拟合检验/
• 20.7秩和检验/
• 20.8假设检验问题的p值法/
• 第21章方差分析及回归分析/
• 21.1单因素方差分析/
• 21.2双因素方差分析/
• 21.3一元线性回归/
• 21.4多元线性回归/
• 第四部分运筹学
• 第22章线性规划与单纯形法/
• 第23章对偶理论和灵敏度分析/
• 第24章运输问题/
• 第25章线性目标规划/
• 第26章整数线性规划/
• 第27章无约束问题/
• 第28章约束极值问题/
• 第29章动态规划的基本方法/
• 第30章动态规划应用举例/
• 第31章图与网络优化/
• 第32章网络计划/
• 第33章排队论/
• 参考文献/