第2版前言
Python for Scientists, Second Edition
第1版的前言中包含了本書的寫作動(dòng)機(jī)，以及對(duì)眾多協(xié)助編寫本書的工作人員的致謝。在此，我還要感謝許多讀者，他們提供了建設(shè)性的批評(píng)意見，其中大部分已經(jīng)被納入第2版中。我還想進(jìn)一步解釋一下為什么要出版第2版。從表面上看，除了新增討論SymPy（Python本身的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)）的第7章之外，似乎沒有什么大的變化。
然而，新版本中的大部分內(nèi)容都滲透著一種根本性的變化。在準(zhǔn)備第1版時(shí)，使用增強(qiáng)解釋器IPython的可靠方法是通過傳統(tǒng)的“終端模式”。那時(shí)正在開發(fā)增強(qiáng)的“筆記本模式”，該模式與Mathematica筆記本概念類似，區(qū)別在于其顯示在計(jì)算機(jī)的默認(rèn)Web瀏覽器中。該項(xiàng)目現(xiàn)在已經(jīng)演變?yōu)镴upyter筆記本，該筆記本允許人們構(gòu)建和發(fā)布包含計(jì)算機(jī)代碼（支持40多種語言）、數(shù)學(xué)公式、說明文本、圖形圖像和可視化內(nèi)容的文檔。由于這也許是初學(xué)者獲得Python經(jīng)驗(yàn)的最簡(jiǎn)單的軟件應(yīng)用程序，因此本書的大部分內(nèi)容已經(jīng)為筆記本用戶重寫了教學(xué)內(nèi)容。特別是第2版的附錄A中還包含了一個(gè)關(guān)于如何使用筆記本的啟發(fā)式教程，并且已經(jīng)擴(kuò)展式地重寫了第2章的內(nèi)容以展示其特性。書中的所有內(nèi)容現(xiàn)在都給出了適當(dāng)?shù)膽?yīng)用實(shí)例。例如，允許SymPy生成其他計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)無法比擬的代數(shù)表達(dá)式。
這種變化也影響了交互式圖形和視覺動(dòng)畫領(lǐng)域。之所以有這種變化的需求，是因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)Python的二維圖形包Matplotlib難以生成與平臺(tái)無關(guān)的結(jié)果。實(shí)際上，由于“改進(jìn)”的軟件升級(jí)，第1版中用于即時(shí)屏幕動(dòng)畫的代碼不再有效。然而，筆記本的概念則提供了一個(gè)微妙的解決方案來破解這一僵局�；叵胍幌�，筆記本窗口是瀏覽器窗口，它使用現(xiàn)代HTML圖形。第6章介紹了筆記本概念所帶來的益處。
最后一處改進(jìn)是，除了本書中列出的最普通的代碼片段之外，所有代碼片段現(xiàn)在都以電子文檔形式提供（當(dāng)然采用筆記本文件格式），而網(wǎng)站中則同時(shí)包括HTML和PDF版本，具體參見1.2節(jié)。電子文檔中不包括代碼前后的說明文本。為了讀取代碼說明文本，讀者必須閱讀本書（無論是紙質(zhì)版還是電子格式）！
編者按：John在第2版完成后不久就不幸去世了，他的同事、朋友和家人都非常想念他，尤其是他的“Python寡婦”。



第1版前言
Python for Scientists, Second Edition
我借助計(jì)算機(jī)從事科學(xué)研究已有40多年了。在這期間，計(jì)算機(jī)硬件越來越便宜、越來越快速，并且越來越強(qiáng)大。然而，與科技工作者相關(guān)的軟件則變得越來越復(fù)雜。我最喜歡的關(guān)于Fortran90和C++的教科書分別是1200頁(yè)和1600頁(yè)。同時(shí)我們還需要閱讀關(guān)于數(shù)學(xué)庫(kù)和圖形包的文檔。對(duì)于想沿著這條路走下去的新手，將不得不投入大量的時(shí)間和精力，以便寫出有用的程序。這導(dǎo)致了“科學(xué)計(jì)算軟件包”的出現(xiàn)，比如Matlab?或Mathematica?，它們避免了編譯語言、獨(dú)立數(shù)學(xué)庫(kù)和圖形包的復(fù)雜性。我一直在使用這些科學(xué)計(jì)算軟件包，發(fā)現(xiàn)它們可以非常方便地用于執(zhí)行開發(fā)人員所設(shè)想的任務(wù)。然而，我也發(fā)現(xiàn)它們很難再擴(kuò)展，因此我需要尋找其他方法。
若干年前，一位計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的同事建議我研究一下Python。那時(shí)，Python就已經(jīng)具有很大的潛力了，但其實(shí)現(xiàn)卻非常脆弱。然而，正因?yàn)槠涿赓M(fèi)且開源，所以一直吸引著一支非常有效的開發(fā)隊(duì)伍。最近，他們努力的成果得到了協(xié)調(diào)和統(tǒng)一，從而形成了一個(gè)強(qiáng)大的軟件包，該軟件包由一種小型的核心語言和許多外圍附加庫(kù)或者模塊組成。其中一組可以而且確實(shí)復(fù)制了傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算包的功能。更重要的是，如果能夠熟練并睿智地使用Python及其模塊，就完全可以實(shí)現(xiàn)通常由Fortran、C等專業(yè)程序員勝任的大項(xiàng)目。雖然運(yùn)行速度略有損失，但可以由大大縮短的開發(fā)時(shí)間來超額補(bǔ)償。本書的目的就是向科技工作者介紹如何利用這種相對(duì)未知的資源。
大多數(shù)科學(xué)家對(duì)計(jì)算機(jī)都有一定的熟悉程度和編程意識(shí)（盡管不一定熟悉Python），我將充分考慮這種因素。因此，與大多數(shù)旨在“教”一門語言的書籍不同，本書不僅僅是討論參考手冊(cè)中的內(nèi)容。Python具有很多強(qiáng)大但不為人知的方面，相對(duì)于那些廣為人知的內(nèi)容，這些方面需要更多的解釋。特別是，如果在本書中遇到“初學(xué)者”或者“粗心大意”的詞句，那么表示在說明文檔中沒有明確指出的關(guān)鍵點(diǎn)，至少作者本人在該點(diǎn)上犯了錯(cuò)誤。
本書的前七章以及附錄A，涵蓋了科技工作者為開始有效地使用Python而需要知道的幾乎所有知識(shí)。本書的編輯和一些評(píng)閱專家建議我在后半部分專注于討論某一領(lǐng)域的問題。但這可能會(huì)導(dǎo)致一系列書籍的產(chǎn)生，“面向生物化學(xué)家的Python”“面向晶體學(xué)家的Python”等，而且所有這些教科書的前半部分內(nèi)容都相同。我選擇只涉及三個(gè)主題，但是本書的內(nèi)容也適用于許多更廣泛的領(lǐng)域。第8章涵蓋四種截然不同的常微分方程，并且展示了如何使用各種相關(guān)的“黑盒”，這些“黑盒”通常是那些實(shí)際使用且可信的Fortran代碼的Python封裝。第9章雖然表面上講的是關(guān)于演化偏微分方程的偽譜方法，但實(shí)際上涵蓋了一個(gè)對(duì)許多科學(xué)家都非常有用的主題，即如何在不理解Fortran語言的情況下，在Python語言中以類似Fortran的速度來重用那些通常用Fortran77編寫的遺留代碼。最后一章討論通過多重網(wǎng)格求解非常大的線性