“本書滿足以下重要需求：引導學生優雅的實作訊號與影像、圖學和生物資訊學中的經典演算法”
-Lav Varshney
University of Illinois

“雖然沒有一本書可以教完科學研究Python的所有工具，但是有這本書會讓你看到，它可以幫你節省時間、減少痛苦。”
-Greg Wilson
Curriculum Lead, DataCamp


歡迎來到科研界Python社群，如果你是一個寫Python的科學研究者，這本實用的指引書，不只教你SciPy和相關函式庫的重要基礎，而且能讓你看到美麗、易讀，同時能應用在實務上程式碼。你會學到如何寫出具備清楚、簡潔和高效的優雅程式碼。

閱讀本書，會看到許多科研界Python生態圈的範例程式碼，這些程式碼足以代表本書的精神。使用實際的科研資料，用SciPy、NumPy、Pandas、scikit-image和其它Python函式庫解決真實世界的問題。

‧探索NumPy陣列，數值科學計算的底層結構
‧使用百分位正規化使測量值貼和特定分布
‧使用分區相鄰圖(Region Adjacency Graph)表示一張影像的不同分區
‧用快速傅利葉轉換將時間或空間資料轉換至頻率域
‧使用SciPy的稀疏模組解決稀疏矩陣問題，包括影像分區
‧使用SciPy套件執行線性代數
‧使用SciPy的最佳化模組進行影像對齊(校正)
‧用Python資料串流和Toolz函式庫處理大型資料集合

Juan Nunez-Iglesias 是一個自由顧問以及澳洲Melbourne大學科學研究者。
Stéfan van der Walt scikit-image的建立者，柏克萊大學的柏克萊資料科學分校助理研究員。
Harriet Dashnow 是Murdoch Childrens Research Institute的生物訊息學專家。

前言
第一章 優雅的NumPy：科研界Python的基礎
第二章 NumPy和SciPy的百分位正規化
第三章 用ndimage 處理影像區域關係
第四章 頻率和快速傅立葉轉換
第五章 使用稀疏座標矩陣的列聯表
第六章 SciPy 中的線性代數
第七章 Scpy 中的函式最佳化
第八章 在小電腦中用Toolz 處理大數據
結語
附錄　練習題解答
索引