Ocena:
Książka jest dobrze przyjęta wśród czytelników, którzy mają doświadczenie w kodowaniu lub matematyce, szczególnie w naukach ścisłych i inżynierii. Użytkownicy doceniają jej zwięzłą treść i praktyczne zastosowania Pythona w koncepcjach matematycznych, choć wymaga ona pewnej wcześniejszej znajomości podstawowego Pythona. Istnieją mieszane uczucia co do jej podejścia i zależności oprogramowania, szczególnie w odniesieniu do potrzeby Anacondy. Niektóre recenzje podkreślają konkretne obszary, w których książka mogłaby się poprawić, takie jak pokrycie funkcji trygonometrycznych i praktyczne przykłady.
Zalety:⬤ Dobrze napisana i zwięzła
⬤ odpowiednia dla osób zainteresowanych używaniem Pythona do matematyki i grafiki
⬤ zaczyna się na niskim poziomie i stopniowo staje się bardziej zaawansowana
⬤ dobra do nauki i stosowania matematyki w rzeczywistych scenariuszach
⬤ przydatne ćwiczenia i kod do pobrania
⬤ chwalona przez użytkowników z wcześniejszym doświadczeniem w kodowaniu.
⬤ Nie jest to książka dla początkujących
⬤ wymaga wcześniejszej znajomości podstaw Pythona
⬤ niektórzy recenzenci uznali ją za niepraktyczną i niespójną z typowym użyciem Pythona
⬤ zależność oprogramowania od Anacondy może ograniczać użyteczność dla niektórych (zwłaszcza użytkowników Raspberry Pi)
⬤ zauważone błędy i chęć uzyskania większej szczegółowości w niektórych obszarach.
(na podstawie 52 opinii czytelników)
Doing Math with Python
Doing Math with Python pokazuje, jak używać Pythona do zagłębiania się w tematy matematyczne na poziomie szkoły średniej, takie jak statystyka, geometria, prawdopodobieństwo i rachunek różniczkowy. Zaczniesz od prostych projektów, takich jak program do faktoryzacji i rozwiązywania równań kwadratowych, a następnie stworzysz bardziej złożone projekty, gdy już opanujesz te zagadnienia.
Po drodze odkryjesz nowe sposoby odkrywania matematyki i zdobędziesz cenne umiejętności programistyczne, które wykorzystasz podczas studiów matematycznych i informatycznych. Dowiedz się, jak:
-Opisywać dane za pomocą statystyk i wizualizować je za pomocą wykresów liniowych, słupkowych i wykresów punktowych.
-Zgłębiać teorię zbiorów i prawdopodobieństwa za pomocą programów do rzucania monetami, gry w kości i innych gier losowych.
-Rozwiązywanie problemów algebraicznych przy użyciu symbolicznych funkcji matematycznych Pythona.
-Rysowanie kształtów geometrycznych i odkrywanie fraktali, takich jak paproć Barnsleya, trójkąt Sierpińskiego i zbiór Mandelbrota.
-Pisanie programów do znajdowania pochodnych i całkowania funkcji.
Kreatywne wyzwania kodowania i zastosowane przykłady pomogą ci zobaczyć, jak możesz wykorzystać swoje nowe umiejętności matematyczne i kodowania w praktyce. Napiszesz narzędzie do rozwiązywania nierówności, wykreślisz wpływ grawitacji na odległość, jaką pokona pocisk, potasujesz talię kart, oszacujesz pole koła, rzucając 100 000 "rzutek" na planszę, zbadasz związek między ciągiem Fibonacciego a złotą proporcją i nie tylko.
Niezależnie od tego, czy interesujesz się matematyką, ale jeszcze nie zanurzyłeś się w programowaniu, czy też jesteś nauczycielem, który chce wprowadzić programowanie do klasy, przekonasz się, że Python sprawia, że programowanie jest łatwe i praktyczne. Pozwól Pythonowi zająć się pracą, podczas gdy ty skupisz się na matematyce.
Wykorzystuje Python 3.
