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Mastering Python Scientific Computing By Hemant Kumar Mehta 2015 | 300 Pages A complete guide for Python programmers to master scientific computing using Python APIs and tools If you are a Python programmer and want to get your hands on scientific computing, this book is for you. The book expects you to have had exposure to various concepts of Python programming. In today's world, along with theoretical and experimental work, scientific computing has become an important part of scientific disciplines. Numerical calculations, simulations and computer modeling in this day and age form the vast majority of both experimental and theoretical papers. In the scientific method, replication and reproducibility are two important contributing factors. A complete and concrete scientific result should be reproducible and replicable. Python is suitable for scientific computing. A large community of users, plenty of help and documentation, a large collection of scientific libraries and environments, great performance, and good support makes Python a great choice for scientific computing. At present Python is among the top choices for developing scientific workflow and the book targets existing Python developers to master this domain using Python. The main things to learn in the book are the concept of scientific workflow, managing scientific workflow data and performing computation on this data using Python.

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NUMERICAL RECIPES -- The Art of Scientific Computing, Third Edition © Cambridge University Press 1988, 1992, 2002, 2007 except for 13.10, which is placed into

本文针对英语论文在阅读上的复杂性提出了自己的见解。作者认为导致学术阅读难度上升的问题并不是来源于论文中复杂的领域类单词或者专业知识，而是写作中的一些问题，并针对这些问题提出了自己的建议并给出例子展示自己的修改方案。 首先，作者认为，研究人员应该尽量依照读者的期望去写作，对于论文来说，即是在固定位置阐述研究对应的方面，按照阅读的一般规律进行写作。否则读者没有办法全力关注于解释作者思路，不停分心关注于拆分文章结构，极大地影响了读者的阅读体验，提高了读者的阅读难度。同时，如果作者在对应位置放置错误材料，也有可能导致读者误解作者意思，造成二义性，无法和作者的思路保持一致。可以说，在读者期望的位置按照期

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