Book Description: "Astronomical Python: An Introduction to Modern Scientific Programming" is a comprehensive guide that provides readers with a solid understanding of the fundamentals of scientific computing using Python. The book covers the basics of Python programming, data analysis, visualization, and machine learning techniques, all within the context of astronomy and astrophysics. It is designed for students, researchers, and educators who want to learn how to use Python for scientific computing and data analysis in astronomy and related fields. The book begins by introducing the reader to the basics of Python programming, including variables, data types, loops, functions, and modules. It then delves into more advanced topics such as data structures, object-oriented programming, and file input/output operations. The second half of the book focuses on scientific computing concepts, including numerical methods, signal processing, optimization, and statistics. The final chapters cover data visualization and machine learning techniques, providing readers with a well-rounded understanding of the tools and techniques needed for scientific computing in Python. Throughout the book, the authors provide practical examples and exercises to help readers reinforce their understanding of the material. They also include case studies that demonstrate the application of Python programming in real-world astronomical research projects.

«Astronomical Python: An Introduction to Modern Scientific Programming» (Астрономический Python: Введение в современное научное программирование) является всеобъемлющим руководством, которое дает читателям твердое понимание основ научных вычислений с использованием Python. Книга охватывает основы программирования на Python, анализ данных, визуализацию и методы машинного обучения, все в контексте астрономии и астрофизики. Он предназначен для студентов, исследователей и преподавателей, которые хотят научиться использовать Python для научных вычислений и анализа данных в астрономии и смежных областях. Книга начинается с ознакомления читателя с основами программирования на Python, включая переменные, типы данных, циклы, функции и модули. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как структуры данных, объектно-ориентированное программирование и операции ввода/вывода файлов. Вторая половина книги посвящена концепциям научных вычислений, включая численные методы, обработку сигналов, оптимизацию и статистику. Заключительные главы охватывают методы визуализации данных и машинного обучения, предоставляя читателям полное понимание инструментов и методов, необходимых для научных вычислений на Python. На протяжении всей книги авторы приводят практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям укрепить свое понимание материала. Они также включают в себя тематические исследования, которые демонстрируют применение программирования на Python в реальных астрономических исследовательских проектах.

''