本书是中国科学技术大学核心通识课程“Python科学计算基础”的教材，主要面向理工科各专业的本科生。前半部分介绍了Python语言的语法、语义和标准库，包括内置数据类型及其运算、分支和迭代、函数和模块、类和继承、文件读写和图形用户界面。 后半部分简要介绍了科学计算扩展库(NumPy、SciPy、SymPy、Matplotlib和Scikit-learn)，包括二维和三维图示、NumPy 数组和矩阵计算、符号计算、数值计算(插值、积分、代数方程求解和常微分方程求解)、统计计算(随机数生成、假设检验和线性回归)、最化方法(非线性最化问题的解析求解和数值求解、线性最化问题的求解和混合整数线性最化问题的求解)和多种机器学习算法。本书还介绍了程序设计的基本方法(多种算法设计策略和一些图算法)和实用技术(设断点调试、测试、测量程序运行时间和改进运行效率)。 

本书适合作为理工科各专业Python科学计算相关课程的教材，也可供科学技术工作者参考。