计算机辅助数学计算在计算数学和数据科学领域有广泛的应用。而提供一套实用编码解决方案的计算机编程语言Python，不仅能用于解决实际问题，还能根据需要进行修改。
在《利用Python解决数学问题》中，基于灵活易用的Python编程语言，帮助利用Python程序和相关工具面对现实世界的数学挑战。着眼于探讨微积分、概率与统计、几何等数学理论，介绍了各类主题计算中相关Python软件包、绘图工具和代码优化的实现方法，每个章节围绕某个主题的多方面，或同一主题的多种典型方法详细展开。
对于熟悉Python的人来说，未必能用其解决数学问题。而作者提供了使用Python解决数学问题的入门指南。除了介绍基本的数学概念，以及使用Python处理这些概念相关计算的方法，还提供了用于解决数学众多领域内名种数学问题的基本模版。在这些基本概念之上，后面的章节更多讨论实际问题，如数据分析和统计、网络、回归与预测、博弈论以及优化等主题。
建立在大型数据集的数组处理之下的基础，是若干核心的数学概念和结构及其Python表示。这些核心的概念主要有三个：基本的数值类型、基本的数学函数和矩阵。Python内置的数值类型和基本函数足以应对小型计算的应用编程，而NumPy软件包提供了高性能的数组类型和相关例程，其中包括对数组进行高效运算的基本数学函数。
比如，数有实数和复数之分，Python以内置数据类型的方式提供对复数的支持。与教材中使用符号i表示复数单位不同，Python在代码中用一个文字符号1j表示复数单位。同时，在Python标准库的cmath模块提供了专门针对复数的数学函数。
同样的，所有标准数学函数由标准库的math模块提供，此外还提供常用的常数和一些实用函数。这些基本函数包括可缩放呈指数增长的数据得到线性数据的对数函数，处理几何信息时常用的指数函数和三角函数，以及组合数学中出现的伽马函数等等。
可见，对于了解Python又对数学感兴趣的人来说，《利用Python解决数学问题》提供了不错的入门指南。
