最新にして最強!! 人気講義の教科書、第2版！　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版．　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに5章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている．　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！　Python　Ver3.5に対応！★は新しい章.1. さあ,始めよう！2. Python の概要3. 簡単な算術プログラム4. 関数,スコープ,抽象化5. 構造型,可変性と高階関数6. テストとデバッグ7. 例外とアサーション8. クラスとオブジェクト指向プログラミング9. 計算複雑性入門10. いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造11. プロットとクラス12. ナップサック問題とグラフ最適化問題13. 動的計画法14. ランダムウォークと可視化15. 確率,統計とプログラム16. モンテカルロ・シミュレーション★17. 標本抽出と信頼区間18. 実験データの理解★19. 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合★20. 条件付き確率とベイズ統計21. うそ,真っ赤なうそ,そして統計22. 機械学習はやわかり★23. クラスタリング★24. 分類法付録A Python 3.5 簡易マニュアル索　引