本書は、物理学への応用を念頭においたPythonによる科学技術計算の入門書である。科学技術計算ではFortranやC言語が主流であったが、今から計算科学の分野へ足を踏み入れようという人にとっては、Pythonはうってつけのプログラミング言語といえる。 　本書では「最近の高級言語によって手軽に科学技術計算を行うために必要な知識やテクニックを最短距離で習得する」ことを目標とし、この分野における数多くの良書との差別化を図っている。初めて計算機に触れる人を念頭に、通常はあまり含まれないであろう、プログラミング言語そのものや、ライブラリの基本的な使い方にかなりの紙数を割いている。また、Pythonで標準的なライブラリであるNumpyやScipyにデフォルトで実装されているアルゴリズムについては、多少高度と思われる内容でも意識して説明を加えている（これはアルゴリズムそのものを理解して欲しいというよりは、その概念を理解し、誤った使用や効率の悪い使用を防ぐことを目的としている）。 　そのほか、著者らの専門である物性物理学への応用で重要となる内容も含めた。 1　Pythonプログラミングへの準備 2　Pythonの基礎ー基本的なルール 3　Pythonの基礎ーライブラリ 　例題1【NumPyを用いた平均と分散の計算】 　例題2【MatplotlibとSciPyによる特殊関数のプロット】 4　数値積分 　例題3【中点則】 　例題4【シンプソン則】 　例題5【単振り子の振動周期】 　例題6【円の面積】 5　常微分方程式 　例題7【RC回路】 　例題8【放射性物質の崩壊】 　例題9【RLC回路】 　例題10【反応速度論】 6　線形代数 　例題11【線形連立方程式】 　例題12【量子ハイゼンベルグ模型の対角化I】 　例題13【量子ハイゼンベルグ模型の対角化II】 　例題14【量子ハイゼンベルグ模型の対角化III】 7　根の探索問題 　例題15【化学ポテンシャル】 　例題16【1次元ハイゼンベルグ模型のベーテ仮設方程式】 　例題17【超伝導の平均場理論】 8　偏微分方程式 　例題18【移流方程式】 　例題19【古典φ4理論のシミュレーション】 　例題20【ポアソン方程式】 　例題21【1電子原子の動径波動関数】 9　モンテカルロ法 　例題22【モンテカルロ積分の平均値と分散】 　例題23【多次元モンテカルロ積分】 　例題24【イジング模型のモンテカルロシミュレーションI】 　例題25【イジング模型のモンテカルロシミュレーションII】 10　確率微分方程式 　例題26【酔歩】 　例題27【ランジュバン方程式】 　例題28【幾何ブラウン方程式】 　例題29【確率論的ランダウーリフシッツーギルバート方程式】 11　最適化問題 　例題30【レナードージョーンズ粒子系の構造最適化I】 　例題31【レナードージョーンズ粒子系の構造最適化II】 　例題32【1変数関数のベイズ最適化】 A　発展問題の答え B　便利なNumPy・SciPy関数 C　さらに勉強したい人のために