本书详细介绍了用Python为科学和工程工作设置计算机的最佳方法；最流行的科学研究编码工具，如Anaconda，Spyder，JupyterNotebooks和JupyterLab；Python编程的基础知识，包括该语言的语法和最佳实践；多个最受欢迎的Python科学库，深入研究了NumPy，matplotlib，Seaborn，Pandas和Scikit-learn；如何根据需要选择最佳的绘图库。本书还带领读者使用上述工具来编写程序从而执行任务，如模拟球状星团、为模拟战争游戏建造船只、创建互动科学幻灯片以及对动物物种进行分类等，进行实战演练。