Denne boken kombinerer idiomatisk Python-programmering med grunnleggende numeriske metoder og anvendelser innen fysikk, og fungerer som en utmerket selvstendig lærebok for kurs i beregningsfysikk. Leserene får en grundig innføring i de mest brukte numeriske metodene i fysikk, inkludert både fundamentale teknikker og mindre kjente metoder innen emner som lineær algebra, differensialligninger, rotfunn, interpolasjon og integrasjon. Den andre utgaven av denne innføringsboken inneholder flere nye kodeeksempler og 140 nye oppgaver, hvor mange av dem fokuserer på anvendelser innen fysikk. I tillegg er det lagt til nye seksjoner som omhandler singularverdi-dekomponering, optimalisering uten derivater, Bayesian lineær regresjon, nevrale nettverk og partielle differensialligninger. Hver kapittel avsluttes med et dyptgående prosjekt som tar for seg fysikkproblemer som ikke kan løses uten bruk av datamaskin. Boken er først og fremst skrevet for studenter som studerer beregningsfysikk, og gir også ikke-spesialister en rask innføring i Python før det gjøres en grundig dykking i de relevante metodene.
