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罕见的NumPy中文入门教程，手把手带你进入大数据挖掘领域。
内容简介
本书是NumPy的入门教程，主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容，涉及面较广。、
另外，针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，提高了本书可读性。
本书适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、工程师、程序员和定量管理分析师阅读参考。
作者简介
作者Ivan Idris，实验物理学硕士。先后任职于多家公司，从事Java开发、数据仓库开发和QA分析等工作。主要的兴趣是商业智能、大数据和云计算，喜欢编写整洁、可测试的代码，以及撰写有趣的技术文章。另著有NumPy Beginner's Guide和Instant Pygame for Python Game Development How-to等书。可以访问ivanidris.net获取更多信息。
章节目录
版权信息
献辞
译者序
关于审稿人
前言
NumPy是什么
NumPy的由来
为什么使用NumPy
NumPy的局限性
本书内容
阅读条件
读者对象
排版约定
读者反馈
售后支持
示例代码下载
勘误
关于盗版
疑难解答
第1章 NumPy快速入门
1.1 Python
1.2 动手实践：在不同的操作系统上安装Python
刚才做了些什么
1.3 Windows
1.4 动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
刚才做了些什么
1.5 Linux
1.6 动手实践：在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
刚才做了些什么
1.7 Mac OS X
1.8 动手实践：在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy
刚才做了些什么
1.9 动手实践：使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython
刚才做了些什么
1.10 编译源代码
1.11 数组对象
1.12 动手实践：向量加法
刚才做了些什么
1.13 IPython：一个交互式shell工具
1.14 在线资源和帮助
1.15 本章小结
第2章 NumPy基础
2.1 NumPy数组对象
2.2 动手实践：创建多维数组
刚才做了些什么
2.2.1 选取数组元素
2.2.2 NumPy数据类型
2.2.3 数据类型对象
2.2.4 字符编码
2.2.5 自定义数据类型
2.2.6 dtype类的属性
2.3 动手实践：创建自定义数据类型
刚才做了些什么
2.4 一维数组的索引和切片
2.5 动手实践：多维数组的切片和索引
刚才做了些什么
2.6 动手实践：改变数组的维度
刚才做了些什么
2.7 数组的组合
2.8 动手实践：组合数组
刚才做了些什么
2.9 数组的分割
2.10 动手实践：分割数组
刚才做了些什么
2.11 数组的属性
2.12 动手实践：数组的转换
刚才做了些什么
2.13 本章小结
第3章 常用函数
3.1 文件读写
3.2 动手实践：读写文件
刚才做了些什么
3.3 CSV文件
3.4 动手实践：读入CSV文件
刚才做了些什么
3.5 成交量加权平均价格（VWAP）
3.6 动手实践：计算成交量加权平均价格
刚才做了些什么
3.6.1 算术平均值函数
3.6.2 时间加权平均价格
3.7 取值范围
3.8 动手实践：找到最大值和最小值
刚才做了些什么
3.9 统计分析
3.10 动手实践：简单统计分析
刚才做了些什么
3.11 股票收益率
3.12 动手实践：分析股票收益率
刚才做了些什么
3.13 日期分析
3.14 动手实践：分析日期数据
刚才做了些什么
3.15 周汇总
3.16 动手实践：汇总数据
刚才做了些什么
3.17 真实波动幅度均值（ATR）
3.18 动手实践：计算真实波动幅度均值
刚才做了些什么
3.19 简单移动平均线
3.20 动手实践：计算简单移动平均线
刚才做了些什么
3.21 指数移动平均线
3.22 动手实践：计算指数移动平均线
刚才做了些什么
3.23 布林带
3.24 动手实践：绘制布林带
刚才做了些什么
3.25 线性模型
3.26 动手实践：用线性模型预测价格
刚才做了些什么
3.27 趋势线
3.28 动手实践：绘制趋势线
刚才做了些什么
3.29 ndarray对象的方法
3.30 动手实践：数组的修剪和压缩
刚才做了些什么
3.31 阶乘
3.32 动手实践：计算阶乘
刚才做了些什么
3.33 本章小结
第4章 便捷函数
4.1 相关性
4.2 动手实践：股票相关性分析
刚才做了些什么
4.3 多项式
4.4 动手实践：多项式拟合
刚才做了些什么
4.5 净额成交量
4.6 动手实践：计算OBV
刚才做了些什么
4.7 交易过程模拟
4.8 动手实践：避免使用循环
刚才做了些什么
4.9 数据平滑
4.10 动手实践：使用hanning函数平滑数据
刚才做了些什么
4.11 本章小结
第5章 矩阵和通用函数
5.1 矩阵
5.2 动手实践：创建矩阵
刚才做了些什么
5.3 从已有矩阵创建新矩阵
5.4 动手实践：从已有矩阵创建新矩阵
刚才做了些什么
5.5 通用函数
5.6 动手实践：创建通用函数
刚才做了些什么
5.7 通用函数的方法
5.8 动手实践：在add上调用通用函数的方法
刚才做了些什么
5.9 算术运算
5.10 动手实践：数组的除法运算
刚才做了些什么
5.11 模运算
5.12 动手实践：模运算
刚才做了些什么
5.13 斐波那契数列
5.14 动手实践：计算斐波那契数列
刚才做了些什么
5.15 利萨茹曲线
5.16 动手实践：绘制利萨茹曲线
刚才做了些什么
5.17 方波
5.18 动手实践：绘制方波
刚才做了些什么
5.19 锯齿波和三角波
5.20 动手实践：绘制锯齿波和三角波
刚才做了些什么
5.21 位操作函数和比较函数
5.22 动手实践：玩转二进制位
刚才做了些什么
5.23 本章小结
第6章 深入学习NumPy模块
6.1 线性代数
6.2 动手实践：计算逆矩阵
刚才做了些什么
6.3 求解线性方程组
6.4 动手实践：求解线性方程组
刚才做了些什么
6.5 特征值和特征向量
6.6 动手实践：求解特征值和特征向量
刚才做了些什么
6.7 奇异值分解
6.8 动手实践：分解矩阵
刚才做了些什么
6.9 广义逆矩阵
6.10 动手实践：计算广义逆矩阵
刚才做了些什么
6.11 行列式
6.12 动手实践：计算矩阵的行列式
刚才做了些什么
6.13 快速傅里叶变换
6.14 动手实践：计算傅里叶变换
刚才做了些什么
6.15 移频
6.16 动手实践：移频
刚才做了些什么
6.17 随机数
6.18 动手实践：硬币赌博游戏
刚才做了些什么
6.19 超几何分布
6.20 动手实践：模拟游戏秀节目
刚才做了些什么
6.21 连续分布
6.22 动手实践：绘制正态分布
刚才做了些什么
6.23 对数正态分布
6.24 动手实践：绘制对数正态分布
刚才做了些什么
6.25 本章小结
第7章 专用函数
7.1 排序
7.2 动手实践：按字典序排序
刚才做了些什么
7.3 复数
7.4 动手实践：对复数进行排序
刚才做了些什么
7.5 搜索
7.6 动手实践：使用searchsorted函数
刚才做了些什么
7.7 数组元素抽取
7.8 动手实践：从数组中抽取元素
刚才做了些什么
7.9 金融函数
7.10 动手实践：计算终值
刚才做了些什么
7.11 现值
7.12 动手实践：计算现值
刚才做了些什么
7.13 净现值
7.14 动手实践：计算净现值
刚才做了些什么
7.15 内部收益率
7.16 动手实践：计算内部收益率
刚才做了些什么
7.17 分期付款
7.18 动手实践：计算分期付款
刚才做了些什么
7.19 付款期数
7.20 动手实践：计算付款期数
刚才做了些什么
7.21 利率
7.22 动手实践：计算利率
刚才做了些什么
7.23 窗函数
7.24 动手实践：绘制巴特利特窗
刚才做了些什么
7.25 布莱克曼窗
7.26 动手实践：使用布莱克曼窗平滑股价数据
刚才做了些什么
7.27 汉明窗
7.28 动手实践：绘制汉明窗
刚才做了些什么
7.29 凯泽窗
7.30 动手实践：绘制凯泽窗
刚才做了些什么
7.31 专用数学函数
7.32 动手实践：绘制修正的贝塞尔函数
刚才做了些什么
7.33 sinc函数
7.34 动手实践：绘制sinc函数
刚才做了些什么
7.35 本章小结
第8章 质量控制
8.1 断言函数
8.2 动手实践：使用assert_almost_equal断言近似相等
刚才做了些什么
8.3 近似相等
8.4 动手实践：使用assert_approx_equal断言近似相等
刚才做了些什么
8.5 数组近似相等
8.6 动手实践：断言数组近似相等
刚才做了些什么
8.7 数组相等
8.8 动手实践：比较数组
刚才做了些什么
8.9 数组排序
8.10 动手实践：核对数组排序
刚才做了些什么
8.11 对象比较
8.12 动手实践：比较对象
刚才做了些什么
8.13 字符串比较
8.14 动手实践：比较字符串
刚才做了些什么
8.15 浮点数比较
8.16 动手实践：使用assert_array_almost_equal_nulp比较浮点数
刚才做了些什么
8.17 多ULP的浮点数比较
8.18 动手实践：设置maxulp并比较浮点数
刚才做了些什么
8.19 单元测试
8.20 动手实践：编写单元测试
刚才做了些什么
8.21 nose和测试装饰器
8.22 动手实践：使用测试装饰器
刚才做了些什么
8.23 文档字符串
8.24 动手实践：执行文档字符串测试
刚才做了些什么
8.25 本章小结
第9章 使用Matplotlib绘图
9.1 简单绘图
9.2 动手实践：绘制多项式函数
刚才做了些什么
9.3 格式字符串
9.4 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
刚才做了些什么
9.5 子图
9.6 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
刚才做了些什么
9.7 财经
9.8 动手实践：绘制全年股票价格
刚才做了些什么
9.9 直方图
9.10 动手实践：绘制股价分布直方图
刚才做了些什么
9.11 对数坐标图
9.12 动手实践：绘制股票成交量
刚才做了些什么
9.13 散点图
9.14 动手实践：绘制股票收益率和成交量变化的散点图
刚才做了些什么
9.15 着色
9.16 动手实践：根据条件进行着色
刚才做了些什么
9.17 图例和注释
9.18 动手实践：使用图例和注释
刚才做了些什么
9.19 三维绘图
9.20 动手实践：在三维空间中绘图
刚才做了些什么
9.21 等高线图
9.22 动手实践：绘制色彩填充的等高线图
刚才做了些什么
9.23 动画
9.24 动手实践：制作动画
刚才做了些什么
9.25 本章小结
第10章 NumPy的扩展：SciPy
10.1 MATLAB和Octave
10.2 动手实践：保存和加载a.mat文件
刚才做了些什么
10.3 统计
10.4 动手实践：分析随机数
刚才做了些什么
10.5 样本比对和SciKits
10.6 动手实践：比较股票对数收益率
刚才做了些什么
10.7 信号处理
10.8 动手实践：检测QQQ股价的线性趋势
刚才做了些什么
10.9 傅里叶分析
10.10 动手实践：对去除趋势后的信号进行滤波处理
刚才做了些什么
10.11 数学优化
10.12 动手实践：拟合正弦波
刚才做了些什么
10.13 数值积分
10.14 动手实践：计算高斯积分
刚才做了些什么
10.15 插值
10.16 动手实践：一维插值
刚才做了些什么
10.17 图像处理
10.18 动手实践：处理Lena图像
刚才做了些什么
10.19 音频处理
10.20 动手实践：重复音频片段
刚才做了些什么
10.21 本章小结
第11章 玩转Pygame
11.1 Pygame
11.2 动手实践：安装Pygame
11.3 Hello World
11.4 动手实践：制作简单游戏
刚才做了些什么
11.5 动画
11.6 动手实践：使用NumPy和Pygame制作动画对象
刚才做了些什么
11.7 Matplotlib
11.8 动手实践：在Pygame中使用Matplotlib
刚才做了些什么
11.9 屏幕像素
11.10 动手实践：访问屏幕像素
刚才做了些什么
11.11 人工智能
11.12 动手实践：数据点聚类
刚才做了些什么
11.13 OpenGL和Pygame
11.14 动手实践：绘制谢尔宾斯基地毯
刚才做了些什么
11.15 模拟游戏
11.16 动手实践：模拟生命
刚才做了些什么
11.17 本章小结
突击测验答案
Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）是2014年由人民邮电出版社·图灵出品出版,作者[印尼]IvanIdris。
得书感谢您对《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
