Python数据分析基础教程(第2版):NumPy学习指南

Python数据分析基础教程(第2版):NumPy学习指南
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作者: [印尼] ,
2014-01
版次: 2
ISBN: 9787115339409
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 226页
字数: 371千字
正文语种: 简体中文
原版书名: NumPy beginner’s guide,second edition
179人买过
  •   《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》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。《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》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,Ivan Idris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。
      《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》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。   IvanIdris,实验物理学硕士,曾在多家公司从事Java开发、数据仓库开发和软件测试的工作,主要关注商务智能、大数据和云计算。Ivan喜欢写简洁的可测试代码,并乐于撰写有趣的技术文章,另著有《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》和InstantPygameforPythonGameDevelopmentHow-to。 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
    1.3  Windows
    1.4  动手实践:在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
    1.5  Linux
    1.6  动手实践:在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
    1.7  Mac OS X
    1.8  动手实践:在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy
    1.9  动手实践:使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython
    1.10  编译源代码
    1.11  数组对象
    1.12  动手实践:向量加法
    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
    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
    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
    2.6  动手实践:改变数组的维度
    2.7  数组的组合
    2.8  动手实践:组合数组
    2.9  数组的分割
    2.10  动手实践:分割数组
    2.11  数组的属性
    2.12  动手实践:数组的转换
    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
    3.3  CSV文件
    3.4  动手实践:读入CSV文件
    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
    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
    3.9  统计分析
    3.10  动手实践:简单统计分析
    3.11  股票收益率
    3.12  动手实践:分析股票收益率
    3.13  日期分析
    3.14  动手实践:分析日期数据
    3.15  周汇总
    3.16  动手实践:汇总数据
    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
    3.19  简单移动平均线
    3.20  动手实践:计算简单移动平均线
    3.21  指数移动平均线
    3.22  动手实践:计算指数移动平均线
    3.23  布林带
    3.24  动手实践:绘制布林带
    3.25  线性模型
    3.26  动手实践:用线性模型预测价格
    3.27  趋势线
    3.28  动手实践:绘制趋势线
    3.29  ndarray对象的方法
    3.30  动手实践:数组的修剪和压缩
    3.31  阶乘
    3.32  动手实践:计算阶乘
    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
    4.3  多项式
    4.4  动手实践:多项式拟合
    4.5  净额成交量
    4.6  动手实践:计算OBV
    4.7  交易过程模拟
    4.8  动手实践:避免使用循环
    4.9  数据平滑
    4.10  动手实践:使用hanning函数平滑数据
    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
    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
    5.5  通用函数
    5.6  动手实践:创建通用函数
    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
    5.9  算术运算
    5.10  动手实践:数组的除法运算
    5.11  模运算
    5.12  动手实践:模运算
    5.13  斐波那契数列
    5.14  动手实践:计算斐波那契数列
    5.15  利萨茹曲线
    5.16  动手实践:绘制利萨茹曲线
    5.17  方波
    5.18  动手实践:绘制方波
    5.19  锯齿波和三角波
    5.20  动手实践:绘制锯齿波和三角波
    5.21  位操作函数和比较函数
    5.22  动手实践:玩转二进制位
    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
    6.3  求解线性方程组
    6.4  动手实践:求解线性方程组
    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
    6.7  奇异值分解
    6.8  动手实践:分解矩阵
    6.9  广义逆矩阵
    6.10  动手实践:计算广义逆矩阵
    6.11  行列式
    6.12  动手实践:计算矩阵的行列式
    6.13  快速傅里叶变换
    6.14  动手实践:计算傅里叶变换
    6.15  移频
    6.16  动手实践:移频
    6.17  随机数
    6.18  动手实践:硬币赌博游戏
    6.19  超几何分布
    6.20  动手实践:模拟游戏秀节目
    6.21  连续分布
    6.22  动手实践:绘制正态分布
    6.23  对数正态分布
    6.24  动手实践:绘制对数正态分布
    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
    7.3  复数
    7.4  动手实践:对复数进行排序
    7.5  搜索
    7.6  动手实践:使用searchsorted函数
    7.7  数组元素抽取
    7.8  动手实践:从数组中抽取元素
    7.9  金融函数
    7.10  动手实践:计算终值
    7.11  现值
    7.12  动手实践:计算现值
    7.13  净现值
    7.14  动手实践:计算净现值
    7.15  内部收益率
    7.16  动手实践:计算内部收益率
    7.17  分期付款
    7.18  动手实践:计算分期付款
    7.19  付款期数
    7.20  动手实践:计算付款期数
    7.21  利率
    7.22  动手实践:计算利率
    7.23  窗函数
    7.24  动手实践:绘制巴特利特窗
    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
    7.27  汉明窗
    7.28  动手实践:绘制汉明窗
    7.29  凯泽窗
    7.30  动手实践:绘制凯泽窗
    7.31  专用数学函数
    7.32  动手实践:绘制修正的贝塞尔函数
    7.33  sinc函数
    7.34  动手实践:绘制sinc函数
    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
    8.3  近似相等
    8.4  动手实践:使用assert_approx_equal断言近似相等
    8.5  数组近似相等
    8.6  动手实践:断言数组近似相等
    8.7  数组相等
    8.8  动手实践:比较数组
    8.9  数组排序
    8.10  动手实践:核对数组排序
    8.11  对象比较
    8.12  动手实践:比较对象
    8.13  字符串比较
    8.14  动手实践:比较字符串
    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
    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
    8.19  单元测试
    8.20  动手实践:编写单元测试
    8.21  nose和测试装饰器
    8.22  动手实践:使用测试装饰器
    8.23  文档字符串
    8.24  动手实践:执行文档字符串测试
    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
    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
    9.5  子图
    9.6  动手实践:绘制多项式函数及其导函数
    9.7  财经
    9.8  动手实践:绘制全年股票价格
    9.9  直方图
    9.10  动手实践:绘制股价分布直方图
    9.11  对数坐标图
    9.12  动手实践:绘制股票成交量
    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
    9.15  着色
    9.16  动手实践:根据条件进行着色
    9.17  图例和注释
    9.18  动手实践:使用图例和注释
    9.19  三维绘图
    9.20  动手实践:在三维空间中绘图
    9.21  等高线图
    9.22  动手实践:绘制色彩填充的等高线图
    9.23  动画
    9.24  动手实践:制作动画
    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.mat文件
    10.3  统计
    10.4  动手实践:分析随机数
    10.5  样本比对和SciKits
    10.6  动手实践:比较股票对数收益率
    10.7  信号处理
    10.8  动手实践:检测QQQ股价的线性趋势
    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
    10.11  数学优化
    10.12  动手实践:拟合正弦波
    10.13  数值积分
    10.14  动手实践:计算高斯积分
    10.15  插值
    10.16  动手实践:一维插值
    10.17  图像处理
    10.18  动手实践:处理Lena图像
    10.19  音频处理
    10.20  动手实践:重复音频片段
    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
    11.5  动画
    11.6  动手实践:使用NumPy和Pygame制作动画对象
    11.7  Matplotlib
    11.8  动手实践:在Pygame中使用Matplotlib
    11.9  屏幕像素
    11.10  动手实践:访问屏幕像素
    11.11  人工智能
    11.12  动手实践:数据点聚类
    11.13  OpenGL和Pygame
    11.14  动手实践:绘制谢尔宾斯基地毯
    11.15  模拟游戏
    11.16  动手实践:模拟生命
    11.17  本章小结
    突击测验答案
  • 内容简介:
      《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》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。《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》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,Ivan Idris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。
      《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》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:
      IvanIdris,实验物理学硕士,曾在多家公司从事Java开发、数据仓库开发和软件测试的工作,主要关注商务智能、大数据和云计算。Ivan喜欢写简洁的可测试代码,并乐于撰写有趣的技术文章,另著有《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》和InstantPygameforPythonGameDevelopmentHow-to。
  • 目录:
    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
    1.3  Windows
    1.4  动手实践:在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
    1.5  Linux
    1.6  动手实践:在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
    1.7  Mac OS X
    1.8  动手实践:在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy
    1.9  动手实践:使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython
    1.10  编译源代码
    1.11  数组对象
    1.12  动手实践:向量加法
    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
    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
    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
    2.6  动手实践:改变数组的维度
    2.7  数组的组合
    2.8  动手实践:组合数组
    2.9  数组的分割
    2.10  动手实践:分割数组
    2.11  数组的属性
    2.12  动手实践:数组的转换
    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
    3.3  CSV文件
    3.4  动手实践:读入CSV文件
    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
    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
    3.9  统计分析
    3.10  动手实践:简单统计分析
    3.11  股票收益率
    3.12  动手实践:分析股票收益率
    3.13  日期分析
    3.14  动手实践:分析日期数据
    3.15  周汇总
    3.16  动手实践:汇总数据
    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
    3.19  简单移动平均线
    3.20  动手实践:计算简单移动平均线
    3.21  指数移动平均线
    3.22  动手实践:计算指数移动平均线
    3.23  布林带
    3.24  动手实践:绘制布林带
    3.25  线性模型
    3.26  动手实践:用线性模型预测价格
    3.27  趋势线
    3.28  动手实践:绘制趋势线
    3.29  ndarray对象的方法
    3.30  动手实践:数组的修剪和压缩
    3.31  阶乘
    3.32  动手实践:计算阶乘
    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
    4.3  多项式
    4.4  动手实践:多项式拟合
    4.5  净额成交量
    4.6  动手实践:计算OBV
    4.7  交易过程模拟
    4.8  动手实践:避免使用循环
    4.9  数据平滑
    4.10  动手实践:使用hanning函数平滑数据
    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
    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
    5.5  通用函数
    5.6  动手实践:创建通用函数
    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
    5.9  算术运算
    5.10  动手实践:数组的除法运算
    5.11  模运算
    5.12  动手实践:模运算
    5.13  斐波那契数列
    5.14  动手实践:计算斐波那契数列
    5.15  利萨茹曲线
    5.16  动手实践:绘制利萨茹曲线
    5.17  方波
    5.18  动手实践:绘制方波
    5.19  锯齿波和三角波
    5.20  动手实践:绘制锯齿波和三角波
    5.21  位操作函数和比较函数
    5.22  动手实践:玩转二进制位
    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
    6.3  求解线性方程组
    6.4  动手实践:求解线性方程组
    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
    6.7  奇异值分解
    6.8  动手实践:分解矩阵
    6.9  广义逆矩阵
    6.10  动手实践:计算广义逆矩阵
    6.11  行列式
    6.12  动手实践:计算矩阵的行列式
    6.13  快速傅里叶变换
    6.14  动手实践:计算傅里叶变换
    6.15  移频
    6.16  动手实践:移频
    6.17  随机数
    6.18  动手实践:硬币赌博游戏
    6.19  超几何分布
    6.20  动手实践:模拟游戏秀节目
    6.21  连续分布
    6.22  动手实践:绘制正态分布
    6.23  对数正态分布
    6.24  动手实践:绘制对数正态分布
    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
    7.3  复数
    7.4  动手实践:对复数进行排序
    7.5  搜索
    7.6  动手实践:使用searchsorted函数
    7.7  数组元素抽取
    7.8  动手实践:从数组中抽取元素
    7.9  金融函数
    7.10  动手实践:计算终值
    7.11  现值
    7.12  动手实践:计算现值
    7.13  净现值
    7.14  动手实践:计算净现值
    7.15  内部收益率
    7.16  动手实践:计算内部收益率
    7.17  分期付款
    7.18  动手实践:计算分期付款
    7.19  付款期数
    7.20  动手实践:计算付款期数
    7.21  利率
    7.22  动手实践:计算利率
    7.23  窗函数
    7.24  动手实践:绘制巴特利特窗
    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
    7.27  汉明窗
    7.28  动手实践:绘制汉明窗
    7.29  凯泽窗
    7.30  动手实践:绘制凯泽窗
    7.31  专用数学函数
    7.32  动手实践:绘制修正的贝塞尔函数
    7.33  sinc函数
    7.34  动手实践:绘制sinc函数
    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
    8.3  近似相等
    8.4  动手实践:使用assert_approx_equal断言近似相等
    8.5  数组近似相等
    8.6  动手实践:断言数组近似相等
    8.7  数组相等
    8.8  动手实践:比较数组
    8.9  数组排序
    8.10  动手实践:核对数组排序
    8.11  对象比较
    8.12  动手实践:比较对象
    8.13  字符串比较
    8.14  动手实践:比较字符串
    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
    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
    8.19  单元测试
    8.20  动手实践:编写单元测试
    8.21  nose和测试装饰器
    8.22  动手实践:使用测试装饰器
    8.23  文档字符串
    8.24  动手实践:执行文档字符串测试
    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
    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
    9.5  子图
    9.6  动手实践:绘制多项式函数及其导函数
    9.7  财经
    9.8  动手实践:绘制全年股票价格
    9.9  直方图
    9.10  动手实践:绘制股价分布直方图
    9.11  对数坐标图
    9.12  动手实践:绘制股票成交量
    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
    9.15  着色
    9.16  动手实践:根据条件进行着色
    9.17  图例和注释
    9.18  动手实践:使用图例和注释
    9.19  三维绘图
    9.20  动手实践:在三维空间中绘图
    9.21  等高线图
    9.22  动手实践:绘制色彩填充的等高线图
    9.23  动画
    9.24  动手实践:制作动画
    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.mat文件
    10.3  统计
    10.4  动手实践:分析随机数
    10.5  样本比对和SciKits
    10.6  动手实践:比较股票对数收益率
    10.7  信号处理
    10.8  动手实践:检测QQQ股价的线性趋势
    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
    10.11  数学优化
    10.12  动手实践:拟合正弦波
    10.13  数值积分
    10.14  动手实践:计算高斯积分
    10.15  插值
    10.16  动手实践:一维插值
    10.17  图像处理
    10.18  动手实践:处理Lena图像
    10.19  音频处理
    10.20  动手实践:重复音频片段
    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
    11.5  动画
    11.6  动手实践:使用NumPy和Pygame制作动画对象
    11.7  Matplotlib
    11.8  动手实践:在Pygame中使用Matplotlib
    11.9  屏幕像素
    11.10  动手实践:访问屏幕像素
    11.11  人工智能
    11.12  动手实践:数据点聚类
    11.13  OpenGL和Pygame
    11.14  动手实践:绘制谢尔宾斯基地毯
    11.15  模拟游戏
    11.16  动手实践:模拟生命
    11.17  本章小结
    突击测验答案
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