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181千字
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2014-01-01
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主编推荐语
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。
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
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出版方
人民邮电出版社·图灵出品
图灵社区成立于2005年6月,由人民邮电出版社投资控股,以策划出版高质量的科技书籍为核心业务,主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等,通过引进国际高水平的教材、专著,以及发掘国内优秀原创作品等途径,为目标读者提供一流的内容。