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132千字 字数
2013-10-01 发行日期
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主编推荐语

带领读者了解熟悉当下流行的科学计算库NumPy的方方面面。

内容简介

本书中作者介绍了70多种学习Python开源数学库NumPy的有趣方法，教你如何安装和使用Numpy以及一些相关概念，进而掌握NumPy arrays及其通用功能，书中的例子还涉及Matplotlib,SciPy等。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 前言
  • 本书内容
  • 本书需要的资源
  • 本书读者
  • 排版约定
  • 读者反馈
  • 客户支持
  • 第1章 使用IPython
  • 1.1 引言
  • 1.2 安装IPython
  • 1.3 使用IPython的shell
  • 1.4 阅读手册页
  • 1.5 安装Matplotlib
  • 1.6 运行基于Web的notebook
  • 1.7 导出基于Web的notebook
  • 1.8 导入基于Web的notebook
  • 1.9 配置notebook服务器
  • 1.10 初探SymPy配置
  • 第2章 高级索引和数组概念
  • 2.1 引言
  • 2.2 安装SciPy
  • 2.3 安装PIL
  • 2.4 调整图像大小
  • 2.5 创建视图和副本
  • 2.6 翻转图像
  • 2.7 高级索引
  • 2.8 位置列表型索引
  • 2.9 布尔型索引
  • 2.10 数独游戏中的跨度技巧
  • 2.11 用广播机制扩展数组
  • 第3章 常用函数
  • 3.1 引言
  • 3.2 斐波纳契数列求和
  • 3.3 寻找质因数
  • 3.4 寻找回文数
  • 3.5 确定稳态向量
  • 3.6 发现幂律分布
  • 3.7 定期在低点做交易
  • 3.8 模拟在随机时间点做交易
  • 3.9 用埃氏筛筛选整数
  • 第4章 NumPy与其他软件的交互
  • 4.1 引言
  • 4.2 使用缓冲区协议
  • 4.3 使用数组接口
  • 4.4 与MATLAB和Octave交换数据
  • 4.5 安装RPy2
  • 4.6 连接到R
  • 4.7 安装JPype
  • 4.8 传递NumPy数组到JPype
  • 4.9 安装谷歌应用程序引擎
  • 4.10 在谷歌云中部署NumPy代码
  • 4.11 在Python Anywhere的Web控制台中运行NumPy代码
  • 4.12 设置PiCloud
  • 第5章 声音和图像处理
  • 5.1 引言
  • 5.2 加载图像到内存映射区
  • 5.3 合并图像
  • 5.4 图像的模糊化处理
  • 5.5 复制声音片段
  • 5.6 合成声音
  • 5.7 设计音频滤波器
  • 5.8 用索贝尔滤波器进行边缘检测
  • 第6章 特殊类型数组与通用函数
  • 6.1 引言
  • 6.2 创建一个通用函数
  • 6.3 寻找勾股数
  • 6.4 用chararray做字符串操作
  • 6.5 创建一个masked类型的数组
  • 6.6 忽略负值和极值
  • 6.7 用recarray创建评分表
  • 第7章 性能分析与调试
  • 7.1 引言
  • 7.2 用timeit进行性能分析
  • 7.3 用IPython进行性能分析
  • 7.4 安装line_profiler
  • 7.5 用line_profiler分析代码
  • 7.6 用cProfile扩展模块分析代码
  • 7.7 用IPython进行调试
  • 7.8 用pudb进行调试
  • 第8章 质量保证
  • 8.1 引言
  • 8.2 安装Pyflakes
  • 8.3 用Pyflakes进行静态分析
  • 8.4 用Pylint分析代码
  • 8.5 用Pychecker进行静态分析
  • 8.6 用docstrings测试代码
  • 8.7 编写单元测试
  • 8.8 用模拟对象测试代码
  • 8.9 基于BDD方式的测试
  • 第9章 用Cython为代码提速
  • 9.1 引言
  • 9.2 安装Cython
  • 9.3 构建Hello World程序
  • 9.4 在Cython中使用NumPy
  • 9.5 调用C语言函数
  • 9.6 分析Cython代码
  • 9.7 用Cython求阶乘的近似值
  • 第10章 有趣的Scikits
  • 10.1 引言
  • 10.2 安装scikits-learn
  • 10.3 加载范例数据集
  • 10.4 用scikits-learn对道琼斯成分股做聚类分析
  • 10.5 安装scikits-statsmodels
  • 10.6 用scikits-statsmodels做正态性检验
  • 10.7 安装scikits-image
  • 10.8 检测角点
  • 10.9 检测边缘
  • 10.10 安装Pandas
  • 10.11 用Pandas估计股票收益的相关性
  • 10.12 从statsmodels加载数据到pandas对象
  • 10.13 重采样时间序列数据
  • 作译者简介
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评分及书评

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    给这本书评了
    5.0

    Python 科学计算生态系统中的其他重要软件，如数值计算库 SciPy、符号计算库 SymPy、绘图库 Matplotlib 和各种 scikit 项目（机器学习、统计建模、图像处理、数据分析）等，也都有不同程度的介绍。此外，还介绍了 NumPy 和其他软件的交互、性能分析和调试、软件测试和 Cython 等比较高阶的话题。总之，本书涉及的话题相当广泛，这给翻译工作带来了很大的麻烦。

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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。