百度雲盤：Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）PDF高清完整版免費下載shell
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內容簡介
NumPy是一個優秀的科學計算庫，提供了不少實用的數學函數、強大的多維數組對象和優異的計算性能，不只能夠取代Matlab和Mathematica的許多功能，並且業已成爲Python科學計算生態系統的重要組成部分。但與這些商業產品不一樣，它是免費的開源軟件。數組
本書從NumPy安裝講起，逐漸過渡到數組對象、經常使用函數、矩陣運算、線性代數、金融函數、窗函數、質量控制等內容，致力於向初中級Python編程人員全面講述NumPy及其使用。另外，經過書中豐富的示例，你還將學會Matplotlib繪圖，並結合使用其餘Python科學計算庫（如SciPy和Scikits），讓工做更有成效，讓代碼更加簡潔而高效。app
主要內容：函數
在不一樣平臺安裝NumPy；工具
用簡潔高效的NumPy代碼實現高性能計算；性能
使用功能強大的通用函數；單元測試
使用NumPy數組和矩陣；學習
用NumPy模塊輕鬆執行復雜的數值計算；測試
Matplotlib繪圖；
NumPy代碼測試。
做者簡介
Ivan Idris
實驗物理學碩士，曾在多家公司從事Java開發、數據倉庫開發和軟件測試的工做，主要關注商務智能、大數據和雲計算。Ivan喜歡寫簡潔的可測試代碼，並樂於撰寫有趣的技術文章，另著有《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》和Instant Pygame for Python Game Development How-to。我的博客：ivanidris.net。
目錄
第1章 NumPy快速入門 1 1.1 Python 1 1.2 動手實踐：在不一樣的操做系統上安裝Python 1 1.3 Windows 2 1.4 動手實踐：在Windows上安裝NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython 2 1.5 Linux 4 1.6 動手實踐：在Linux上安裝NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython 5 1.7 Mac OS X 5 1.8 動手實踐：在Mac OS X上安裝NumPy、Matplotlib和SciPy 5 1.9 動手實踐：使用MacPorts或Fink安裝NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython 7 1.10 編譯源代碼 8 1.11 數組對象 8 1.12 動手實踐：向量加法 8 1.13 IPython：一個交互式shell工具 11 1.14 在線資源和幫助 14 1.15 本章小結 15 第2章 NumPy基礎 16 2.1 NumPy數組對象 16 2.2 動手實踐：建立多維數組 17 2.2.1 選取數組元素 18 2.2.2 NumPy數據類型 19 2.2.3 數據類型對象 20 2.2.4 字符編碼 20 2.2.5 自定義數據類型 21 2.2.6 dtype類的屬性 22 2.3 動手實踐：建立自定義數據類型 22 2.4 一維數組的索引和切片 23 2.5 動手實踐：多維數組的切片和索引 23 2.6 動手實踐：改變數組的維度 26 2.7 數組的組合 27 2.8 動手實踐：組合數組 27 2.9 數組的分割 30 2.10 動手實踐：分割數組 30 2.11 數組的屬性 32 2.12 動手實踐：數組的轉換 34 2.13 本章小結 35 第3章 經常使用函數 36 3.1 文件讀寫 36 3.2 動手實踐：讀寫文件 36 3.3 CSV文件 37 3.4 動手實踐：讀入CSV文件 37 3.5 成交量加權平均價格（VWAP） 38 3.6 動手實踐：計算成交量加權平均價格 38 3.6.1 算術平均值函數 38 3.6.2 時間加權平均價格 39 3.7 取值範圍 39 3.8 動手實踐：找到最大值和最小值 40 3.9 統計分析 41 3.10 動手實踐：簡單統計分析 41 3.11 股票收益率 43 3.12 動手實踐：分析股票收益率 43 3.13 日期分析 45 3.14 動手實踐：分析日期數據 45 3.15 周彙總 48 3.16 動手實踐：彙總數據 48 3.17 真實波動幅度均值（ATR） 52 3.18 動手實踐：計算真實波動幅度均值 52 3.19 簡單移動平均線 54 3.20 動手實踐：計算簡單移動平均線 54 3.21 指數移動平均線 56 3.22 動手實踐：計算指數移動平均線 56 3.23 布林帶 58 3.24 動手實踐：繪製布林帶 58 3.25 線性模型 61 3.26 動手實踐：用線性模型預測價格 61 3.27 趨勢線 63 3.28 動手實踐：繪製趨勢線 63 3.29 ndarray對象的方法 66 3.30 動手實踐：數組的修剪和壓縮 67 3.31 階乘 67 3.32 動手實踐：計算階乘 67 3.33 本章小結 68 第4章 便捷函數 70 4.1 相關性 70 4.2 動手實踐：股票相關性分析 71 4.3 多項式 74 4.4 動手實踐：多項式擬合 74 4.5 淨額成交量 77 4.6 動手實踐：計算OBV 78 4.7 交易過程模擬 79 4.8 動手實踐：避免使用循環 80 4.9 數據平滑 82 4.10 動手實踐：使用hanning函數平滑數據 82 4.11 本章小結 85 第5章 矩陣和通用函數 86 5.1 矩陣 86 5.2 動手實踐：建立矩陣 86 5.3 從已有矩陣建立新矩陣 88 5.4 動手實踐：從已有矩陣建立新矩陣 88 5.5 通用函數 89 5.6 動手實踐：建立通用函數 89 5.7 通用函數的方法 90 5.8 動手實踐：在add上調用通用函數的方法 91 5.9 算術運算 93 5.10 動手實踐：數組的除法運算 93 5.11 模運算 95 5.12 動手實踐：模運算 95 5.13 斐波那契數列 96 5.14 動手實踐：計算斐波那契數列 96 5.15 利薩茹曲線 97 5.16 動手實踐：繪製利薩茹曲線 97 5.17 方波 99 5.18 動手實踐：繪製方波 99 5.19 鋸齒波和三角波 100 5.20 動手實踐：繪製鋸齒波和三角波 101 5.21 位操做函數和比較函數 102 5.22 動手實踐：玩轉二進制位 102 5.23 本章小結 104 第6章 深刻學習NumPy模塊 105 6.1 線性代數 105 6.2 動手實踐：計算逆矩陣 105 6.3 求解線性方程組 107 6.4 動手實踐：求解線性方程組 107 6.5 特徵值和特徵向量 108 6.6 動手實踐：求解特徵值和特徵向量 108 6.7 奇異值分解 110 6.8 動手實踐：分解矩陣 110 6.9 廣義逆矩陣 112 6.10 動手實踐：計算廣義逆矩陣 112 6.11 行列式 113 6.12 動手實踐：計算矩陣的行列式 113 6.13 快速傅里葉變換 114 6.14 動手實踐：計算傅里葉變換 114 6.15 移頻 115 6.16 動手實踐：移頻 116 6.17 隨機數 117 6.18 動手實踐：硬幣賭博遊戲 117 6.19 超幾何分佈 119 6.20 動手實踐：模擬遊戲秀節目 119 6.21 連續分佈 121 6.22 動手實踐：繪製正態分佈 121 6.23 對數正態分佈 122 6.24 動手實踐：繪製對數正態分佈 122 6.25 本章小結 123 第7章 專用函數 124 7.1 排序 124 7.2 動手實踐：按字典序排序 124 7.3 複數 126 7.4 動手實踐：對複數進行排序 126 7.5 搜索 127 7.6 動手實踐：使用searchsorted函數 127 7.7 數組元素抽取 128 7.8 動手實踐：從數組中抽取元素 128 7.9 金融函數 129 7.10 動手實踐：計算終值 130 7.11 現值 131 7.12 動手實踐：計算現值 131 7.13 淨現值 131 7.14 動手實踐：計算淨現值 132 7.15 內部收益率 132 7.16 動手實踐：計算內部收益率 132 7.17 分期付款 133 7.18 動手實踐：計算分期付款 133 7.19 付款期數 133 7.20 動手實踐：計算付款期數 134 7.21 利率 134 7.22 動手實踐：計算利率 134 7.23 窗函數 134 7.24 動手實踐：繪製巴特利特窗 135 7.25 布萊克曼窗 135 7.26 動手實踐：使用布萊克曼窗平滑股價數據 136 7.27 漢明窗 137 7.28 動手實踐：繪製漢明窗 137 7.29 凱澤窗 138 7.30 動手實踐：繪製凱澤窗 138 7.31 專用數學函數 139 7.32 動手實踐：繪製修正的貝塞爾函數 139 7.33 sinc函數 140 7.34 動手實踐：繪製sinc函數 140 7.35 本章小結 142 第8章 質量控制 143 8.1 斷言函數 143 8.2 動手實踐：使用assert_almost_equal斷言近似相等 144 8.3 近似相等 145 8.4 動手實踐：使用assert_approx_equal斷言近似相等 145 8.5 數組近似相等 146 8.6 動手實踐：斷言數組近似相等 146 8.7 數組相等 147 8.8 動手實踐：比較數組 147 8.9 數組排序 148 8.10 動手實踐：覈對數組排序 148 8.11 對象比較 149 8.12 動手實踐：比較對象 149 8.13 字符串比較 149 8.14 動手實踐：比較字符串 150 8.15 浮點數比較 150 8.16 動手實踐：使用assert_array_ almost_equal_nulp比較浮點數 151 8.17 多ULP的浮點數比較 151 8.18 動手實踐：設置maxulp並比較浮點數 151 8.19 單元測試 152 8.20 動手實踐：編寫單元測試 152 8.21 nose和測試裝飾器 154 8.22 動手實踐：使用測試裝飾器 155 8.23 文檔字符串 157 8.24 動手實踐：執行文檔字符串測試 157 8.25 本章小結 158 第9章 使用Matplotlib繪圖 159 9.1 簡單繪圖 159 9.2 動手實踐：繪製多項式函數 159 9.3 格式字符串 161 9.4 動手實踐：繪製多項式函數及其導函數 161 9.5 子圖 163 9.6 動手實踐：繪製多項式函數及其導函數 163 9.7 財經 165 9.8 動手實踐：繪製整年股票價格 165 9.9 直方圖 167 9.10 動手實踐：繪製股價分佈直方圖 167 9.11 對數座標圖 169 9.12 動手實踐：繪製股票成交量 169 9.13 散點圖 171 9.14 動手實踐：繪製股票收益率和成交量變化的散點圖 171 9.15 着色 173 9.16 動手實踐：根據條件進行着色 173 9.17 圖例和註釋 175 9.18 動手實踐：使用圖例和註釋 175 9.19 三維繪圖 177 9.20 動手實踐：在三維空間中繪圖 178 9.21 等高線圖 179 9.22 動手實踐：繪製色彩填充的等高線圖 179 9.23 動畫 180 9.24 動手實踐：製做動畫 180 9.25 本章小結 182 第10章 NumPy的擴展：SciPy 183 10.1 MATLAB和Octave 183 10.2 動手實踐：保存和加載.mat文件 183 10.3 統計 184 10.4 動手實踐：分析隨機數 185 10.5 樣本比對和SciKits 187 10.6 動手實踐：比較股票對數收益率 187 10.7 信號處理 190 10.8 動手實踐：檢測QQQ股價的線性趨勢 190 10.9 傅里葉分析 192 10.10 動手實踐：對去除趨勢後的信號進行濾波處理 192 10.11 數學優化 194 10.12 動手實踐：擬合正弦波 195 10.13 數值積分 197 10.14 動手實踐：計算高斯積分 198 10.15 插值 198 10.16 動手實踐：一維插值 198 10.17 圖像處理 200 10.18 動手實踐：處理Lena圖像 200 10.19 音頻處理 202 10.20 動手實踐：重複音頻片斷 202 10.21 本章小結 204 第11章 玩轉Pygame 205 11.1 Pygame 205 11.2 動手實踐：安裝Pygame 205 11.3 Hello World 206 11.4 動手實踐：製做簡單遊戲 206 11.5 動畫 208 11.6 動手實踐：使用NumPy和Pygame製做動畫對象 208 11.7 Matplotlib 211 11.8 動手實踐：在Pygame中使用Matplotlib 211 11.9 屏幕像素 214 11.10 動手實踐：訪問屏幕像素 214 11.11 人工智能 216 11.12 動手實踐：數據點聚類 216 11.13 OpenGL和Pygame 218 11.14 動手實踐：繪製謝爾賓斯基地毯 218 11.15 模擬遊戲 221 11.16 動手實踐：模擬生命 221 11.17 本章小結 224 突擊測驗答案 225