出版社:人民邮电出版社
年代:2013
定价:49.0
本书是NumPy的入门指南,主要内容有:NumPy的安装、NumPy矩阵、通用函数、MunPy模块、与SciPy的关系。NumPy的每个特性讲解都配有实际案例,更便于读者理解掌握。通过本书,读者可迅速掌握科学计算方法。
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
《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。
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 人民邮电出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 49.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 24 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 122 | 印数 | 4000 |
Python数据分析基础教程是人民邮电出版社于2014.1出版的中图分类号为 TP311.56 的主题关于 软件工具-程序设计-教材 的书籍。
(印尼) 伊德里斯 (Idris,I.) , 著
(意) 内利 (Fabio Nelli) , 著
(印尼) 伊德里斯, 著
(挪) 赫特兰 (Hetland,M.L.) , 著
吕云翔, 主编
(挪) 海特兰德 (Hetland,M.L.) , 著
(挪威) 芒努斯·利·海特兰德 (Magnus Lie Hetland) , 著
郑丹青, 编著
王斌会, 王术, 编著