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Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版) ( 簡體 字) |
| 作者：[印尼] Ivan Idris | 類別：1. -> 程式設計 -> Python |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 37439
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 245 元 |
| 出版日：1/1/2014 |
| 頁數：226 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115339409 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介： 《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)》是NumPy的入門教程，主要介紹NumPy以及相關的Python科學計算庫，如SciPy和Matplotlib。《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)》內容涵蓋NumPy安裝、數組對象、常用函數、矩陣運算、線性代數、金融函數、窗函數、質量控制、Matplotlib繪圖、SciPy簡介以及Pygame等內容，涉及面較廣。另外，Ivan Idris針對每個知識點給出了簡短而明晰的示例，并為大部分示例給出了實用場景(如股票數據分析)，在幫助初學者入門的同時，提高了本書可讀性。
《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)》適合正在找尋高質量開源計算庫的科學家、工程師、程序員和定量管理分析師閱讀參考。 |
目錄：第1章 NumPy快速入門 1
1.1 Python 1
1.2 動手實踐：在不同的操作系統上安裝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：創建多維數組 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：創建自定義數據類型 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 常用函數 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 取值范圍 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 周匯總 48
3.16 動手實踐：匯總數據 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：繪制布林帶 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：繪制趨勢線 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 凈額成交量 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：創建矩陣 86
5.3 從已有矩陣創建新矩陣 88
5.4 動手實踐：從已有矩陣創建新矩陣 88
5.5 通用函數 89
5.6 動手實踐：創建通用函數 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：繪制利薩茹曲線 97
5.17 方波 99
5.18 動手實踐：繪制方波 99
5.19 鋸齒波和三角波 100
5.20 動手實踐：繪制鋸齒波和三角波 101
5.21 位操作函數和比較函數 102
5.22 動手實踐：玩轉二進制位 102
5.23 本章小結 104
第6章 深入學習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 特征值和特征向量 108
6.6 動手實踐：求解特征值和特征向量 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：硬幣賭博游戲 117
6.19 超幾何分布 119
6.20 動手實踐：模擬游戲秀節目 119
6.21 連續分布 121
6.22 動手實踐：繪制正態分布 121
6.23 對數正態分布 122
6.24 動手實踐：繪制對數正態分布 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 復數 126
7.4 動手實踐：對復數進行排序 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 凈現值 131
7.14 動手實踐：計算凈現值 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：繪制巴特利特窗 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：繪制漢明窗 137
7.29 凱澤窗 138
7.30 動手實踐：繪制凱澤窗 138
7.31 專用數學函數 139
7.32 動手實踐：繪制修正的貝塞爾函數 139
7.33 sinc函數 140
7.34 動手實踐：繪制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：核對數組排序 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并比較浮點數 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：繪制多項式函數 159
9.3 格式字符串 161
9.4 動手實踐：繪制多項式函數及其導函數 161
9.5 子圖 163
9.6 動手實踐：繪制多項式函數及其導函數 163
9.7 財經 165
9.8 動手實踐：繪制全年股票價格 165
9.9 直方圖 167
9.10 動手實踐：繪制股價分布直方圖 167
9.11 對數坐標圖 169
9.12 動手實踐：繪制股票成交量 169
9.13 散點圖 171
9.14 動手實踐：繪制股票收益率和成交量變化的散點圖 171
9.15 著色 173
9.16 動手實踐：根據條件進行著色 173
9.17 圖例和注釋 175
9.18 動手實踐：使用圖例和注釋 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：繪制色彩填充的等高線圖 179
9.23 動畫 180
9.24 動手實踐：制作動畫 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：對去除趨勢后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：重復音頻片段 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：制作簡單游戲 206
11.5 動畫 208
11.6 動手實踐：使用NumPy和Pygame制作動畫對象 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：繪制謝爾賓斯基地毯 218
11.15 模擬游戲 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 |
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