Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版） (图灵程序设计丛书 78)

内容简介

NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。
但与这些商业产品不同,它是免费的开源软件。

本书从NumPy安装讲起,逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容,致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。
另外,通过书中丰富的示例,你还将学会Matplotlib绘图,并结合使用其他Python科学计算库(如SciPy和Scikits),让工作更有成效,让代码更加简洁而高效。

主要内容:

在不同平台安装NumPy;

用简洁高效的NumPy代码实现高性能计算;

使用功能强大的通用函数;

使用NumPy数组和矩阵;

用NumPy模块轻松执行复杂的数值计算;

Matplotlib绘图;

NumPy代码测试。

作者简介

IvanIdris

实验物理学硕士,曾在多家公司从事Java开发、数据仓库开发和软件测试的工作,主要关注商务智能、大数据和云计算。
Ivan喜欢写简洁的可测试代码,并乐于撰写有趣的技术文章,另著有《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》和InstantPygameforPythonGameDevelopmentHow-to。
个人博客:ivanidris.net。

目录

第章NumPy快速入门
.Python
.2动手实践:在不同的操作系统上安装Python
.3Windows2
.4动手实践:在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython2
.5Linux4
.6动手实践:在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython5
.7MacOSX5
.8动手实践:在MacOSX上安装NumPy、Matplotlib和SciPy5
.9动手实践:使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython7
.0编译源代码8
.数组对象8
.2动手实践:向量加法8
.3IPython:一个交互式shell工具
.4在线资源和帮助4
.5本章小结5
第2章NumPy基础6
2.NumPy数组对象6
2.2动手实践:创建多维数组7
2.2.选取数组元素8
2.2.2NumPy数据类型9
2.2.3数据类型对象20
2.2.4字符编码20
2.2.5自定义数据类型2
2.2.6dtype类的属性22
2.3动手实践:创建自定义数据类型22
2.4一维数组的索引和切片23
2.5动手实践:多维数组的切片和索引23
2.6动手实践:改变数组的维度26
2.7数组的组合27
2.8动手实践:组合数组27
2.9数组的分割30
2.0动手实践:分割数组30
2.数组的属性32
2.2动手实践:数组的转换34
2.3本章小结35
第3章常用函数36
3.文件读写36
3.2动手实践:读写文件36
3.3CSV文件37
3.4动手实践:读入CSV文件37
3.5成交量加权平均价格(VWAP)38
3.6动手实践:计算成交量加权平均价格38
3.6.算术平均值函数38
3.6.2时间加权平均价格39
3.7取值范围39
3.8动手实践:找到最大值和最小值40
3.9统计分析4
3.0动手实践:简单统计分析4
3.股票收益率43
3.2动手实践:分析股票收益率43
3.3日期分析45
3.4动手实践:分析日期数据45
3.5周汇总48
3.6动手实践:汇总数据48
3.7真实波动幅度均值(ATR)52
3.8动手实践:计算真实波动幅度均值52
3.9简单移动平均线54
3.20动手实践:计算简单移动平均线54
3.2指数移动平均线56
3.22动手实践:计算指数移动平均线56
3.23布林带58
3.24动手实践:绘制布林带58
3.25线性模型6
3.26动手实践:用线性模型预测价格6
3.27趋势线63
3.28动手实践:绘制趋势线63
3.29ndarray对象的方法66
3.30动手实践:数组的修剪和压缩67
3.3阶乘67
3.32动手实践:计算阶乘67
3.33本章小结68
第4章便捷函数70
4.相关性70
4.2动手实践:股票相关性分析7
4.3多项式74
4.4动手实践:多项式拟合74
4.5净额成交量77
4.6动手实践:计算OBV78
4.7交易过程模拟79
4.8动手实践:避免使用循环80
4.9数据平滑82
4.0动手实践:使用hanning函数平滑数据82
4.本章小结85
第5章矩阵和通用函数86
5.矩阵86
5.2动手实践:创建矩阵86
5.3从已有矩阵创建新矩阵88
5.4动手实践:从已有矩阵创建新矩阵88
5.5通用函数89
5.6动手实践:创建通用函数89
5.7通用函数的方法90
5.8动手实践:在add上调用通用函数的方法9
5.9算术运算93
5.0动手实践:数组的除法运算93
5.模运算95
5.2动手实践:模运算95
5.3斐波那契数列96
5.4动手实践:计算斐波那契数列96
5.5利萨茹曲线97
5.6动手实践:绘制利萨茹曲线97
5.7方波99
5.8动手实践:绘制方波99
5.9锯齿波和三角波00
5.20动手实践:绘制锯齿波和三角波0
5.2位操作函数和比较函数02
5.22动手实践:玩转二进制位02
5.23本章小结04
第6章深入学习NumPy模块05
6.线性代数05
6.2动手实践:计算逆矩阵05
6.3求解线性方程组07
6.4动手实践:求解线性方程组07
6.5特征值和特征向量08
6.6动手实践:求解特征值和特征向量08
6.7奇异值分解0
6.8动手实践:分解矩阵0
6.9广义逆矩阵2
6.0动手实践:计算广义逆矩阵2
6.行列式3
6.2动手实践:计算矩阵的行列式3
6.3快速傅里叶变换4
6.4动手实践:计算傅里叶变换4
6.5移频5
6.6动手实践:移频6
6.7随机数7
6.8动手实践:硬币赌博游戏7
6.9超几何分布9
6.20动手实践:模拟游戏秀节目9
6.2连续分布2
6.22动手实践:绘制正态分布2
6.23对数正态分布22
6.24动手实践:绘制对数正态分布22
6.25本章小结23
第7章专用函数24
7.排序24
7.2动手实践:按字典序排序24
7.3复数26
7.4动手实践:对复数进行排序26
7.5搜索27
7.6动手实践:使用searchsorted函数27
7.7数组元素抽取28
7.8动手实践:从数组中抽取元素28
7.9金融函数29
7.0动手实践:计算终值30
7.现值3
7.2动手实践:计算现值3
7.3净现值3
7.4动手实践:计算净现值32
7.5内部收益率32
7.6动手实践:计算内部收益率32
7.7分期付款33
7.8动手实践:计算分期付款33
7.9付款期数33
7.20动手实践:计算付款期数34
7.2利率34
7.22动手实践:计算利率34
7.23窗函数34
7.24动手实践:绘制巴特利特窗35
7.25布莱克曼窗35
7.26动手实践:使用布莱克曼窗平滑股价数据36
7.27汉明窗37
7.28动手实践:绘制汉明窗37
7.29凯泽窗38
7.30动手实践:绘制凯泽窗38
7.3专用数学函数39
7.32动手实践:绘制修正的贝塞尔函数39
7.33sinc函数40
7.34动手实践:绘制sinc函数40
7.35本章小结42
第8章质量控制43
8.断言函数43
8.2动手实践:使用assert_almost_equal断言近似相等44
8.3近似相等45
8.4动手实践:使用assert_approx_equal断言近似相等45
8.5数组近似相等46
8.6动手实践:断言数组近似相等46
8.7数组相等47
8.8动手实践:比较数组47
8.9数组排序48
8.0动手实践:核对数组排序48
8.对象比较49
8.2动手实践:比较对象49
8.3字符串比较49
8.4动手实践:比较字符串50
8.5浮点数比较50
8.6动手实践:使用assert_array_almost_equal_nulp比较浮点数5
8.7多ULP的浮点数比较5
8.8动手实践:设置maxulp并比较浮点数5
8.9单元测试52
8.20动手实践:编写单元测试52
8.2nose和测试装饰器54
8.22动手实践:使用测试装饰器55
8.23文档字符串57
8.24动手实践:执行文档字符串测试57
8.25本章小结58
第9章使用Matplotlib绘图59
9.简单绘图59
9.2动手实践:绘制多项式函数59
9.3格式字符串6
9.4动手实践:绘制多项式函数及其导函数6
9.5子图63
9.6动手实践:绘制多项式函数及其导函数63
9.7财经65
9.8动手实践:绘制全年股票价格65
9.9直方图67
9.0动手实践:绘制股价分布直方图67
9.对数坐标图69
9.2动手实践:绘制股票成交量69
9.3散点图7
9.4动手实践:绘制股票收益率和成交量变化的散点图7
9.5着色73
9.6动手实践:根据条件进行着色73
9.7图例和注释75
9.8动手实践:使用图例和注释75
9.9三维绘图77
9.20动手实践:在三维空间中绘图78
9.2等高线图79
9.22动手实践:绘制色彩填充的等高线图79
9.23动画80
9.24动手实践:制作动画80
9.25本章小结82
第0章NumPy的扩展:SciPy83
0.MATLAB和Octave83
0.2动手实践:保存和加载.mat文件83
0.3统计84
0.4动手实践:分析随机数85
0.5样本比对和SciKits87
0.6动手实践:比较股票对数收益率87
0.7信号处理90
0.8动手实践:检测QQQ股价的线性趋势90
0.9傅里叶分析92
0.0动手实践:对去除趋势后的信号进行滤波处理92
0.数学优化94
0.2动手实践:拟合正弦波95
0.3数值积分97
0.4动手实践:计算高斯积分98
0.5插值98
0.6动手实践:一维插值98
0.7图像处理200
0.8动手实践:处理Lena图像200
0.9音频处理202
0.20动手实践:重复音频片段202
0.2本章小结204
第章玩转Pygame205
.Pygame205
.2动手实践:安装Pygame205
.3HelloWorld206
.4动手实践:制作简单游戏206
.5动画208
.6动手实践:使用NumPy和Pygame制作动画对象208
.7Matplotlib2
.8动手实践:在Pygame中使用Matplotlib2
.9屏幕像素24
.0动手实践:访问屏幕像素24
.人工智能26
.2动手实践:数据点聚类26
.3OpenGL和Pygame28
.4动手实践:绘制谢尔宾斯基地毯28
.5模拟游戏22
.6动手实践:模拟生命22
.7本章小结224
突击测验答案225