NumPy攻略：Python科学计算与数据分析 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

版权信息书名：NumPy攻略： Python科学计算与数据分析
作者：Ivan Idris
译者：张崇明
ISBN：978-7-115-32991-2
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目录版权声明译者序前言第1章 使用IPython1.1 引言1.2 安装IPython1.3 使用IPython的shell1.4 阅读手册页1.5 安装Matplotlib1.6 运行基于Web的notebook1.7 导出基于Web的notebook1.8 导入基于Web的notebook1.9 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SciPy2.3 安装PIL2.4 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RPy24.6 连接到R4.7 安装JPype4.8 传递NumPy数组到JPype4.9 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_profiler7.5 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Pyflakes8.3 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Cython9.3 构建Hello World程序9.4 在Cython中使用NumPy9.5 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Scikits10.1 引言10.2 安装scikits-learn10.3 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-statsmodels10.6 用scikits-statsmodels做正态性检验10.7 安装scikits-image10.8 检测角点10.9 检测边缘10.10 安装Pandas10.11 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 　　　 
版权声明Copyright © 2012 Packt Publishing. First published in the English language under the title NumPy Cookbook.
Simplified Chinese-language edition copyright © 2013 by Posts & Telecom Press. All rights reserved.
本书中文简体字版由Packt Publishing授权人民邮电出版社独家出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭本书内容。
版权所有，侵权必究。
 
译者序这是我的第一本译著。本着先易后难的原则，我从图灵社区开放出版的书目中，选择了NumPy Cookbook这本书来翻译。虽然我对NumPy不太熟悉，但想来这样一本200多页、介绍单一小众软件的书，翻译起来应该没多大难度。很遗憾，随着翻译工作的进行，我发现自己最初的想法完全不对。
首先，用小众软件形容NumPy并不妥当。作为Python科学计算生态系统的重要组成部分，NumPy具备强大的多维数组功能，提供了十分丰富的对数组进行处理和操作的函数集。可以说，用Python做科学计算时，到处可以看到NumPy的身影（看过图灵出版的《机器学习实战》一书的读者应该会同意这个说法）。因此，如果你想使用Python做科学计算相关的工作，NumPy是必须要掌握的。
其次，本书并不只介绍NumPy这一个软件。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Cyt ............

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