Python数据分析基础教程-NumPy学习指南 第2版 - (EPUB全文下载)

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图灵社区会员 heruihong 专享 尊重版权
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内 容 提 要
本书是 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。
本书内容涵盖 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。
本书适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、工程师、程序员和定量管理分析师阅读参考。
◆ 著　　　　[印尼] Ivan Idris
译　　　　张驭宇
责任编辑　毛倩倩
执行编辑　程　芃
责任印制　焦志炜
◆ 人民邮电出版社出版发行　　北京市丰台区成寿寺路11号
邮编　100164　　电子邮件　315@ptpress.com.cn
网址　http://www.ptpress.com.cn
北京　　　　　　　印刷
◆ 开本：800×1000　1/16
印张：15.25
字数：371千字
2014年 1 月第 1 版
印数：1 — 4 000册
2014年 1 月北京第 1 次印刷
著作权合同登记号 图字：01-2013-5239号
定价：49.00元
读者服务热线：(010)51095186
转600
　印装质量热线：(010)81055316
反盗版热线：(010)81055315
广告经营许可证：京崇工商广字第 0021
号
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版 权 声 明
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Copyright © 2013 Packt Publishing. First published in the English language under the title NumPy
Beginner’s Guide, Second Edition
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Simplified Chinese-language edition copyright © 2014 by Posts & Telecom Press. All rights reserved.
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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。
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前 言 1
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译 者 序
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NumPy，即Numeric Python的缩写，是一个优秀的开源科学计算库，并已经成为Python科学
计算生态系统的重要组成部分。NumPy为我们提供了丰富的数学函数、强大的多维数组对象以及
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优异的运算性能。尽管Python作为流行的编程语言非常灵活易用，但它本身并非为科学计算量身
定做，在开发效率和执行效率上均不适合直接用于数据分析，尤其是大数据的分析和处理。幸运
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的是，NumPy为Python插上了翅膀，在保留Python语言优势的同时大大增强了科学计算和数据处
理的能力。更重要的是，NumPy与SciPy、Matplotlib、SciKits等其他众多Python科学计算库很好
地结合在一起，共同构建了一个完整的科学计算生态系统。毫不夸张地讲，NumPy是使用Python
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进行数据分析的一个必备工具。
说起NumPy，我是在数据的“赛场”上与之结缘的。出于对数据挖掘和机器学习的爱好，我
与中国科学院和北京大学的同学一起组建了一支名为BrickMover的“比赛小分队”，队友包括庞
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亮、石磊、刘旭东、黎强、孙晗晓、刘璐等。我们先后参加了一些国内外的数据挖掘比赛，包括
百度电影推荐系统算法创新大赛、首届中国计算广告学大赛暨RTB算法大赛、RecSys Challenge
2013、ICDM Contest 2013等，并且取得了还算不错的成绩。无一例外的是，这些比赛均需要对数
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据进行快速、全面的分析。感谢NumPy，它正是我们使用的数据分析利器之一。
本书作为NumPy的入门教程，从安装NumPy讲起，涵盖NumPy数组对象、常用函数、矩阵运
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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，
涉及面较为广泛。书中对每个知识点均给出了简短而明晰的示例，很适合初学者上手。大部分示
例都有真实的应用场景（如股票数据分析），可读性远远好于枯燥的官方文档，帮助读者在掌握
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NumPy使用技能的同时拓宽视野、拓展思维。本书的阅读门槛不高，读者只需具备基本的Python
编程知识。
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在翻译本书的过程中，我发现原作有不少地方不够严谨，甚至还有一些错误。经过反复核对
确认，我已经修改了发现的错误，并在我认为不够严谨的地方以译者注的形式给出了自己的理解，
供读者参考。此外，原书中的配图为屏幕截图，清晰度较低。为了读者获得最佳的阅读体验，我
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将书中的代码全部运行了一遍，并输出矢量图以替换原有的配图。需要说明的是，书中部分代码
将会在线下载最近一年的股价数据，即数据的时间区段取决于代码运行时的日期。因此，这部分
代码对应的新配图会与原书中的配图稍有差异，但对读者不会有任何影响。
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2 译者序
感谢我的研究生导师王斌老师的力荐，他让我有幸成为本书的译者。王老师已有《信息检索
导论》《大数据：大规模互联网数据挖掘与分布式处理》《机器学习实战》等诸多译著。他并不满
足于自己畅读国外的优质书籍，而是字斟句酌 ............

书籍插图：

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