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  • NumPy攻略:Python科學計算與數據分析【一本專業講Python擴散庫M
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    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115329912
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115329912
    叢書名:圖靈程序設計叢書

    作者:(印尼)伊德裡斯
    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2013年10月 


        
        
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    內容簡介
    《NumPy攻略:Python科學計算與數據分析》介紹了70多種學習Python開源教學庫NumPy的有趣方法,教會讀者如何安裝和使用NumPy,並了解其他一些相關概念,進而掌握NumPy arrays及其通用功能,書中的例子還涉及Matplotlib、SciPy 等Python科學計算生態繫統中的其他重要軟件。此外,還介紹了NumPy 和其他軟件的交互、性能分析和調試、軟件測試和Cython等比較高階的話題。《NumPy攻略:Python科學計算與數據分析》的目標讀者是對Python和NumPy有基本了解,並且希望自己的水平能更上一層樓的科技工作者、工程師、程序員和分析師。
    作者簡介
    Ivan Idris實驗物理學碩士。先後任職於多家公司,從事Java開發、數據倉庫開發和QA分析等工作。主要的興趣是商業智能、大數據和雲計算,喜歡編寫整潔、可測試的代碼,以及撰寫有趣的技術文章。另著有NumPy Beginner's Guide和Instant Pygame for Python Game Development How-to等書。可以訪問ivanidris.net獲取更多信息。
    目錄
    目錄

    第1章使用IPython1
    1.1引言1
    1.2安裝IPython2
    1.2.1具體步驟2
    1.2.2攻略小結3
    1.3使用IPython的shell4
    1.3.1具體步驟4
    1.3.2攻略小結6
    1.4閱讀手冊頁6
    1.4.1具體步驟6
    1.4.2攻略小結6
    1.5安裝Matplotlib7目錄

    第1章使用IPython1
    1.1引言1
    1.2安裝IPython2
    1.2.1具體步驟2
    1.2.2攻略小結3
    1.3使用IPython的shell4
    1.3.1具體步驟4
    1.3.2攻略小結6
    1.4閱讀手冊頁6
    1.4.1具體步驟6
    1.4.2攻略小結6
    1.5安裝Matplotlib7
    1.6運行基於Web的notebook8
    1.6.1準備工作8
    1.6.2具體步驟8
    1.6.3攻略小結10
    1.6.4參考閱讀10
    1.7導出基於Web的notebook10
    1.8導入基於Web的notebook12
    1.9配置notebook服務器14
    1.9.1具體步驟15
    1.9.2攻略小結16
    1.10初探SymPy配置17
    1.10.1準備工作17
    1.10.2具體步驟17

    第2章高級索引和數組概念19
    2.1引言19
    2.2安裝SciPy20
    2.2.1準備工作20
    2.2.2具體步驟20
    2.2.3攻略小結21
    2.3安裝PIL22
    2.4調整圖像大小22
    2.4.1準備工作23
    2.4.2具體步驟23
    2.4.3攻略小結25
    2.4.4參考閱讀25
    2.5創建視圖和副本25
    2.5.1準備工作25
    2.5.2具體步驟26
    2.5.3攻略小結27
    2.6翻轉圖像27
    2.6.1具體步驟27
    2.6.2參考閱讀29
    2.7高級索引29
    2.7.1具體步驟29
    2.7.2攻略小結31
    2.8位置列表型索引31
    2.9布爾型索引32
    2.9.1具體步驟33
    2.9.2攻略小結34
    2.9.3參考閱讀34
    2.10數獨遊戲中的跨度技巧34
    2.10.1具體步驟35
    2.10.2攻略小結37
    2.11用廣播機制擴展數組37

    第3章常用函數40
    3.1引言40
    3.2斐波那契數列求和41
    3.2.1具體步驟41
    3.2.2攻略小結44
    3.2.3參考閱讀44
    3.3尋找質因數44
    3.3.1具體步驟44
    3.3.2攻略小結46
    3.4尋找回文數46
    3.4.1具體步驟46
    3.4.2攻略小結48
    3.4.3更多工作48
    3.5確定穩態向量48
    3.5.1具體步驟48
    3.5.2攻略小結52
    3.5.3參考閱讀53
    3.6發現冪律分布53
    3.6.1具體步驟53
    3.6.2攻略小結55
    3.6.3參考閱讀55
    3.7定期在低點做交易55
    3.7.1準備工作56
    3.7.2具體步驟56
    3.7.3攻略小結58
    3.7.4參考閱讀58
    3.8模擬在隨機時間點做交易59
    3.8.1準備工作59
    3.8.2具體步驟59
    3.8.3攻略小結61
    3.8.4參考閱讀61
    3.9用埃氏篩篩選整數61

    第4章NumPy與其他軟件的交互63
    4.1引言63
    4.2使用緩衝區協議64
    4.2.1準備工作64
    4.2.2具體步驟64
    4.2.3攻略小結66
    4.2.4參考閱讀66
    4.3使用數組接口66
    4.3.1準備工作66
    4.3.2具體步驟66
    4.3.3攻略小結67
    4.3.4參考閱讀68
    4.4與MATLAB和Octave交換數據68
    4.4.1準備工作68
    4.4.2具體步驟68
    4.4.3參考閱讀69
    4.5安裝RPy269
    4.6連接到R69
    4.6.1準備工作70
    4.6.2具體步驟70
    4.6.3參考閱讀71
    4.7安裝JPype71
    4.8傳遞NumPy數組到JPype71
    4.8.1具體步驟72
    4.8.2攻略小結73
    4.8.3參考閱讀73
    4.9安裝谷歌應用程序引擎73
    4.10在谷歌雲中部署NumPy代碼74
    4.10.1具體步驟75
    4.10.2攻略小結76
    4.11在Python Anywhere的Web控制臺中運行NumPy代碼76
    4.11.1具體步驟77
    4.11.2攻略小結78
    4.12設置PiCloud78
    4.12.1具體步驟79
    4.12.2攻略小結80

    第5章聲音和圖像處理81
    5.1引言81
    5.2加載圖像到內存映射區81
    5.2.1準備工作82
    5.2.2具體步驟82
    5.2.3攻略小結85
    5.2.4參考閱讀85
    5.3合並圖像85
    5.3.1準備工作85
    5.3.2具體步驟86
    5.3.3攻略小結88
    5.3.4參考閱讀88
    5.4圖像的模糊化處理89
    5.4.1具體步驟89
    5.4.2攻略小結91
    5.5復制聲音片段91
    5.5.1具體步驟91
    5.5.2攻略小結93
    5.6合成聲音94
    5.6.1具體步驟94
    5.6.2攻略小結96
    5.7設計音頻濾波器96
    5.7.1具體步驟97
    5.7.2攻略小結99
    5.8用索貝爾濾波器進行邊緣檢測99
    5.8.1具體步驟99
    5.8.2攻略小結101

    第6章特殊類型數組與通用函數102
    6.1引言102
    6.2創建一個通用函數102
    6.2.1具體步驟102
    6.2.2攻略小結103
    6.3尋找勾股數103
    6.3.1具體步驟103
    6.3.2攻略小結105
    6.4用chararray做字符串操作105
    6.4.1具體步驟105
    6.4.2攻略小結106
    6.5創建一個masked類型的數組106
    6.5.1具體步驟106
    6.5.2攻略小結108
    6.6忽略負值和極值108
    6.6.1具體步驟108
    6.6.2攻略小結111
    6.7用recarray創建評分表111
    6.7.1具體步驟112
    6.7.2攻略小結114

    第7章性能分析與調試115
    7.1引言115
    7.2用timeit進行性能分析115
    7.2.1具體步驟115
    7.2.2攻略小結118
    7.3用IPython進行性能分析118
    7.3.1具體步驟118
    7.3.2攻略小結120
    7.4安裝line_profiler120
    7.4.1準備工作120
    7.4.2具體步驟120
    7.4.3參考閱讀121
    7.5用line_profiler分析代碼121
    7.5.1具體步驟121
    7.5.2攻略小結122
    7.6用cProfile擴展模塊分析代碼122
    7.7用IPython進行調試123
    7.7.1具體步驟124
    7.7.2攻略小結125
    7.8用pudb進行調試126

    第8章質量保證127
    8.1引言127
    8.2安裝Pyflakes127
    8.2.1準備工作127
    8.2.2具體步驟128
    8.3用Pyflakes進行靜態分析128
    8.3.1具體步驟128
    8.3.2攻略小結129
    8.4用Pylint分析代碼129
    8.4.1準備工作129
    8.4.2具體步驟130
    8.4.3攻略小結130
    8.4.4參考閱讀131
    8.5用Pychecker進行靜態分析131
    8.6用docstrings測試代碼132
    8.6.1具體步驟132
    8.6.2攻略小結134
    8.7測試134
    8.7.1具體步驟134
    8.7.2攻略小結136
    8.8用模擬對像測試代碼137
    8.8.1具體步驟137
    8.8.2攻略小結139
    8.9基於BDD方式的測試139
    8.9.1具體步驟139
    8.9.2攻略小結141

    第9章用Cython為代碼提速142
    9.1引言142
    9.2安裝Cython142
    9.3構建Hello World程序143
    9.3.1具體步驟143
    9.3.2攻略小結144
    9.4在Cython中使用NumPy144
    9.4.1具體步驟145
    9.4.2攻略小結146
    9.5調用C語言函數146
    9.5.1具體步驟146
    9.5.2攻略小結148
    9.6分析Cython代碼148
    9.6.1具體步驟148
    9.6.2攻略小結150
    9.7用Cython求階乘的近似值150
    9.7.1具體步驟150
    9.7.2攻略小結152

    第10章有趣的Scikits153
    10.1引言153
    10.2安裝scikits-learn154
    10.2.1準備工作154
    10.2.2具體步驟154
    10.3加載範例數據集155
    10.4用scikits-learn對道瓊斯成分股做聚類分析155
    10.4.1具體步驟156
    10.4.2攻略小結158
    10.5安裝scikits-statsmodels158
    10.6用scikits-statsmodels做正態性檢驗159
    10.6.1具體步驟159
    10.6.2攻略小結160
    10.7安裝scikits-image160
    10.8檢測角點160
    10.8.1準備工作161
    10.8.2具體步驟161
    10.8.3攻略小結162
    10.9檢測邊緣162
    10.10安裝Pandas163
    10.11用Pandas估計股票收益的相關性164
    10.11.1具體步驟164
    10.11.2攻略小結166
    10.12從statsmodels加載數據到pandas對像166
    10.12.1準備工作166
    10.12.2具體步驟167
    10.12.3攻略小結168
    10.13重采樣時間序列數據169
    10.13.1具體步驟169
    10.13.2攻略小結171

    索引172
    在線試讀
    【前言】
    作為NumPy的使用者,我們正生活在一個令人興奮的時代。每周甚至每天,似乎都有新的NumPy相關的開發進展引起我們的關注。就在本書寫作期間,NumFOCUS基金會(NumPyFoundation of Open Code for UsableScience)成立了,基於LLVM框架並且支持NumPy的動態Python編譯器項目Numba宣告啟動,谷歌公司在其雲計算產品GoogleApp Engine中也增加了對NumPy的支持。
    我們預計,NumPy將會改進對GPU和CPU集群的並發性支持,類似OLAP的查詢操作也將有可能支持NumPy數組類型的使用。
    這是一個好消息。不過我們也要意識到,在Python科學軟件生態繫統中,NumPy隻是其中一員。除了NumPy,還有SciPy、Matplotlib(一個非常有用的Python繪圖庫)、IPython(一個交互式Shell)和Scikits等。在Python生態繫統之外,諸如R、C和Fortran等編程語言也非常流行。我們將會討論與這些編程環境交換數據的細節。
    本書內容
    第1章“使用IPython”介紹了IPython的使用。IPython是一個工具集合,因為它的Shell而為人所知。基於Web的notebook是個令人興奮的新特性,我們將會對此做詳細介紹。在Matlab和Mathematica軟件中都有類似的notebook界面,但在IPython中我們是在瀏覽器裡使用一個開源且免費的notebook。
    第2章“高級索引和數組概念”介紹了NumPy中高級而巧妙的索引技術。由於使用了性能優異的索引技術,NumPy中的數組類型的實現非常高效,並且易於使用。
    第3章“常用函數”對每一位NumPy使用者都應該知道的最基本的函數進行了介紹。NumPy中包含的函數太多了,不可能在本書中一一提及。
    第4章“NumPy與其他軟件的交互”。在實際工作中,我們需要用到各種編程語言、庫文件和工具軟件,數量多得驚人。一些軟件運行在雲端,另一些運行在本機或者遠程服務器上。知道怎樣在這樣的軟件環境中使用NumPy是十分重要的,其重要性不亞於能夠編寫獨立運行的NumPy程序。
    第5章“聲音和圖像處理”讓你從一個不同的視角看待NumPy。看過本章內容後,當你想到NumPy時,很可能同時聯想到聲音和圖像。
    第6章“特殊類型數組與通用函數”探討特殊類型數組和通用函數等話題。這將有助於我們學習怎樣進行字符串操作、忽略不合法的數值和存儲異構數據。
    第7章“性能分析與調試”將介紹幾個實用的性能分析和調試工具,它們是編寫優秀的應用軟件所必需的工具。
    第8章“質量保證”將測試、模擬和BDD等常用方法與技術,還會介紹NumPy中的測試工具,因為質量保證值得我們密切關注。
    第9章“用Cython為代碼提速”從NumPy的視角展示了Cython是怎樣工作的。Cython試圖把C語言的速度優勢和Python的強大功能結合起來。

    【前言】
    作為NumPy的使用者,我們正生活在一個令人興奮的時代。每周甚至每天,似乎都有新的NumPy相關的開發進展引起我們的關注。就在本書寫作期間,NumFOCUS基金會(NumPyFoundation of Open Code for UsableScience)成立了,基於LLVM框架並且支持NumPy的動態Python編譯器項目Numba宣告啟動,谷歌公司在其雲計算產品GoogleApp Engine中也增加了對NumPy的支持。
    我們預計,NumPy將會改進對GPU和CPU集群的並發性支持,類似OLAP的查詢操作也將有可能支持NumPy數組類型的使用。
    這是一個好消息。不過我們也要意識到,在Python科學軟件生態繫統中,NumPy隻是其中一員。除了NumPy,還有SciPy、Matplotlib(一個非常有用的Python繪圖庫)、IPython(一個交互式Shell)和Scikits等。在Python生態繫統之外,諸如R、C和Fortran等編程語言也非常流行。我們將會討論與這些編程環境交換數據的細節。
    本書內容
    第1章“使用IPython”介紹了IPython的使用。IPython是一個工具集合,因為它的Shell而為人所知。基於Web的notebook是個令人興奮的新特性,我們將會對此做詳細介紹。在Matlab和Mathematica軟件中都有類似的notebook界面,但在IPython中我們是在瀏覽器裡使用一個開源且免費的notebook。
    第2章“高級索引和數組概念”介紹了NumPy中高級而巧妙的索引技術。由於使用了性能優異的索引技術,NumPy中的數組類型的實現非常高效,並且易於使用。
    第3章“常用函數”對每一位NumPy使用者都應該知道的最基本的函數進行了介紹。NumPy中包含的函數太多了,不可能在本書中一一提及。
    第4章“NumPy與其他軟件的交互”。在實際工作中,我們需要用到各種編程語言、庫文件和工具軟件,數量多得驚人。一些軟件運行在雲端,另一些運行在本機或者遠程服務器上。知道怎樣在這樣的軟件環境中使用NumPy是十分重要的,其重要性不亞於能夠編寫獨立運行的NumPy程序。
    第5章“聲音和圖像處理”讓你從一個不同的視角看待NumPy。看過本章內容後,當你想到NumPy時,很可能同時聯想到聲音和圖像。
    第6章“特殊類型數組與通用函數”探討特殊類型數組和通用函數等話題。這將有助於我們學習怎樣進行字符串操作、忽略不合法的數值和存儲異構數據。
    第7章“性能分析與調試”將介紹幾個實用的性能分析和調試工具,它們是編寫優秀的應用軟件所必需的工具。
    第8章“質量保證”將測試、模擬和BDD等常用方法與技術,還會介紹NumPy中的測試工具,因為質量保證值得我們密切關注。
    第9章“用Cython為代碼提速”從NumPy的視角展示了Cython是怎樣工作的。Cython試圖把C語言的速度優勢和Python的強大功能結合起來。
    第10章“有趣的Scikits”對幾個最有用的Scikits項目作了簡明的介紹。Scikits同樣屬於令人著迷的Python科學計算生態繫統。
    本書需要的資源
    為了運行本書的範例程序,你需要有新近版本的NumPy,這意味著你也需要有支持該版本NumPy的Python版本。其他需要用到的軟件包的安裝方法會在書中介紹。
    本書讀者
    本書的目標讀者是對Python和NumPy有基本了解,並且希望自己的水平能更上一層樓的科技工作者、工程師、程序員和分析師。此外,也需要讀者對數學和統計學比較熟悉,或至少有點興趣。
    排版約定
    本書針對不同種類的信息,采用了不同的排版樣式。下面是一些不同排版樣式的例子及對應的說明。
    正文中的代碼文字會這樣顯示:“我們可以使用include指令將其他內容包括進來。”
    代碼段會這樣顯示:
    [default]
    exten => s,1,Dial(Zap/1|30)
    exten => s,2,Voicemail(u100)
    exten => s,102,Voicemail(b100)
    exten => i,1,Voicemail(s0)
    當我們想讓你關注代碼段的特定部分時,相關的行或條目會加粗顯示:
    [default]
    exten => s,1,Dial(Zap/1|30)
    exten => s,2,Voicemail(u100)
    exten => s,102,Voicemail(b100)
    exten => i,1,Voicemail(s0)
    命令行輸入或輸出會這樣顯示:
    # cp /usr/src/asterisk-addons/configs/cdr_mysql.conf.sample
    /etc/asterisk/cdr_mysql.conf
    新術語用楷體字顯示。重要的英文文字會加粗顯示。例如,顯示在屏幕上、菜單裡或對話框中的文字在正文中出現時,會這樣排版:“點擊Next按鈕進入下一屏。”
    警告或重要的說明在這裡顯示。

    提示和小技巧在這裡顯示。
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