NumPy学习指南

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第1章　NumPy快速入门　　1
1.1 Python　　1
1.2 动手实践：在不同的操作系统上安装Python　　1
1.3 Windows　　2
1.4 动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython　　2
1.5 Linux　　4
1.6 动手实践：在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython　　5
1.7 Mac OS X　　5
1.8 动手实践：在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy　　5
1.9 动手实践：使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython　　7
1.10 编译源代码　　8
1.11 数组对象　　8
1.12 动手实践：向量加法　　8
1.13 IPython：一个交互式shell工具　　11
1.14 在线资源和帮助　　14
1.15 本章小结　　15
第2章　NumPy基础　　16
2.1 NumPy数组对象　　16
2.2 动手实践：创建多维数组　　17
2.2.1 选取数组元素　　18
2.2.2 NumPy数据类型　　19
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　　21
2.2.6 dtype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
2.10 动手实践：分割数组　　30
2.11 数组的属性　　32
2.12 动手实践：数组的转换　　34
2.13 本章小结　　35
第3章　常用函数　　36
3.1 文件读写　　36
3.2 动手实践：读写文件　　36
3.3 CSV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
3.6.1 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　　41
3.10 动手实践：简单统计分析　　41
3.11 股票收益率　　43
3.12 动手实践：分析股票收益率　　43
3.13 日期分析　　45
3.14 动手实践：分析日期数据　　45
3.15 周汇总　　48
3.16 动手实践：汇总数据　　48
3.17 真实波动幅度均值（ATR）　　52
3.18 动手实践：计算真实波动幅度均值　　52
3.19 简单移动平均线　　54
3.20 动手实践：计算简单移动平均线　　54
3.21 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　　61
3.26 动手实践：用线性模型预测价格　　61
3.27 趋势线　　63
3.28 动手实践：绘制趋势线　　63
3.29 ndarray对象的方法　　66
3.30 动手实践：数组的修剪和压缩　　67
3.31 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
4.1 相关性　　70
4.2 动手实践：股票相关性分析　　71
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OBV　　78
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
4.10 动手实践：使用hanning函数平滑数据　　82
4.11 本章小结　　85
第5章　矩阵和通用函数　　86
5.1 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　　91
5.9 算术运算　　93
5.10 动手实践：数组的除法运算　　93
5.11 模运算　　95
5.12 动手实践：模运算　　95
5.13 斐波那契数列　　96
5.14 动手实践：计算斐波那契数列　　96
5.15 利萨茹曲线　　97
5.16 动手实践：绘制利萨茹曲线　　97
5.17 方波　　99
5.18 动手实践：绘制方波　　99
5.19 锯齿波和三角波　　100
5.20 动手实践：绘制锯齿波和三角波　　101
5.21 位操作函数和比较函数　　102
5.22 动手实践：玩转二进制位　　102
5.23 本章小结　　104
第6章　深入学习NumPy模块　　105
6.1 线性代数　　105
6.2 动手实践：计算逆矩阵　　105
6.3 求解线性方程组　　107
6.4 动手实践：求解线性方程组　　107
6.5 特征值和特征向量　　108
6.6 动手实践：求解特征值和特征向量　　108
6.7 奇异值分解　　110
6.8 动手实践：分解矩阵　　110
6.9 广义逆矩阵　　112
6.10 动手实践：计算广义逆矩阵　　112
6.11 行列式　　113
6.12 动手实践：计算矩阵的行列式　　113
6.13 快速傅里叶变换　　114
6.14 动手实践：计算傅里叶变换　　114
6.15 移频　　115
6.16 动手实践：移频　　116
6.17 随机数　　117
6.18 动手实践：硬币赌博游戏　　117
6.19 超几何分布　　119
6.20 动手实践：模拟游戏秀节目　　119
6.21 连续分布　　121
6.22 动手实践：绘制正态分布　　121
6.23 对数正态分布　　122
6.24 动手实践：绘制对数正态分布　　122
6.25 本章小结　　123
第7章　专用函数　　124
7.1 排序　　124
7.2 动手实践：按字典序排序　　124
7.3 复数　　126
7.4 动手实践：对复数进行排序　　126
7.5 搜索　　127
7.6 动手实践：使用searchsorted函数　　127
7.7 数组元素抽取　　128
7.8 动手实践：从数组中抽取元素　　128
7.9 金融函数　　129
7.10 动手实践：计算终值　　130
7.11 现值　　131
7.12 动手实践：计算现值　　131
7.13 净现值　　131
7.14 动手实践：计算净现值　　132
7.15 内部收益率　　132
7.16 动手实践：计算内部收益率　　132
7.17 分期付款　　133
7.18 动手实践：计算分期付款　　133
7.19 付款期数　　133
7.20 动手实践：计算付款期数　　134
7.21 利率　　134
7.22 动手实践：计算利率　　134
7.23 窗函数　　134
7.24 动手实践：绘制巴特利特窗　　135
7.25 布莱克曼窗　　135
7.26 动手实践：使用布莱克曼窗平滑股价数据　　136
7.27 汉明窗　　137
7.28 动手实践：绘制汉明窗　　137
7.29 凯泽窗　　138
7.30 动手实践：绘制凯泽窗　　138
7.31 专用数学函数　　139
7.32 动手实践：绘制修正的贝塞尔函数　　139
7.33 sinc函数　　140
7.34 动手实践：绘制sinc函数　　140
7.35 本章小结　　142
第8章　质量控制　　143
8.1 断言函数　　143
8.2 动手实践：使用assert_almost_equal断言近似相等　　144
8.3 近似相等　　145
8.4 动手实践：使用assert_approx_equal断言近似相等　　145
8.5 数组近似相等　　146
8.6 动手实践：断言数组近似相等　　146
8.7 数组相等　　147
8.8 动手实践：比较数组　　147
8.9 数组排序　　148
8.10 动手实践：核对数组排序　　148
8.11 对象比较　　149
8.12 动手实践：比较对象　　149
8.13 字符串比较　　149
8.14 动手实践：比较字符串　　150
8.15 浮点数比较　　150
8.16 动手实践：使用assert_array_ almost_equal_nulp比较浮点数　　151
8.17 多ULP的浮点数比较　　151
8.18 动手实践：设置maxulp并比较浮点数　　151
8.19 单元测试　　152
8.20 动手实践：编写单元测试　　152
8.21 nose和测试装饰器　　154
8.22 动手实践：使用测试装饰器　　155
8.23 文档字符串　　157
8.24 动手实践：执行文档字符串测试　　157
8.25 本章小结　　158
第9章　使用Matplotlib绘图　　159
9.1 简单绘图　　159
9.2 动手实践：绘制多项式函数　　159
9.3 格式字符串　　161
9.4 动手实践：绘制多项式函数及其导函数　　161
9.5 子图　　163
9.6 动手实践：绘制多项式函数及其导函数　　163
9.7 财经　　165
9.8 动手实践：绘制全年股票价格　　165
9.9 直方图　　167
9.10 动手实践：绘制股价分布直方图　　167
9.11 对数坐标图　　169
9.12 动手实践：绘制股票成交量　　169
9.13 散点图　　171
9.14 动手实践：绘制股票收益率和成交量变化的散点图　　171
9.15 着色　　173
9.16 动手实践：根据条件进行着色　　173
9.17 图例和注释　　175
9.18 动手实践：使用图例和注释　　175
9.19 三维绘图　　177
9.20 动手实践：在三维空间中绘图　　178
9.21 等高线图　　179
9.22 动手实践：绘制色彩填充的等高线图　　179
9.23 动画　　180
9.24 动手实践：制作动画　　180
9.25 本章小结　　182
第10章　NumPy的扩展：SciPy　　183
10.1 MATLAB和Octave　　183
10.2 动手实践：保存和加载.mat文件　　183
10.3 统计　　184
10.4 动手实践：分析随机数　　185
10.5 样本比对和SciKits　　187
10.6 动手实践：比较股票对数收益率　　187
10.7 信号处理　　190
10.8 动手实践：检测QQQ股价的线性趋势　　190
10.9 傅里叶分析　　192
10.10 动手实践：对去除趋势后的信号进行滤波处理　　192
10.11 数学优化　　194
10.12 动手实践：拟合正弦波　　195
10.13 数值积分　　197
10.14 动手实践：计算高斯积分　　198
10.15 插值　　198
10.16 动手实践：一维插值　　198
10.17 图像处理　　200
10.18 动手实践：处理Lena图像　　200
10.19 音频处理　　202
10.20 动手实践：重复音频片段　　202
10.21 本章小结　　204
第11章　玩转Pygame　　205
11.1 Pygame　　205
11.2 动手实践：安装Pygame　　205
11.3 Hello World　　206
11.4 动手实践：制作简单游戏　　206
11.5 动画　　208
11.6 动手实践：使用NumPy和Pygame制作动画对象　　208
11.7 Matplotlib　　211
11.8 动手实践：在Pygame中使用Matplotlib　　211
11.9 屏幕像素　　214
11.10 动手实践：访问屏幕像素　　214
11.11 人工智能　　216
11.12 动手实践：数据点聚类　　216
11.13 OpenGL和Pygame　　218
11.14 动手实践：绘制谢尔宾斯基地毯　　218
11.15 模拟游戏　　221
11.16 动手实践：模拟生命　　221
11.17 本章小结　　224
突击测验答案　　225

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第1章绪论
1.1基本概念
1.1.1语言学与语音学
1.1.2自然语言处理
1.1.3关于“理解”的标准
1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难
1.2.1 自然语言处理研究的内容
1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次
1.2.3 自然语言处理面临的困难
1.3 自然语言处理的基本方法及其发展
1.3.1 自然语言处理的基本方法
1.3.2 自然语言处理的发展
1.4 自然语言处理的研究现状
1.5本书的内容安排
第2章预备知识
2.1概率论基本概念
2.1.1概率
2.1.2最大似然估计
2.1.3条件概率
2.1.4贝叶斯法则
2.1.5随机变量
2.1.6二项式分布
2.1.7联合概率分布和条件概率分布
2.1.8贝叶斯决策理论
2.1.9期望和方差
2.2信息论基本概念
2.2.1熵
2.2.2联合熵和条件熵
2.2.3互信息
2.2.4相对熵
2.2.5交叉熵
2.2.6困惑度
2.2.7噪声信道模型
2.3支持向量机
2.3.1线性分类
2.3.2线性不可分
2.3.3构造核函数
第3章形式语言与自动机
3.1基本概念
3.1.1 图
3.1.2树
3.1.3字符串
3。2形式语言
3.2.1概述
3.2.2形式语法的定义
3.2.3形式语法的类型
3.2.4 CFG识别句子的派生树表示
3.3 自动机理论
3.3.1有限自动机
3.3.2正则文法与自动机的关系
3.3.3上下文无关文法与下推自动机
3.3.4图灵机
3.3.5线性界限自动机
3.4 自动机在自然语言处理中的应用
3.4.1单词拼写检查
3.4.2单词形态分析
3.4.3词性消歧
第4章语料库与语言知识库
4.1语料库技术
4.1.1概述
4.1.2语料库语言学的发展
4.1.3语料库的类型
4.1.4汉语语料库建设中的问题
4.1.5典型语料库介绍
4.2语言知识库
4.2.1 WordNet
4.2.2 FrameNet
4.2.3 EDR
4.2.4北京大学综合型语言知识库
4.2.5知网
4.2.6概念层次网络
4.3语言知识库与本体论
第5章语言模型
5.1n元语法
5.2语言模型性能评价
5.3数据平滑
5.3.1问题的提出
5.3.2加法平滑方法
5.3.3古德—INN（Good—Turing）估计法
5.3.4 Katz平滑方法
5.3.5 Jelinek—Mercer平滑方法
5.3.6 Witten—Bell平滑方法
5.3.7绝对减值法
5.3.8 Kneser—Ney平滑方法
5.3.9算法总结
5.4其他平滑方法
5.4.1 Church—Gale平滑方法
5.4.2贝叶斯平滑方法
5.4.3修正的Kneser—Ney平滑方法
5.5平滑方法的比较
5.6语言模型自适应方法
5.6.1基于缓存的语言模型
5.6.2基于混合方法的语言模型
5.6.3基于最大熵的语言模型
第6章概率图模型
6.1概述
6.2贝叶斯网络
6.3马尔可夫模型
6.4隐马尔可夫模型
6.4.1求解观察序列的概率
6.4.2维特比算法
6.4.3 HMM的参数估计
6.5层次化的隐马尔可夫模型
6.6马尔可夫网络
6.7最大熵模型
6.7.1最大熵原理
6.7.2最大熵模型的参数训练、
6.8最大熵马尔可夫模型
6.9条件随机场
第7章 自动分词、命名实体识别与词性标注
7.1汉语自动分词中的基本问题
7.1.1汉语分词规范问题
7.1.2歧义切分问题
7.1.3未登录词问题
7.2汉语分词方法
7.2.1 N—最短路径方法
7.2.2基于词的n元语法模型的分词方法
7.2.3由字构词的汉语分词方法
7.2.4基于词感知机算法的汉语分词方法
7.2.5基于字的生成式模型和区分式模型相结合的汉语分词方法
7.2.6其他分词方法
7.2.7分词方法比较
7.3命名实体识别
7.3.1方法概述
7.3.2基于CRF的命名实体识别方法
7.3.3基于多特征的命名实体识别方法
7.4维吾尔语人名识别方法研究
7.5词性标注
7.5.1概述
7.5.2基于统计模型的词性标注方法
7.5.3基于规则的词性标注方法
7.5.4统计方法与规则方法相结合的词性标注方法
7.5.5词性标注中的生词处理方法
7.6词性标注的一致性检查与自动校对
7.6.1词性标注一致性检查方法
7.6.2词性标注自动校对方法
7.7关于技术评测
……
第8章句法分析
第9章语义分析
第10章篇章分析
第11章统计机器翻译
第12章语音翻译
第13章文本分类与情感分类
第14章信息检索与问答系统
第15章 自动文摘与信息抽取
第16章 口语信息处理与人机对话系统
参考文献
自然语言处理及其相关领域的国际会议
名词术语索引

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