NumPy攻略：Python科学计算与数据分析.2012.英文版

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本书内容 第1章“使用IPython”介绍了IPython的使用。IPython是一个工具集合，因为它的Shell而为人所知。基于Web的notebook是个令人兴奋的新特性，我们将会对此做详细介绍。在Matlab和Mathematica软件中都有类似的notebook界面，但在IPython中我们是在浏览器里使用一个开源且免费的notebook。 第2章“高级索引和数组概念”介绍了NumPy中高级而巧妙的索引技术。由于使用了性能优异的索引技术，NumPy中的数组类型的实现非常高效，并且易于使用。 第3章“常用函数”对每一位NumPy使用者都应该知道的最基本的函数进行了介绍。NumPy中包含的函数太多了，不可能在本书中一一提及。 第4章“NumPy与其他软件的交互”。在实际工作中，我们需要用到各种编程语言、库文件和工具软件，数量多得惊人。一些软件运行在云端，另一些运行在本机或者远程服务器上。知道怎样在这样的软件环境中使用NumPy是十分重要的，其重要性不亚于能够编写独立运行的NumPy程序。 第5章“声音和图像处理”让你从一个不同的视角看待NumPy。看过本章内容后，当你想到NumPy时，很可能同时联想到声音和图像。 第6章“特殊类型数组与通用函数”探讨特殊类型数组和通用函数等话题。这将有助于我们学习怎样进行字符串操作、忽略不合法的数值和存储异构数据。 第7章“性能分析与调试”将介绍几个实用的性能分析和调试工具，它们是编写优秀的应用软件所必需的工具。 第8章“质量保证”将讨论单元测试、模拟和BDD等常用方法与技术，还会介绍NumPy中的测试工具，因为质量保证值得我们密切关注。 第9章“用Cython为代码提速”从NumPy的视角展示了Cython是怎样工作的。Cython试图把C语言的速度优势和Python的强大功能结合起来。 第10章“有趣的Scikits”对几个最有用的Scikits项目作了简明的介绍。Scikits同样属于令人着迷的Python科学计算生态系统。 本书读者 本书的目标读者是对Python和NumPy有基本了解，并且希望自己的水平能更上一层楼的科技工作者、工程师、程序员和分析师。此外，也需要读者对数学和统计学比较熟悉，或至少有点兴趣 目录 第1章 使用IPython 1.1 引言 1.2 安装IPython 1.3 使用IPython的shell 1.4 阅读手册页 1.5 安装Matplotlib 1.6 运行基于Web的notebook 1.7 导出基于Web的notebook 1.8 导入基于Web的notebook 1.9 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SciPy 2.3 安装PIL 2.4 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RPy2 4.6 连接到R 4.7 安装JPype 4.8 传递NumPy数组到JPype 4.9 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_profiler 7.5 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Pyflakes 8.3 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Cython 9.3 构建Hello World程序 9.4 在Cython中使用NumPy 9.5 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Scikits 10.1 引言 10.2 安装scikits-learn 10.3 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-statsmodels 10.6 用scikits-statsmodels做正态性检验 10.7 安装scikits-image 10.8 检测角点 10.9 检测边缘 10.10 安装Pandas 10.11 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 中文版的我也没搜到，这就是英文版的。

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关键词：python Numpy 数据分析 科学计算 英文版 python教程 NumPy

所以。。。连接呢楼主{:2_25:}

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