Python數據分析基礎教程（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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NumPy是一個優秀的科學計算庫，提供瞭很多實用的數學函數、強大的多維數組對象和優異的計算性能，不僅可以取代Matlab和Mathematica的許多功能，而且業已成為Python科學計算生態係統的重要組成部分。但與這些商業産品不同，它是免費的開源軟件。

本書從NumPy安裝講起，逐漸過渡到數組對象、常用函數、矩陣運算、綫性代數、金融函數、窗函數、質量控製等內容，緻力於嚮初中級Python編程人員全麵講述NumPy及其使用。另外，通過書中豐富的示例，你還將學會Matplotlib繪圖，並結閤使用其他Python科學計算庫（如SciPy和Scikits），讓工作更有成效，讓代碼更加簡潔而高效。

主要內容：

在不同平颱安裝NumPy；

用簡潔高效的NumPy代碼實現高性能計算；

使用功能強大的通用函數；

使用NumPy數組和矩陣；

用NumPy模塊輕鬆執行復雜的數值計算；

Matplotlib繪圖；

NumPy代碼測試。

Ivan Idris

實驗物理學碩士，曾在多傢公司從事Java開發、數據倉庫開發和軟件測試的工作，主要關注商務智能、大數據和雲計算。Ivan喜歡寫簡潔的可測試代碼，並樂於撰寫有趣的技術文章，另著有《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》和Instant Pygame for Python Game Development How-to。個人博客：ivanidris.net。

第1章　NumPy快速入門　　1
1.1 　Python　　1
1.2 　動手實踐：在不同的操作係統上安裝Python　　1
1.3 　Windows　　2
1.4 　動手實踐：在Windows上安裝NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython　　2
1.5 　Linux　　4
1.6 　動手實踐：在Linux上安裝NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython　　5
1.7 　Mac OS X　　5
1.8 　動手實踐：在Mac OS X上安裝NumPy、Matplotlib和SciPy　　5
1.9 　動手實踐：使用MacPorts或Fink安裝NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython　　7
1.10 　編譯源代碼　　8
1.11 　數組對象　　8
1.12 　動手實踐：嚮量加法　　8
1.13 　IPython：一個交互式shell工具　　11
1.14 　在綫資源和幫助　　14
1.15 　本章小結　　15
第2章　NumPy基礎　　16
2.1 　NumPy數組對象　　16
2.2 　動手實踐：創建多維數組　　17
2.2.1 　選取數組元素　　18
2.2.2 　NumPy數據類型　　19
2.2.3 　數據類型對象　　20
2.2.4 　字符編碼　　20
2.2.5 　自定義數據類型　　21
2.2.6 　dtype類的屬性　　22
2.3 　動手實踐：創建自定義數據類型　　22
2.4 　一維數組的索引和切片　　23
2.5 　動手實踐：多維數組的切片和索引　　23
2.6 　動手實踐：改變數組的維度　　26
2.7 　數組的組閤　　27
2.8 　動手實踐：組閤數組　　27
2.9 　數組的分割　　30
2.10 　動手實踐：分割數組　　30
2.11 　數組的屬性　　32
2.12 　動手實踐：數組的轉換　　34
2.13 　本章小結　　35
第3章　常用函數　　36
3.1 　文件讀寫　　36
3.2 　動手實踐：讀寫文件　　36
3.3 　CSV文件　　37
3.4 　動手實踐：讀入CSV文件　　37
3.5 　成交量加權平均價格（VWAP）　　38
3.6 　動手實踐：計算成交量加權平均價格　　38
3.6.1 　算術平均值函數　　38
3.6.2 　時間加權平均價格　　39
3.7 　取值範圍　　39
3.8 　動手實踐：找到最大值和最小值　　40
3.9 　統計分析　　41
3.10 　動手實踐：簡單統計分析　　41
3.11 　股票收益率　　43
3.12 　動手實踐：分析股票收益率　　43
3.13 　日期分析　　45
3.14 　動手實踐：分析日期數據　　45
3.15 　周匯總　　48
3.16 　動手實踐：匯總數據　　48
3.17 　真實波動幅度均值（ATR）　　52
3.18 　動手實踐：計算真實波動幅度均值　　52
3.19 　簡單移動平均綫　　54
3.20 　動手實踐：計算簡單移動平均綫　　54
3.21 　指數移動平均綫　　56
3.22 　動手實踐：計算指數移動平均綫　　56
3.23 　布林帶　　58
3.24 　動手實踐：繪製布林帶　　58
3.25 　綫性模型　　61
3.26 　動手實踐：用綫性模型預測價格　　61
3.27 　趨勢綫　　63
3.28 　動手實踐：繪製趨勢綫　　63
3.29 　ndarray對象的方法　　66
3.30 　動手實踐：數組的修剪和壓縮　　67
3.31 　階乘　　67
3.32 　動手實踐：計算階乘　　67
3.33 　本章小結　　68
第4章　便捷函數　　70
4.1 　相關性　　70
4.2 　動手實踐：股票相關性分析　　71
4.3 　多項式　　74
4.4 　動手實踐：多項式擬閤　　74
4.5 　淨額成交量　　77
4.6 　動手實踐：計算OBV　　78
4.7 　交易過程模擬　　79
4.8 　動手實踐：避免使用循環　　80
4.9 　數據平滑　　82
4.10 　動手實踐：使用hanning函數平滑數據　　82
4.11 　本章小結　　85
第5章　矩陣和通用函數　　86
5.1 　矩陣　　86
5.2 　動手實踐：創建矩陣　　86
5.3 　從已有矩陣創建新矩陣　　88
5.4 　動手實踐：從已有矩陣創建新矩陣　　88
5.5 　通用函數　　89
5.6 　動手實踐：創建通用函數　　89
5.7 　通用函數的方法　　90
5.8 　動手實踐：在add上調用通用函數的方法　　91
5.9 　算術運算　　93
5.10 　動手實踐：數組的除法運算　　93
5.11 　模運算　　95
5.12 　動手實踐：模運算　　95
5.13 　斐波那契數列　　96
5.14 　動手實踐：計算斐波那契數列　　96
5.15 　利薩茹麯綫　　97
5.16 　動手實踐：繪製利薩茹麯綫　　97
5.17 　方波　　99
5.18 　動手實踐：繪製方波　　99
5.19 　鋸齒波和三角波　　100
5.20 　動手實踐：繪製鋸齒波和三角波　　101
5.21 　位操作函數和比較函數　　102
5.22 　動手實踐：玩轉二進製位　　102
5.23 　本章小結　　104
第6章　深入學習NumPy模塊　　105
6.1 　綫性代數　　105
6.2 　動手實踐：計算逆矩陣　　105
6.3 　求解綫性方程組　　107
6.4 　動手實踐：求解綫性方程組　　107
6.5 　特徵值和特徵嚮量　　108
6.6 　動手實踐：求解特徵值和特徵嚮量　　108
6.7 　奇異值分解　　110
6.8 　動手實踐：分解矩陣　　110
6.9 　廣義逆矩陣　　112
6.10 　動手實踐：計算廣義逆矩陣　　112
6.11 　行列式　　113
6.12 　動手實踐：計算矩陣的行列式　　113
6.13 　快速傅裏葉變換　　114
6.14 　動手實踐：計算傅裏葉變換　　114
6.15 　移頻　　115
6.16 　動手實踐：移頻　　116
6.17 　隨機數　　117
6.18 　動手實踐：硬幣賭博遊戲　　117
6.19 　超幾何分布　　119
6.20 　動手實踐：模擬遊戲秀節目　　119
6.21 　連續分布　　121
6.22 　動手實踐：繪製正態分布　　121
6.23 　對數正態分布　　122
6.24 　動手實踐：繪製對數正態分布　　122
6.25 　本章小結　　123
第7章　專用函數　　124
7.1 　排序　　124
7.2 　動手實踐：按字典序排序　　124
7.3 　復數　　126
7.4 　動手實踐：對復數進行排序　　126
7.5 　搜索　　127
7.6 　動手實踐：使用searchsorted函數　　127
7.7 　數組元素抽取　　128
7.8 　動手實踐：從數組中抽取元素　　128
7.9 　金融函數　　129
7.10 　動手實踐：計算終值　　130
7.11 　現值　　131
7.12 　動手實踐：計算現值　　131
7.13 　淨現值　　131
7.14 　動手實踐：計算淨現值　　132
7.15 　內部收益率　　132
7.16 　動手實踐：計算內部收益率　　132
7.17 　分期付款　　133
7.18 　動手實踐：計算分期付款　　133
7.19 　付款期數　　133
7.20 　動手實踐：計算付款期數　　134
7.21 　利率　　134
7.22 　動手實踐：計算利率　　134
7.23 　窗函數　　134
7.24 　動手實踐：繪製巴特利特窗　　135
7.25 　布萊剋曼窗　　135
7.26 　動手實踐：使用布萊剋曼窗平滑股價數據　　136
7.27 　漢明窗　　137
7.28 　動手實踐：繪製漢明窗　　137
7.29 　凱澤窗　　138
7.30 　動手實踐：繪製凱澤窗　　138
7.31 　專用數學函數　　139
7.32 　動手實踐：繪製修正的貝塞爾函數　　139
7.33 　sinc函數　　140
7.34 　動手實踐：繪製sinc函數　　140
7.35 　本章小結　　142
第8章　質量控製　　143
8.1 　斷言函數　　143
8.2 　動手實踐：使用assert_almost_equal斷言近似相等　　144
8.3 　近似相等　　145
8.4 　動手實踐：使用assert_approx_equal斷言近似相等　　145
8.5 　數組近似相等　　146
8.6 　動手實踐：斷言數組近似相等　　146
8.7 　數組相等　　147
8.8 　動手實踐：比較數組　　147
8.9 　數組排序　　148
8.10 　動手實踐：核對數組排序　　148
8.11 　對象比較　　149
8.12 　動手實踐：比較對象　　149
8.13 　字符串比較　　149
8.14 　動手實踐：比較字符串　　150
8.15 　浮點數比較　　150
8.16 　動手實踐：使用assert_array_ almost_equal_nulp比較浮點數　　151
8.17 　多ULP的浮點數比較　　151
8.18 　動手實踐：設置maxulp並比較浮點數　　151
8.19 　單元測試　　152
8.20 　動手實踐：編寫單元測試　　152
8.21 　nose和測試裝飾器　　154
8.22 　動手實踐：使用測試裝飾器　　155
8.23 　文檔字符串　　157
8.24 　動手實踐：執行文檔字符串測試　　157
8.25 　本章小結　　158
第9章　使用Matplotlib繪圖　　159
9.1 　簡單繪圖　　159
9.2 　動手實踐：繪製多項式函數　　159
9.3 　格式字符串　　161
9.4 　動手實踐：繪製多項式函數及其導函數　　161
9.5 　子圖　　163
9.6 　動手實踐：繪製多項式函數及其導函數　　163
9.7 　財經　　165
9.8 　動手實踐：繪製全年股票價格　　165
9.9 　直方圖　　167
9.10 　動手實踐：繪製股價分布直方圖　　167
9.11 　對數坐標圖　　169
9.12 　動手實踐：繪製股票成交量　　169
9.13 　散點圖　　171
9.14 　動手實踐：繪製股票收益率和成交量變化的散點圖　　171
9.15 　著色　　173
9.16 　動手實踐：根據條件進行著色　　173
9.17 　圖例和注釋　　175
9.18 　動手實踐：使用圖例和注釋　　175
9.19 　三維繪圖　　177
9.20 　動手實踐：在三維空間中繪圖　　178
9.21 　等高綫圖　　179
9.22 　動手實踐：繪製色彩填充的等高綫圖　　179
9.23 　動畫　　180
9.24 　動手實踐：製作動畫　　180
9.25 　本章小結　　182
第10章　NumPy的擴展：SciPy　　183
10.1 　MATLAB和Octave　　183
10.2 　動手實踐：保存和加載.mat文件　　183
10.3 　統計　　184
10.4 　動手實踐：分析隨機數　　185
10.5 　樣本比對和SciKits　　187
10.6 　動手實踐：比較股票對數收益率　　187
10.7 　信號處理　　190
10.8 　動手實踐：檢測QQQ股價的綫性趨勢　　190
10.9 　傅裏葉分析　　192
10.10 　動手實踐：對去除趨勢後的信號進行濾波處理　　192
10.11 　數學優化　　194
10.12 　動手實踐：擬閤正弦波　　195
10.13 　數值積分　　197
10.14 　動手實踐：計算高斯積分　　198
10.15 　插值　　198
10.16 　動手實踐：一維插值　　198
10.17 　圖像處理　　200
10.18 　動手實踐：處理Lena圖像　　200
10.19 　音頻處理　　202
10.20 　動手實踐：重復音頻片段　　202
10.21 　本章小結　　204
第11章　玩轉Pygame　　205
11.1 　Pygame　　205
11.2 　動手實踐：安裝Pygame　　205
11.3 　Hello World　　206
11.4 　動手實踐：製作簡單遊戲　　206
11.5 　動畫　　208
11.6 　動手實踐：使用NumPy和Pygame製作動畫對象　　208
11.7 　Matplotlib　　211
11.8 　動手實踐：在Pygame中使用Matplotlib　　211
11.9 　屏幕像素　　214
11.10 　動手實踐：訪問屏幕像素　　214
11.11 　人工智能　　216
11.12 　動手實踐：數據點聚類　　216
11.13 　OpenGL和Pygame　　218
11.14 　動手實踐：繪製謝爾賓斯基地毯　　218
11.15 　模擬遊戲　　221
11.16 　動手實踐：模擬生命　　221
11.17 　本章小結　　224
突擊測驗答案　　225
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