NumPy 1.5 Beginner's Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Packt Publishing

作者:Ivan Idris

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2011-12-2

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849515306

丛书系列:

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数据科学的基石：Python数值计算的深度探索 本书聚焦于Python在高性能科学计算领域的核心驱动力——NumPy库的强大功能。我们不局限于任何特定版本的特性，而是着眼于构建起坚实的数值计算思维框架，为你揭示如何利用Python这一通用语言，驾驭多维数组的复杂操作与高效算法实现。 在这个数据爆炸的时代，高效处理和分析海量数值数据已成为各行各业的核心竞争力。本书旨在为那些渴望精通Python底层数值运算机制的读者提供一份详尽的、侧重于原理与实践的指南。我们将深入探讨NumPy的底层架构，而非仅仅罗列API调用。 第一部分：理解与构建——数组的本质 数值计算的效率首先来源于数据结构的优化。本书的第一部分将带领你从最基本的概念入手，理解NumPy `ndarray` (N-dimensional Array) 的核心设计哲学。 1. 为什么需要NumPy？ 我们将对比Python原生列表与NumPy数组在内存布局、数据类型（dtype）和操作速度上的本质区别。你将清晰地认识到，NumPy如何通过C语言级别的连续内存块和向量化操作，实现远超标准Python循环的速度。这不是简单的“快”，而是基于计算机体系结构优化的必然结果。 2. 数组的创建与内存视图 我们会详尽解析创建数组的各种方法——从Python序列导入、使用内置函数（如`arange`, `linspace`, `zeros`, `ones`）到直接从外部文件加载数据。重点在于理解NumPy数组的数据类型系统（如`int8`, `float64`等）对内存占用和计算精度的影响。更关键的是，我们将深入剖析视图 (Views) 与副本 (Copies) 的区别。掌握何时修改数组会影响其他变量，是避免调试噩梦的关键一步。我们将通过大量的内存地址分析示例，确保你对数据的引用机制有绝对清晰的认识。 3. 索引、切片与广播机制 这是NumPy最为强大但也最容易令人困惑的部分。我们将超越简单的整数索引，系统性地介绍： 基础布尔索引 (Boolean Indexing)：如何根据条件筛选数据，这是数据清洗和特征选择的基础。 花式索引 (Fancy Indexing)：使用整数数组或列表来选择不连续的元素，并理解其返回结果始终是副本的原因。 广播 (Broadcasting) 规则详解：广播是NumPy实现简洁代码和高效计算的魔法。我们将详细分解NumPy处理维度不匹配的数组时的四条严格规则，并通过复杂的实例（如高维张量运算）来巩固这一核心概念。 第二部分：向量化——告别循环的艺术 现代科学计算的核心思想是向量化。本部分致力于将读者的思维从传统的迭代循环（Imperative Style）彻底转换到高效的声明式（Declarative）向量操作。 4. 基础的数组操作与数学函数 我们将覆盖NumPy提供的全套通用函数 (ufuncs)。这不仅仅是加减乘除，更包括对数、指数、三角函数等。重点将放在ufuncs的通用性：它们如何应用于任意形状的数组，以及如何利用`out`参数控制结果的存储位置以优化内存使用。 5. 轴（Axis）的概念与聚合 在处理多维数据时，理解“轴”的含义至关重要。本书将清晰界定不同维度下的轴编号，并以此为基础，系统性地探讨聚合函数（如`sum`, `mean`, `std`, `max`）如何沿着指定轴或在整个数组上进行计算。我们将展示如何巧妙地利用轴操作来计算行均值、列方差等复杂统计量。 6. 线性代数基础与矩阵运算 NumPy是Python实现线性代数运算的标准工具。我们将详述： 矩阵乘法：区分``操作符（逐元素乘法）与`@`操作符（矩阵乘法或`np.dot`）的使用场景和数学含义。 逆矩阵、行列式与特征值分解：介绍`numpy.linalg`模块，并解释这些操作在几何变换、求解线性方程组中的应用。 第三部分：数据重塑与跨领域连接 高效的数据处理要求我们能够灵活地改变数据的组织结构，并能与其他关键库无缝协作。 7. 数组的形变与重排 掌握数组的“形状”管理是成为NumPy专家的必经之路。我们将深入研究： `reshape`, `transpose`, `swapaxes`：理解这些函数如何不改变底层数据，仅改变数据的逻辑视图。 堆叠与拆分：详细介绍`vstack`, `hstack`, `dstack`（垂直、水平、深度堆叠）以及对应的拆分函数（`split`, `vsplit`, `hsplit`）。 8. 数据的输入/输出 (I/O) 实际应用中，数据往往需要持久化存储。我们将探讨NumPy专有的二进制格式`.npy`和`.npz`的优势（速度与数据类型保持性），以及如何利用它们实现高效的Checkpoints。同时，也会涉及与通用文本文件（CSV）的交互。 9. 桥接生态系统 NumPy是Python科学计算生态系统的基石。本书的最后部分将着重展示NumPy如何与以下库高效集成： Pandas：理解Series和DataFrame底层如何依赖NumPy数组，以及两者之间数据转换的最佳实践。 Matplotlib：如何利用NumPy生成的数组直接进行高效的绘图和数据可视化。 SciPy：初步介绍SciPy如何建立在NumPy之上，提供更高级的优化、信号处理和稀疏矩阵功能。 总结 本书不只是一个工具箱的目录，它更是一套关于如何思考数值问题的方法论。通过对NumPy底层机制的透彻理解，你将能够编写出更快速、更稳定、更具可读性的Python代码，为更深入的机器学习、数据分析和科学建模打下坚实的基础。掌握了这些原则，你将能够独立应对未来任何版本的NumPy带来的新特性和挑战。

评分☆☆☆☆☆

有点用 形式是以例子的方式 就不知道全不全 适合不太愿意刚开始就去看文档的筒子们 实在找不到相关的书籍用用还不错 为啥评论还要限制字数？？？？？？？ 为啥评论还要限制字数？？？？？？？ 为啥评论还要限制字数？？？？？？？ 为啥评论还要限制字数？？？？？？？ 为啥...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

感觉目录编排的不是很清晰，不太适合国人的理解，不过总的来说还是好书。numpy本身的官方教程立足于developer的角度，本书立足于user的角度，所以更适合一些需要使用python作为数值计算和数据分析处理的人。好像现在使用python进行数值计算越来越多了，有空还想研究一下PyIMSL ...

评分☆☆☆☆☆

感觉目录编排的不是很清晰，不太适合国人的理解，不过总的来说还是好书。numpy本身的官方教程立足于developer的角度，本书立足于user的角度，所以更适合一些需要使用python作为数值计算和数据分析处理的人。好像现在使用python进行数值计算越来越多了，有空还想研究一下PyIMSL ...

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位耐心十足的导师，即便我这个对数据科学一窍不通的初学者，在它面前也渐渐放下了心中的忐忑。它并非那种直奔主题、省略细节的“速成”手册，而是以一种循序渐进、温和的方式，引导你一点点熟悉 NumPy 的世界。从最基础的数组概念，到那些看似繁复却至关重要的操作，书中总能找到恰到好处的解释和生动的例子。我尤其欣赏它在讲解过程中，并没有一味地堆砌代码，而是花了不少笔墨去阐述“为什么”要这样做，以及这些操作在实际应用中能解决什么问题。这让我不再是机械地模仿，而是开始真正理解 NumPy 的核心价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。作为一名有着一定数据科学基础的学习者，我原本以为这本书可能只是对 NumPy 的基础介绍。然而，当我深入阅读后，我发现它对于 NumPy 的很多高级特性，例如数组的内存视图、数据类型系统，以及更复杂的索引和切片技术，都有着非常深入的讲解。书中还涉及了一些性能优化的技巧，这对于处理大规模数据非常重要。我惊喜地发现，这本书不仅适合初学者，也能为有经验的用户提供新的视角和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于，它不仅仅是在教我如何使用 NumPy，更是在培养我用 NumPy 的思维方式。它让我明白，如何将现实世界的问题抽象成 NumPy 可以处理的数组结构，以及如何利用 NumPy 的高效运算能力来解决这些问题。书中对于数组的各种操作，从基本的算术运算到复杂的线性代数，都给出了清晰的逻辑和实用的应用场景。我发现，一旦我掌握了这种思维方式，即使面对新的、未曾接触过的 NumPy 功能，我也能快速理解并应用。

评分☆☆☆☆☆

在选择 NumPy 的入门书籍时，我曾有过一些犹豫，担心市面上充斥着一些内容陈旧、讲解含糊的书籍。但当我翻开《NumPy 1.5 Beginner's Guide》时，我意识到我的担忧是多余的。这本书不仅内容新颖，涵盖了 NumPy 的核心特性，而且讲解方式非常灵活。它并非一成不变地遵循某种固定的叙事模式，而是根据不同的主题，采用最适合的讲解方式。有时是循序渐进的讲解，有时是案例驱动的分析，有时又是对某个关键概念的深入剖析。这种多样化的讲解风格，让我在阅读过程中始终保持着新鲜感和学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据分析有浓厚兴趣的业余爱好者，起初对 NumPy 一无所知，甚至觉得它是一个非常抽象的概念。但是，这本书的到来，彻底改变了我的看法。它用非常直观的方式，将 NumPy 描绘成了一个强大的数据处理工具。从如何创建和操作数组，到如何进行数据的筛选、排序和分组，书中都有详尽的介绍。我尤其喜欢它在讲解数组的“形状”和“维度”时，使用了许多类比，比如将数组想象成表格或者立方体，这让我很快就理解了这些抽象的概念。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学生，正在学习数据科学相关课程，因此对于 NumPy 的掌握程度直接关系到我项目的进展。这本书给我最深刻的印象是它的“深度”与“广度”兼具。它不仅详尽地介绍了 NumPy 的基础知识，更重要的是，它还触及了一些高级概念，例如多维数组的切片、索引技巧，以及一些优化性能的策略。书中对于矩阵运算的讲解，更是让我这个数学基础相对薄弱的学生，也能轻松理解其背后的原理。我发现，通过这本书的学习，我不再仅仅是“会用”NumPy，而是开始“理解”NumPy。

评分☆☆☆☆☆

我是一个动手能力很强的人，总是喜欢边学边练。这本书的设计恰好迎合了我的学习习惯。在讲解完每一个重要的概念后，书中都会提供一系列的练习题，从易到难，逐步引导你去巩固所学知识。而且，这些练习题的答案也提供了详细的解释，让你不仅知道“是什么”，更知道“为什么”。我特别喜欢它在一些复杂操作的练习中，会给出提示，让你不用因为卡住而放弃。通过这些练习，我真正地将理论知识内化成了自己的技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定编程基础，但接触 NumPy 不久的学习者，这本书的到来无疑为我扫清了不少迷雾。它并没有把我当成一个彻头彻尾的新手，而是假定我具备一些基本的编程常识，并在此基础上深入探讨 NumPy 的特性。对于那些初学者可能会感到畏惧的“向量化”和“广播机制”，书中用非常清晰的逻辑和生动形象的比喻，让我茅塞顿开。我惊喜地发现，原本在 Python 中需要循环才能完成的任务，通过 NumPy 的强大功能，变得如此简洁高效。这本书的排版也十分考究，代码块的清晰度和注释的到位，都大大降低了阅读的门槛。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，就像是在与一位经验丰富的老朋友交流。它没有那种高高在上的学术腔调，而是以一种非常亲切、易于理解的语言，和你分享 NumPy 的点点滴滴。我尤其欣赏它在讲解过程中，时不时穿插一些“过来人”的经验之谈，比如在处理某些数据时容易遇到的陷阱，以及一些更优的解决方案。这些“彩蛋”般的信息，往往比纯粹的技术讲解更能让我印象深刻，并且在实际操作中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书的初衷是想快速掌握 NumPy 的常用功能，以便能更快地投入到我的数据分析项目中。而这本书，恰恰满足了我这个“实用主义者”的需求。它并没有过多的理论铺垫，而是直击核心，用大量实际的案例来展示 NumPy 的强大之处。从数据加载、清洗、转换，到统计分析和可视化，书中几乎涵盖了我在日常工作中会遇到的绝大多数场景。我特别喜欢它在讲解某个函数时，不仅给出了函数签名和参数说明，还配以相应的代码示例，并解释了输出结果的含义。这种“拿来就能用”的风格，让我效率倍增。

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到专业的函数就看不懂了

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