Python数据分析基础教程(第2版)

伊德里斯 (Ivan Idris)

文学

python 数据分析 python 数据挖掘 计算机

2014-1-1

人民邮电出版社

目录
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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内容简介
NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。但与这些商业产品不同,它是免费的开源软件。 本书从NumPy安装讲起,逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容,致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。另外,通过书中丰富的示例,你还将学会Matplotlib绘图,并结合使用其他Python科学计算库(如SciPy和Scikits),让工作更有成效,让代码更加简洁而高效。 主要内容: 在不同平台安装NumPy; 用简洁高效的NumPy代码实现高性能计算; 使用功能强大的通用函数; 使用NumPy数组和矩阵; 用NumPy模块轻松执行复杂的数值计算; Matplotlib绘图; NumPy代码测试。
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