【Python数据分析】基础入门学习指南到数据分析实战

Python是一种流行的通用编程语言，在科学领域被广泛使用。你很容易在Python代码中调用以前的C、Fortran或者R代码。

Python是面向对象语言，比C和Fortran更 加高级。使用Python可以写出易读、整洁并且缺陷最少的代码。然而，Python本 身并不具有与Matlab等效的功能块，而这恰恰就是NumPy存在的意义。本文就是要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotib。

NumPy是什么

NumPy ( Numerical Python的缩写)是- -个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。

如果你的系统中已经装有LAPACK, NumPy的线性代数模块会调用它，否则NumPy将使用自己实现的库函数。LAPACK是一个著名的数值计算库，最初是用Fortran写成的,Matlab同样也需要调用它。从某种意义上讲，NumPy 可以取代Matlab和Mathematica的部分功能，并且允许用户进行快速的交互式原型设计。

本书内容

第1章——指导你在系统中安装NumPy,并创建一个基本的NumPy应用程序。

第2章——介绍NumPy數组对象以及一- 些基础知识。

第3章——教你使用NumPy中最常用的基本数学和统计分析函数。

第4章——讲述如何便捷地使用NumPy,包括如何选取数组的某- -部分 (例如根据-组布尔值来选取)、多项式拟合，以及操纵NumPy对象的形态。

第5章——涵盖了矩阵和通用函数的内容。矩阵在数学中使用广泛，在NumPy中也有专门的对象来表示。通用函数( ufuncs)是-个能用于NumPy对象的标量函数，该函数的输人为一-组标量，并将生成- -组标量作为输出。

第6章——探讨通用函数的- -些基 本模块。通用函数通常可映射到对应的数学运算，如加、减、乘、除等。

第7章——介绍NumPy中的-些专用函数。作为NumPy用户，我们时常发现自己有-些特殊的需求。幸运的是，NumPy能满足我们的大部分需求。

第8章——介绍怎样编写NumPy的单元测试代码。

第9章——深入介绍非常有用的Python绘图库Matplotib。虽然NumPy本身不能用来绘图，但是Matplotib和NumPy两者完美地结合在- -起，其绘图能力可与Matab相媲美。

第10章——更详细地介绍SciPy。如前所述，SciPy和NumPy 是有历史渊源的，SiPy是- 套高端Python科学计算框架，可以与NumPy共同使用。

第11章——是本书的“餐后甜点”，这一-章介绍如何用NumPy和Pygame写出有趣的游戏。同时，我们也将从中“品尝”到人工智能的“滋味”。

《Python数据分析基础教程NumPy学习指南第2版》下载地址

目录

《Python数据分析实战》下载地址

目录

第1章数据分析简介

第2章Python世界简介

第3章NumPy库

第4章pandas库简介

第5章pandas: 数据读写

第6章深入pandas:数据处理

第7章用matplotlib实现数据可视化

第8章用scikit-learn库实现机器学习

第9章数据分析实例一气象数据

第10章lPython Notebook内嵌JavaScript库D3

第11章识别手写体数字