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NumPy攻略：Python科学计算与数据分析
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2022-01-24 10:04:15
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  • 版权声明
  • 译者序
  • 前言
  • 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
  • 作译者简介
  • 目录
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