Python NumPy 科学计算实战指南
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更新于2024-07-20
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"Numpy Cookbook是关于Python开源数学库NumPy的实战指南,包含了超过70个用于学习和掌握NumPy的实用技巧和示例。本书由Ivan Idris撰写,旨在帮助读者深入理解并应用NumPy进行科学计算。"
在大数据和科学计算领域,NumPy是Python编程语言中的一个核心库,它提供了高效的多维数据结构(如数组和矩阵)以及高级数学函数。NumPy Cookbook是一本针对不同水平的Python开发者的实用手册,无论你是初学者还是经验丰富的程序员,都能从中受益。
这本书分为多个章节,每个章节都是一道"食谱",涵盖了以下主要知识点:
1. **NumPy基础**:介绍如何安装和导入NumPy库,以及创建、操作和索引基本的NumPy数组(也称为ndarray)。
2. **数组操作**:包括数组的形状变换、拼接、分割、排序等操作,这些操作对于处理大规模数据至关重要。
3. **数据类型和广播**:讲解NumPy支持的数据类型,以及如何利用广播规则进行不同形状数组间的运算。
4. **数学与统计函数**:涵盖基本的数学函数,如加减乘除、指数、对数、三角函数,以及统计函数,如平均值、标准差、最大值和最小值。
5. **随机数生成**:介绍如何生成各种分布的随机数,这对于模拟和统计建模非常有用。
6. **线性代数**:包含向量和矩阵的操作,如矩阵乘法、求逆、特征值和特征向量,这对于处理线性系统和优化问题非常重要。
7. **傅里叶变换**:讲解如何使用NumPy进行快速傅里叶变换(FFT),这对于信号处理和图像分析等领域特别关键。
8. **高级主题**:包括高效的内存管理、并行计算、自定义数据类型和ufunc(通用函数)的创建等进阶内容。
9. **与其他库的集成**:展示如何将NumPy与Pandas、Matplotlib等其他Python科学计算库结合使用,以实现更复杂的分析任务。
通过阅读和实践Numpy Cookbook中的"食谱",读者可以逐步提升在数据分析、机器学习和数值计算等方面的技能,从而更有效地利用Python进行科学计算。书中的例子和练习可以帮助读者加深理解,并能够在实际项目中灵活应用NumPy的功能。
2017-10-03 上传
2015-09-02 上传
2023-11-19 上传
2023-07-14 上传
2023-10-06 上传
2024-01-07 上传
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2023-05-20 上传
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