Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)R3S pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[印尼] 伊德裏斯 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• NumPy
• 科學計算
• 教程
• 入門
• 第2版
• R3S
• 機器學習
• 數據科學

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115339409

商品編碼：26396104869

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)

定價：49.00元

作者：(印尼)伊德裏斯

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787115339409

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯

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罕見的NumPy中文入門教程，Python數據分析**從*基礎的知識講起，手把手帶你進入大數據挖掘領域囊括大量具有啓發性與實用價值的實戰案例。

內容提要

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《圖靈程序設計叢書Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》是NumPy的入門教程，主要介紹NumPy以及相關的Python科學計算庫，如SciPy和Matplotlib。《圖靈程序設計叢書Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》內容涵蓋NumPy安裝、數組對象、常用函數、矩陣運算、綫性代數、金融函數、窗函數、質量控製、Matplotlib繪圖、SciPy簡介以及Pygame等內容，涉及麵較廣。另外，Ivan Idris針對每個知識點給齣瞭簡短而明晰的示例，並為大部分示例給齣瞭實用場景（如股票數據分析），在幫助初學者入門的同時，提高瞭本書可讀性。
《圖靈程序設計叢書Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》適閤正在找尋高質量開源計算庫的科學傢、工程師、程序員和定量管理分析師閱讀參考。

目錄

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章 NumPy快速入門
1.1 Python
1.2 動手實踐：在不同的操作上安裝Python
1.3 Windows
1.4 動手實踐：在Windows上安裝NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
1.5 Linux
1.6 動手實踐：在Linux上安裝NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
1.7 Mac OS X
1.8 動手實踐：在Mac OS X上安裝NumPy、Matplotlib和SciPy
1.9 動手實踐：使用MacPorts或Fink安裝NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython
1.10 編譯源代碼
1.11 數組對象
1.12 動手實踐：嚮量加法
1.13 IPython：一個交互式shell工具
1.14 在綫資源和幫助
1.15 本章小結
第2章 NumPy基礎
2.1 NumPy數組對象
2.2 動手實踐：創建多維數組
2.2.1 選取數組元素
2.2.2 NumPy數據類型
2.2.3 數據類型對象
2.2.4 字符編碼
2.2.5 自定義數據類型
2.2.6 dtype類的屬性
2.3 動手實踐：創建自定義數據類型
2.4 一維數組的索引和切片
2.5 動手實踐：多維數組的切片和索引
2.6 動手實踐：改變數組的維度
2.7 數組的組閤
2.8 動手實踐：組閤數組
2.9 數組的分割
2.10 動手實踐：分割數組
2.11 數組的屬性
2.12 動手實踐：數組的轉換
2.13 本章小結
第3章 常用函數
3.1 文件讀寫
3.2 動手實踐：讀寫文件
3.3 CSV文件
3.4 動手實踐：讀入CSV文件
3.5 成交量加權平均價格（VWAP）
3.6 動手實踐：計算成交量加權平均價格
3.6.1 算術平均值函數
3.6.2 時間加權平均價格
3.7 取值範圍
3.8 動手實踐：找到大值和小值
3.9 統計分析
3.10 動手實踐：簡單統計分析
3.11 股票收益率
3.12 動手實踐：分析股票收益率
3.13 日期分析
3.14 動手實踐：分析日期數據
3.15 周匯總
3.16 動手實踐：匯總數據
3.17 真實波動幅度均值（ATR）
3.18 動手實踐：計算真實波動幅度均值
3.19 簡單移動平均綫
3.20 動手實踐：計算簡單移動平均綫
3.21 指數移動平均綫
3.22 動手實踐：計算指數移動平均綫
3.23 布林帶
3.24 動手實踐：繪製布林帶
3.25 綫性模型
3.26 動手實踐：用綫性模型預測價格
3.27 趨勢綫
3.28 動手實踐：繪製趨勢綫
3.29 ndarray對象的方法
3.30 動手實踐：數組的修剪和壓縮
3.31 階乘
3.32 動手實踐：計算階乘
3.33 本章小結
第4章 便捷函數
4.1 相關性
4.2 動手實踐：股票相關性分析
4.3 多項式
4.4 動手實踐：多項式擬閤
4.5 淨額成交量
4.6 動手實踐：計算OBV
4.7 交易過程模擬
4.8 動手實踐：避免使用循環
4.9 數據平滑
4.10 動手實踐：使用hanning函數平滑數據
4.11 本章小結
第5章 矩陣和通用函數
5.1 矩陣
5.2 動手實踐：創建矩陣
5.3 從已有矩陣創建新矩陣
5.4 動手實踐：從已有矩陣創建新矩陣
5.5 通用函數
5.6 動手實踐：創建通用函數
5.7 通用函數的方法
5.8 動手實踐：在add上調用通用函數的方法
5.9 算術運算
5.10 動手實踐：數組的除法運算
5.11 模運算
5.12 動手實踐：模運算
5.13 斐波那契數列
5.14 動手實踐：計算斐波那契數列
5.15 利薩茹麯綫
5.16 動手實踐：繪製利薩茹麯綫
5.17 方波
5.18 動手實踐：繪製方波
5.19 鋸齒波和三角波
5.20 動手實踐：繪製鋸齒波和三角波
5.21 位操作函數和比較函數
5.22 動手實踐：玩轉二進製位
5.23 本章小結
第6章 深入學習NumPy模塊
6.1 綫性代數
6.2 動手實踐：計算逆矩陣
6.3 求解綫性方程組
6.4 動手實踐：求解綫性方程組
6.5 特徵值和特徵嚮量
6.6 動手實踐：求解特徵值和特徵嚮量
6.7 奇異值分解
6.8 動手實踐：分解矩陣
6.9 廣義逆矩陣
6.10 動手實踐：計算廣義逆矩陣
6.11 行列式
6.12 動手實踐：計算矩陣的行列式
6.13 快速傅裏葉變換
6.14 動手實踐：計算傅裏葉變換
6.15 移頻
6.16 動手實踐：移頻
6.17 數
6.18 動手實踐：硬幣遊戲
6.19 超幾何分布
6.20 動手實踐：模擬遊戲秀節目
6.21 連續分布
6.22 動手實踐：繪製正態分布
6.23 對數正態分布
6.24 動手實踐：繪製對數正態分布
6.25 本章小結
第7章 函數
7.1 排序
7.2 動手實踐：按字典序排序
7.3 復數
7.4 動手實踐：對復數進行排序
7.5 搜索
7.6 動手實踐：使用searchsorted函數
7.7 數組元素抽取
7.8 動手實踐：從數組中抽取元素
7.9 金融函數
7.10 動手實踐：計算終值
7.11 現值
7.12 動手實踐：計算現值
7.13 淨現值
7.14 動手實踐：計算淨現值
7.15 內部收益率
7.16 動手實踐：計算內部收益率
7.17 分期付款
7.18 動手實踐：計算分期付款
7.19 付款期數
7.20 動手實踐：計算付款期數
7.21 利率
7.22 動手實踐：計算利率
7.23 窗函數
7.24 動手實踐：繪製巴特利特窗
7.25 布萊剋曼窗
7.26 動手實踐：使用布萊剋曼窗平滑股價數據
7.27 漢明窗
7.28 動手實踐：繪製漢明窗
7.29 凱澤窗
7.30 動手實踐：繪製凱澤窗
7.31 數學函數
7.32 動手實踐：繪製修正的貝塞爾函數
7.33 sinc函數
7.34 動手實踐：繪製sinc函數
7.35 本章小結
第8章 質量控製
8.1 斷言函數
8.2 動手實踐：使用assert_almost_equal斷言近似相等
8.3 近似相等
8.4 動手實踐：使用assert_approx_equal斷言近似相等
8.5 數組近似相等
8.6 動手實踐：斷言數組近似相等
8.7 數組相等
8.8 動手實踐：比較數組
8.9 數組排序
8.10 動手實踐：核對數組排序
8.11 對象比較
8.12 動手實踐：比較對象
8.13 字符串比較
8.14 動手實踐：比較字符串
8.15 浮點數比較
8.16 動手實踐：使用assert_array_ almost_equal_nulp比較浮點數
8.17 多ULP的浮點數比較
8.18 動手實踐：設置maxulp並比較浮點數
8.19 單元測試
8.20 動手實踐：編寫單元測試
8.21 nose和測試裝飾器
8.22 動手實踐：使用測試裝飾器
8.23 文檔字符串
8.24 動手實踐：執行文檔字符串測試
8.25 本章小結
第9章 使用Matplotlib繪圖
9.1 簡單繪圖
9.2 動手實踐：繪製多項式函數
9.3 格式字符串
9.4 動手實踐：繪製多項式函數及其導函數
9.5 子圖
9.6 動手實踐：繪製多項式函數及其導函數
9.7 財經
9.8 動手實踐：繪製全年股票價格
9.9 直方圖
9.10 動手實踐：繪製股價分布直方圖
9.11 對數坐標圖
9.12 動手實踐：繪製股票成交量
9.13 散點圖
9.14 動手實踐：繪製股票收益率和成交量變化的散點圖
9.15 著色
9.16 動手實踐：根據條件進行著色
9.17 圖例和注釋
9.18 動手實踐：使用圖例和注釋
9.19 三維繪圖
9.20 動手實踐：在三維空間中繪圖
9.21 等高綫圖
9.22 動手實踐：繪製色彩填充的等高綫圖
9.23 動畫
9.24 動手實踐：製作動畫
9.25 本章小結
0章 NumPy的擴展：SciPy
10.1 MATLAB和Octave
10.2 動手實踐：保存和加載.mat文件
10.3 統計
10.4 動手實踐：分析數
10.5 樣本比對和SciKits
10.6 動手實踐：比較股票對數收益率
10.7 信號處理
10.8 動手實踐：檢測Q股價的綫性趨勢
10.9 傅裏葉分析
10.10 動手實踐：對去除趨勢後的信號進行濾波處理
10.11 數學優化
10.12 動手實踐：擬閤正弦波
10.13 數值積分
10.14 動手實踐：計算高斯積分
10.15 插值
10.16 動手實踐：一維插值
10.17 圖像處理
10.18 動手實踐：處理Lena圖像
10.19 音頻處理
10.20 動手實踐：重復音頻片段
10.21 本章小結
1章 玩轉Pygame
11.1 Pygame
11.2 動手實踐：安裝Pygame
11.3 Hello World
11.4 動手實踐：製作簡單遊戲
11.5 動畫
11.6 動手實踐：使用NumPy和Pygame製作動畫對象
11.7 Matplotlib
11.8 動手實踐：在Pygame中使用Matplotlib
11.9 屏幕像素
11.10 動手實踐：訪問屏幕像素
11.11 人工智能
11.12 動手實踐：數據點聚類
11.13 OpenGL和Pygame
11.14 動手實踐：繪製謝爾賓斯基地毯
11.15 模擬遊戲
11.16 動手實踐：模擬生命
11.17 本章小結
突擊測驗答案

作者介紹

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Ivan Idris，實驗物理學碩士，曾在多傢公司從事Java開發、數據倉庫開發和軟件測試的工作，主要關注商務智能、大數據和雲計算。Ivan喜歡寫簡潔的可測試代碼，並樂於撰寫有趣的技術文章，另著有《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》和Instant Pygame for Python Game Development How-to。

文摘

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序言

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Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南 (第2版) R3S 前言 在當今數據驅動的世界中，掌握數據分析的能力已經不再是一種選擇，而是一種必需。從科學研究到商業決策，從金融建模到人工智能，數據的力量無處不在。而Python，憑藉其強大的生態係統和易學易用的特性，已成為數據科學領域中最受歡迎的編程語言之一。在這片廣闊的領域中，NumPy扮演著基石的角色，它為後續更復雜的數據處理和分析任務提供瞭高效、靈活且低級彆的數值計算支持。 本書“Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南 (第2版) R3S”正是一本旨在幫助讀者深入理解和熟練運用NumPy庫的入門與進階教程。我們希望通過這本書，讀者能夠建立起紮實的NumPy基礎，為日後在數據分析、機器學習、科學計算等領域的深入探索打下堅實的基礎。 本書特色與價值 “Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南 (第2版) R3S”並非一本泛泛而談的介紹性讀物，而是一本注重實踐、強調原理、力求清晰易懂的教程。我們遵循由淺入深的教學原則，力圖讓每一位讀者，無論其是否有編程背景，都能循序漸進地掌握NumPy的核心概念與應用。 1. 係統性與全麵性： 本書從NumPy最基礎的數組（ndarray）概念講起，逐步深入到數組的創建、索引、切片、數學運算、統計方法、綫性代數、隨機數生成等各個方麵。我們力求覆蓋NumPy的絕大多數核心功能，並輔以大量的示例代碼，讓讀者在實踐中學習。 2. 理論與實踐相結閤： 我們不僅介紹NumPy的函數和用法，更會深入講解其背後的原理，例如數組的內存錶示、廣播機製的工作方式、矢量化計算的優勢等等。理論的理解能幫助讀者更好地掌握工具，並在遇到問題時能夠靈活應對。同時，本書包含瞭豐富的實戰練習和案例，讓讀者能夠學以緻用。 3. 清晰易懂的語言： 我們深知技術教程的語言風格對讀者的學習體驗至關重要。本書在編寫過程中，力求使用清晰、簡潔、準確的語言，避免過於晦澀的技術術語。對於每一個概念和函數，都會提供詳細的解釋和直觀的比喻，確保讀者能夠輕鬆理解。 4. 第二版更新與優化： 作為第二版，本書在第一版的基礎上進行瞭全麵的審閱和更新。我們根據NumPy庫的最新發展和用戶的反饋，對內容進行瞭精煉和補充，增加瞭更多前沿的應用場景和優化技巧。例如，對內存管理、性能優化等方麵的講解更加深入，以適應現代數據分析對效率的要求。 5. R3S 模式的應用： “R3S”代錶著本書在教學設計上的獨特理念：Relevance (相關性)、Rigour (嚴謹性)、Readability (可讀性) 和 Scalability (可擴展性)。 Relevance (相關性)： 本書內容緊密圍繞實際數據分析需求展開，所有講解都以解決實際問題為導嚮，確保讀者學到的知識能夠直接應用於工作和研究。 Rigour (嚴謹性)： 我們對NumPy的每一個功能和概念都力求講解得科學、準確、嚴謹，避免齣現誤導性的信息。代碼示例經過充分測試，確保其正確性和可靠性。 Readability (可讀性)： 如前所述，本書注重語言的通俗易懂，結構清晰，圖文並茂，使學習過程更加愉快和高效。 Scalability (可擴展性)： 本書旨在為讀者構建堅實的基礎，使他們能夠在此基礎上進一步學習更高級的數據分析工具，如Pandas、SciPy、Scikit-learn等，從而能夠應對更復雜的數據分析挑戰。 目標讀者 本書適閤以下人群： 初學者： 對數據分析感興趣，希望學習Python進行數據處理的初學者。 編程愛好者： 具備一定的Python基礎，希望深入學習NumPy以提升數據處理能力的用戶。 在校學生： 學習數據科學、計算機科學、統計學、數學等相關專業的學生。 科研人員： 需要進行科學計算、數據建模、仿真實驗的研究人員。 數據分析師/工程師： 希望提升數據處理效率和分析能力的從業人員。 對Python科學計算生態感興趣的任何人。 目錄概覽 本書內容將圍繞NumPy的核心功能展開，並按照邏輯順序進行組織。以下是本書主要章節的概覽（具體章節名稱和順序可能在最終版本中有所微調）： 第一部分：NumPy基礎入門 第一章：引言與安裝 數據分析的重要性與Python的角色 NumPy簡介：為何選擇NumPy NumPy的安裝與環境配置 第一個NumPy程序：創建和打印數組 第二章：NumPy數組 (ndarray) 的核心概念 ndarray是什麼：多維數組對象 數組的維度、形狀 (shape) 與秩 (ndim) 數組的數據類型 (dtype) 創建數組：`np.array()`、`np.zeros()`、`np.ones()`、`np.full()` 創建連續數組：`np.arange()`、`np.linspace()` 創建隨機數組：`np.random.rand()`、`np.random.randn()`、`np.random.randint()` 數組的屬性：`ndim`、`shape`、`size`、`dtype`、`itemsize`、`nbytes` 第二部分：數組操作與索引 第三章：數組索引與切片 一維數組的索引與切片 多維數組的索引：使用逗號分隔索引 多維數組的切片：復雜切片操作 視圖 (view) 與副本 (copy) 的區彆 布爾索引：使用條件篩選數組元素 花式索引 (Fancy Indexing)：使用整數數組進行索引 第四章：數組的基本運算 元素級算術運算：加、減、乘、除、模、冪 與標量進行運算 數組之間的運算 廣播 (Broadcasting) 機製詳解：如何實現不同形狀數組的運算 比較運算符：>, <, ==, !=, >=, <= 邏輯運算符：`np.logical_and()`, `np.logical_or()`, `np.logical_not()` 第三部分：數組的形狀變換與組閤 第五章：數組的重塑與變換 改變數組形狀：`reshape()` 展平數組：`flatten()` 與 `ravel()` 轉置數組：`T` 屬性與 `transpose()` 函數 軸 (Axis) 的概念：在NumPy運算中的重要性 第六章：數組的連接與分割 連接數組：`np.concatenate()`、`np.vstack()`、`np.hstack()`、`np.dstack()` 分割數組：`np.split()`、`np.vsplit()`、`np.hsplit()`、`np.dsplit()` 拆分數組：`np.array_split()` 第四部分：NumPy的數學與統計功能 第七章：通用函數 (Universal Functions, ufuncs) ufuncs簡介：矢量化函數 數學ufuncs：`np.sin()`, `np.cos()`, `np.exp()`, `np.log()`, `np.sqrt()` 等 統計ufuncs：`np.mean()`, `np.std()`, `np.var()`, `np.min()`, `np.max()`, `np.sum()` ufuncs的參數：`out`、`where`、`axis` 等 第八章：統計計算 描述性統計：均值、中位數、方差、標準差、最小值、最大值 百分位數與分位數 協方差與相關係數 數據分布的統計：直方圖相關的計算 第五部分：NumPy的高級應用 第九章：綫性代數 矩陣乘法：`np.dot()`、`@` 運算符 矩陣求逆：`np.linalg.inv()` 求解綫性方程組：`np.linalg.solve()` 特徵值與特徵嚮量：`np.linalg.eig()` 奇異值分解 (SVD)：`np.linalg.svd()` 其他綫性代數函數：行列式、範數等 第十章：隨機數生成進階 更豐富的隨機分布：泊鬆分布、二項分布、指數分布等 隨機種子 (Random Seed) 與結果的可復現性 打亂數組順序：`np.random.shuffle()` 隨機抽取樣本：`np.random.choice()` 第十一章：文件輸入與輸齣 文本文件讀寫：`np.loadtxt()`、`np.savetxt()` 二進製文件讀寫：`np.save()`、`np.load()` 使用 `np.memmap` 進行內存映射文件操作 第六部分：性能優化與實踐 第十二章：NumPy的性能優化 矢量化計算的重要性：避免Python循環 理解NumPy的內存布局 選擇閤適的數據類型 利用NumPy的內置函數 使用 `np.einsum` 進行高級張量運算 第十三章：NumPy與Pandas的集成 Pandas Series與DataFrame如何與NumPy數組交互 從Pandas DataFrame創建NumPy數組 將NumPy數組轉換為Pandas DataFrame 第七部分：進階主題與案例分析 第十四章：NumPy在數據科學中的應用案例 圖像處理中的NumPy應用 信號處理中的NumPy應用 模擬與科學計算中的NumPy應用 （根據實際情況添加其他案例） 第十五章：總結與展望 迴顧NumPy的核心知識 NumPy在Python數據科學棧中的位置 進一步學習方嚮的建議：Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn等 結語 “Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南 (第2版) R3S”緻力於成為您在NumPy學習之路上的忠實夥伴。我們希望通過這本書，您不僅能夠掌握NumPy的強大功能，更能激發您在數據科學領域的探索熱情。數據科學的旅程充滿挑戰，但也充滿機遇。有瞭NumPy這個堅實的基礎，相信您將能夠自信地迎接未來的挑戰，並在這個數據蓬勃發展的時代，創造齣屬於自己的價值。 祝您閱讀愉快，學習進步！

評分☆☆☆☆☆

我在學習編程的過程中，總是習慣性地追求“知其然，更知其所以然”。《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)R3S》這本書，我希望能在我學習 NumPy 的過程中，不僅僅是告訴我“怎麼做”，更能讓我明白“為什麼這麼做”。例如，在介紹 NumPy 數組的內存布局和優化策略時，我希望它能給齣一些原理性的講解，讓我理解為什麼 NumPy 的操作會比 Python 原生的列錶快那麼多。這種對底層機製的理解，對於我日後排查性能問題、進行代碼優化非常有幫助。此外，對於書中可能涉及到的“結構化數組”和“文件I/O”部分，我也希望能有更深入的探討。結構化數組在處理包含不同數據類型列的數據集時非常有用，而高效的文件讀寫則是數據分析流程中不可或缺的一環。我希望這本書能給齣一些關於如何優化文件讀取速度的建議，以及如何利用 NumPy 來處理各種常見的數據文件格式。總而言之，我期待這本書能夠提供一種“深度學習”的體驗，讓我真正掌握 NumPy 的核心思想和精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)R3S》我剛拿到手，還沒來得及深入研讀，但從目錄和初步翻閱來看，它似乎是一本非常紮實的入門讀物，特彆適閤我這種剛開始接觸數據分析，對 NumPy 這個強大的庫還不太熟悉的人。我之前嘗試過一些零散的教程，但總覺得不成體係，知識點跳躍性太強，學起來磕磕絆絆。這本書的結構安排，從 NumPy 的基本概念到核心功能，再到一些進階的應用，感覺循序漸進，邏輯性很強。我比較期待的是它在“數據處理與轉換”和“統計計算”這兩個章節的講解，因為這些正是我目前在實際工作中遇到的瓶頸。我希望能通過這本書，真正理解 NumPy 在數組操作上的高效性，以及如何利用它來快速地對海量數據進行清洗、重塑和初步的統計分析，從而為後續更復雜的數據建模打下堅實的基礎。當然，這本書的“第2版”也讓我感到安心，通常意味著內容會相對更新，更符閤當前的技術發展趨勢。我對這本書最大的期望就是它能給我提供一套清晰的學習路徑，讓我能自信地運用 NumPy 解決實際的數據問題，而不是停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種已經接觸過一些數據處理經驗的人來說，選擇一本閤適的學習資料需要更審慎。《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)R3S》這本書，從書名和內容概覽來看，它似乎提供瞭一個相對完整的 NumPy 知識體係。我比較關注的是書中關於“數學函數與隨機數生成”以及“綫性代數運算”等部分的深度。在實際的數據分析工作中，我經常需要進行各種統計計算和數值模擬，而 NumPy 在這些方麵的功能非常強大。我希望這本書能夠詳細介紹各種內置的數學函數，以及如何利用 NumPy 生成各種分布的隨機數，這對於模擬和測試模型至關重要。同時，對於綫性代數，我雖然不指望這本書能成為一本數學教材，但至少希望它能清晰地展示 NumPy 如何在矩陣運算、特徵值分解等方麵提供高效的實現，這對於理解和應用一些高級的數據挖掘算法非常有幫助。我希望能通過這本書，對 NumPy 的計算能力有一個更宏觀和深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對數據分析的熱情是被一腔孤勇點燃的，也踩過不少坑。《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)R3S》這本定價不菲的書，我在購買前猶豫瞭很久，但最終還是被它的“NumPy學習指南”這個名字吸引瞭。我一直覺得，掌握 NumPy 就等於掌握瞭 Python 數據分析的“內功心法”，沒有它，很多高級庫的理解都會變得膚淺。這本書的排版和印刷質量都相當不錯，拿在手裏很有分量，這讓我對它的內容品質也有瞭更高的期待。我尤其看重書中是否能提供足夠多的實戰案例，而不是乾巴巴的理論介紹。我希望能看到書中是如何利用 NumPy 來解決一些常見的業務場景，比如用戶行為分析、銷售數據統計等等。如果能有配套的代碼示例，並且這些代碼易於理解和修改，那就太棒瞭。我個人不喜歡那種上來就講很深奧數學原理的書，更傾嚮於邊學邊練，通過實際操作來加深理解。所以，這本書的“基礎教程”定位，以及“學習指南”的強調，讓我覺得它可能正是我需要的，能夠帶我走齣數據分析的“新手村”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習任何一門編程語言的數據分析能力，都離不開對底層工具的深入理解，而 NumPy 在 Python 生態中扮演著這樣的關鍵角色。拿到《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南(第2版)R3S》這本書，我第一時間翻看瞭其關於“數組對象”和“索引與切片”的章節。我希望這本書能夠清晰地闡述 NumPy 數組的多維特性，以及如何通過高效的索引和切片操作來訪問和修改數組中的數據。很多時候，數據分析的效率瓶頸就齣現在低效的數據提取和轉換上，而 NumPy 的矢量化操作正是解決這一問題的利器。我期待書中能提供一些巧妙的技巧，幫助我理解如何避免顯式的循環，從而大幅提升代碼的執行速度。此外，對於“廣播機製”這個相對抽象的概念，我希望這本書能用更直觀易懂的方式來解釋，並輔以實際的例子，讓我能夠真正領會其精髓，並在今後的數據處理中靈活運用。這本書的“第2版”也意味著它可能包含瞭最新的 NumPy 特性，這對我來說也是一個重要的考量因素。