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第1章 Python程序库入门 1

1.1 本书用到的软件 2

1.1.1 软件的安装和设置 2

1.1.2 Windows平台 2

1.1.3 Linux平台 3

1.1.4 Mac OS X平台 4

1.2 从源代码安装NumPy、 SciPy、 matplotlib和IPython 6

1.3 用setuptools安装 7

1.4 NumPy数组 7

1.5 一个简单的应用 8

1.6 将IPython用作shell 11

1.7 学习手册页 13

1.8 IPython notebook 14

1.9 从何处寻求帮助和参考资料 14

1.10 小结 15

第2章 NumPy数组 16

2.1 NumPy数组对象 16

2.2 创建多维数组 18

2.3 选择NumPy数组元素 18

2.4 NumPy的数值类型 19

2.4.1 数据类型对象 21

2.4.2 字符码 21

2.4.3 Dtype构造函数 22

2.4.4 dtype属性 23

2.5 一维数组的切片与索引 23

2.6 处理数组形状 24

2.6.1 堆叠数组 27

2.6.2 拆分NumPy数组 30

2.6.3 NumPy数组的属性 33

2.6.4 数组的转换 39

2.7 创建数组的视图和拷贝 40

2.8 花式索引 41

2.9 基于位置列表的索引方法 43

2.10 用布尔型变量索引NumPy数组 44

2.11 NumPy数组的广播 46

2.12 小结 49

第3章 统计学与线性代数 50

3.1 Numpy和Scipy模块 50

3.2 用NumPy进行简单的描述性统计计算 55

3.3 用NumPy进行线性代数运算 57

3.3.1 用NumPy求矩阵的逆 57

3.3.2 用NumPy解线性方程组 59

3.4 用NumPy计算特征值和特征向量 61

3.5 NumPy随机数 63

3.5.1 用二项式分布进行博弈 63

3.5.2 正态分布采样 66

3.5.3 用SciPy进行正态检验 67

3.6 创建掩码式NumPy数组 70

3.7 小结 75

第4章 pandas入门 76

4.1 pandas的安装与概览 77

4.2 pandas数据结构之DataFrame 78

4.3 pandas数据结构之Series 81

4.4 利用pandas查询数据 85

4.5 利用pandas的DataFrame进行统计计算 89

4.6 利用pandas的DataFrame实现数据聚合 91

4.7 DataFrame的串联与附加操作 95

4.8 连接DataFrames 96

4.9 处理缺失数据问题 99

4.10 处理日期数据 102

4.11 数据透视表 106

4.12 访问远程数据 107

4.13 小结 109

第5章 数据的检索、加工与存储 110

5.1 利用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作 110

5.2 NumPy.npy与pandas DataFrame 112

5.3 使用PyTables存储数据 115

5.4 Pandas DataFrame与HDF5仓库之间的读写操作 118

5.5 使用pandas读写Excel文件 120

5.6 使用REST Web服务和JSON 123

5.7 使用pandas读写JSON 124

5.8 解析RSS和Atom订阅 126

5.9 使用Beautiful Soup解析HTML 127

5.10 小结 134

第6章 数据可视化 136

6.1 matplotlib的子库 137

6.2 matplotlib绘图入门 137

6.3 对数图 139

6.4 散点图 141

6.5 图例和注解 143

6.6 三维图 145

6.7 pandas绘图 148

6.8 时滞图 150

6.9 自相关图 151

6.10 Plot.ly 153

6.11 小结 155

第7章 信号处理与时间序列 156

7.1 statsmodels子库 157

7.2 移动平均值 157

7.3 窗口函数 159

7.4 协整的定义 161

7.5 自相关 164

7.6 自回归模型 166

7.7 ARMA模型 170

7.8 生成周期信号 172

7.9 傅里叶分析 174

7.10 谱分析 177

7.11 滤波 177

7.12 小结 179

第8章 应用数据库 180

8.1 基于sqlite3的轻量级访问 181

8.2 通过pandas访问数据库 183

8.3 SQLAlchemy 185

8.3.1 SQLAlchemy的安装和配置 186

8.3.2 通过SQLAlchemy填充数据库 188

8.3.3 通过SQLAlchemy查询数据库 189

8.4 Pony ORM 191

8.5 Dataset：懒人数据库 192

8.6 PyMongo与MongoDB 195

8.7 利用Redis存储数据 196

8.8 Apache Cassandra 197

8.9 小结 201

第9章 分析文本数据和社交媒体 203

9.1 安装NLTK 203

9.2 滤除停用字、姓名和数字 206

9.3 词袋模型 208

9.4 词频分析 209

9.5 朴素贝叶斯分类 211

9.6 情感分析 214

9.7 创建词云 217

9.8 社交网络分析 222

9.9 小结 224

第10章 预测性分析与机器学习 225

10.1 scikit-learn概貌 226

10.2 预处理 228

10.3 基于逻辑回归的分类 230

10.4 基于支持向量机的分类 232

10.5 基于ElasticNetCV的回归分析 235

10.6 支持向量回归 237

10.7 基于相似性传播算法的聚类分析 240

10.8 均值漂移算法 242

10.9 遗传算法 244

10.10 神经网络 249

10.11 决策树 251

10.12 小结 253

第11章 Python生态系统的外部环境和云计算 255

11.1 与MATLAB/Octave交换信息 256

11.2 Installing rpy2安装rpy2 257

11.3 连接R 257

11.4 为Java传递NumPy数组 260

11.5 集成SWIG和NumPy 261

11.6 集成Boost和Python 264

11.7 通过f2py使用Fortran代码 266

11.8 配置谷歌应用引擎 267

11.9 在PythonAnywhere上运行程序 269

11.10 使用Wakari 270

11.11 小结 271

第12章 性能优化、性能分析与并发性 272

12.1 代码的性能分析 272

12.2 安装Cython 277

12.3 调用C代码 281

12.4 利用multiprocessing创建进程池 283

12.5 通过Joblib提高for循环的并发性 286

12.6 比较Bottleneck函数与NumPy函数 287

12.7 通过Jug实现MapReduce 289

12.8 安装MPI for Python 292

12.9 IPython Parallel 292

12.10 小结 296

附录A 重要概念 298

附录B 常用函数 303

附录C 在线资源 309