文件名称:Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）
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- [MacOS]
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- 2018-10-24
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本书是 NumPy 的入门教程， 主要介绍 NumPy 以及相关的 Python 科学计算库， 如 SciPy 和 Matplotlib。
本书内容涵盖 NumPy 安装、 数组对象、 常用函数、 矩阵运算、 线性代数、 金融函数、 窗函数、 质量控制、Matplotlib 绘图、 SciPy 简介以及 Pygame 等内容， 涉及面较广。 另外， Ivan Idris 针对每个知识点给出了简短而明晰的示例， 并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析）， 在帮助初学者入门的同时， 提高了本书可读性。
本书适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、 工程师、 程序员和定量管理分析师阅读参考。(This book is an introductory tutorial to NumPy, focusing on NumPy and related Python science computing libraries such as SciPy and Matplotlib.
This book covers NumPy installation, array objects, common functions, matrix operations, linear algebra, financial functions, window functions, quality control, etc.
Matplotlib drawing, SciPy introduction, Pygame and so on, covering a wide range. In addition, Ivan Idris gives simple points for each knowledge point.
Short and clear examples, and practical scenarios (such as stock data analysis) for most of the examples, help beginners get started while improving
The readability of this book.
This book is suitable for scientists, engineers, programmers, and quantitative management analysts looking for high-quality open source computing libraries.)
本书内容涵盖 NumPy 安装、 数组对象、 常用函数、 矩阵运算、 线性代数、 金融函数、 窗函数、 质量控制、Matplotlib 绘图、 SciPy 简介以及 Pygame 等内容， 涉及面较广。 另外， Ivan Idris 针对每个知识点给出了简短而明晰的示例， 并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析）， 在帮助初学者入门的同时， 提高了本书可读性。
本书适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、 工程师、 程序员和定量管理分析师阅读参考。(This book is an introductory tutorial to NumPy, focusing on NumPy and related Python science computing libraries such as SciPy and Matplotlib.
This book covers NumPy installation, array objects, common functions, matrix operations, linear algebra, financial functions, window functions, quality control, etc.
Matplotlib drawing, SciPy introduction, Pygame and so on, covering a wide range. In addition, Ivan Idris gives simple points for each knowledge point.
Short and clear examples, and practical scenarios (such as stock data analysis) for most of the examples, help beginners get started while improving
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| 文件名 | 大小 | 更新时间 |
|---|---|---|
| Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）.pdf | 5620861 | 2018-07-26 |