NumPy 1.5 Beginner's Guide pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Packt Publishing

作者:Ivan Idris

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2011-12-2

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849515306

丛书系列:

图书标签:

Python
NumPy
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具体描述

数据科学的基石：Python数值计算的深度探索本书聚焦于Python在高性能科学计算领域的核心驱动力——NumPy库的强大功能。我们不局限于任何特定版本的特性，而是着眼于构建起坚实的数值计算思维框架，为你揭示如何利用Python这一通用语言，驾驭多维数组的复杂操作与高效算法实现。在这个数据爆炸的时代，高效处理和分析海量数值数据已成为各行各业的核心竞争力。本书旨在为那些渴望精通Python底层数值运算机制的读者提供一份详尽的、侧重于原理与实践的指南。我们将深入探讨NumPy的底层架构，而非仅仅罗列API调用。第一部分：理解与构建——数组的本质数值计算的效率首先来源于数据结构的优化。本书的第一部分将带领你从最基本的概念入手，理解NumPy `ndarray` (N-dimensional Array) 的核心设计哲学。 1. 为什么需要NumPy？我们将对比Python原生列表与NumPy数组在内存布局、数据类型（dtype）和操作速度上的本质区别。你将清晰地认识到，NumPy如何通过C语言级别的连续内存块和向量化操作，实现远超标准Python循环的速度。这不是简单的“快”，而是基于计算机体系结构优化的必然结果。 2. 数组的创建与内存视图我们会详尽解析创建数组的各种方法——从Python序列导入、使用内置函数（如`arange`, `linspace`, `zeros`, `ones`）到直接从外部文件加载数据。重点在于理解NumPy数组的数据类型系统（如`int8`, `float64`等）对内存占用和计算精度的影响。更关键的是，我们将深入剖析视图 (Views) 与副本 (Copies) 的区别。掌握何时修改数组会影响其他变量，是避免调试噩梦的关键一步。我们将通过大量的内存地址分析示例，确保你对数据的引用机制有绝对清晰的认识。 3. 索引、切片与广播机制这是NumPy最为强大但也最容易令人困惑的部分。我们将超越简单的整数索引，系统性地介绍：基础布尔索引 (Boolean Indexing)：如何根据条件筛选数据，这是数据清洗和特征选择的基础。花式索引 (Fancy Indexing)：使用整数数组或列表来选择不连续的元素，并理解其返回结果始终是副本的原因。广播 (Broadcasting) 规则详解：广播是NumPy实现简洁代码和高效计算的魔法。我们将详细分解NumPy处理维度不匹配的数组时的四条严格规则，并通过复杂的实例（如高维张量运算）来巩固这一核心概念。第二部分：向量化——告别循环的艺术现代科学计算的核心思想是向量化。本部分致力于将读者的思维从传统的迭代循环（Imperative Style）彻底转换到高效的声明式（Declarative）向量操作。 4. 基础的数组操作与数学函数我们将覆盖NumPy提供的全套通用函数 (ufuncs)。这不仅仅是加减乘除，更包括对数、指数、三角函数等。重点将放在ufuncs的通用性：它们如何应用于任意形状的数组，以及如何利用`out`参数控制结果的存储位置以优化内存使用。 5. 轴（Axis）的概念与聚合在处理多维数据时，理解“轴”的含义至关重要。本书将清晰界定不同维度下的轴编号，并以此为基础，系统性地探讨聚合函数（如`sum`, `mean`, `std`, `max`）如何沿着指定轴或在整个数组上进行计算。我们将展示如何巧妙地利用轴操作来计算行均值、列方差等复杂统计量。 6. 线性代数基础与矩阵运算 NumPy是Python实现线性代数运算的标准工具。我们将详述：矩阵乘法：区分``操作符（逐元素乘法）与`@`操作符（矩阵乘法或`np.dot`）的使用场景和数学含义。逆矩阵、行列式与特征值分解：介绍`numpy.linalg`模块，并解释这些操作在几何变换、求解线性方程组中的应用。第三部分：数据重塑与跨领域连接高效的数据处理要求我们能够灵活地改变数据的组织结构，并能与其他关键库无缝协作。 7. 数组的形变与重排掌握数组的“形状”管理是成为NumPy专家的必经之路。我们将深入研究： `reshape`, `transpose`, `swapaxes`：理解这些函数如何不改变底层数据，仅改变数据的逻辑视图。堆叠与拆分：详细介绍`vstack`, `hstack`, `dstack`（垂直、水平、深度堆叠）以及对应的拆分函数（`split`, `vsplit`, `hsplit`）。 8. 数据的输入/输出 (I/O) 实际应用中，数据往往需要持久化存储。我们将探讨NumPy专有的二进制格式`.npy`和`.npz`的优势（速度与数据类型保持性），以及如何利用它们实现高效的Checkpoints。同时，也会涉及与通用文本文件（CSV）的交互。 9. 桥接生态系统 NumPy是Python科学计算生态系统的基石。本书的最后部分将着重展示NumPy如何与以下库高效集成： Pandas：理解Series和DataFrame底层如何依赖NumPy数组，以及两者之间数据转换的最佳实践。 Matplotlib：如何利用NumPy生成的数组直接进行高效的绘图和数据可视化。 SciPy：初步介绍SciPy如何建立在NumPy之上，提供更高级的优化、信号处理和稀疏矩阵功能。总结本书不只是一个工具箱的目录，它更是一套关于如何思考数值问题的方法论。通过对NumPy底层机制的透彻理解，你将能够编写出更快速、更稳定、更具可读性的Python代码，为更深入的机器学习、数据分析和科学建模打下坚实的基础。掌握了这些原则，你将能够独立应对未来任何版本的NumPy带来的新特性和挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

有点用形式是以例子的方式就不知道全不全适合不太愿意刚开始就去看文档的筒子们实在找不到相关的书籍用用还不错为啥评论还要限制字数？？？？？？？为啥评论还要限制字数？？？？？？？为啥评论还要限制字数？？？？？？？为啥评论还要限制字数？？？？？？？为啥...

评分☆☆☆☆☆

感觉目录编排的不是很清晰，不太适合国人的理解，不过总的来说还是好书。numpy本身的官方教程立足于developer的角度，本书立足于user的角度，所以更适合一些需要使用python作为数值计算和数据分析处理的人。好像现在使用python进行数值计算越来越多了，有空还想研究一下PyIMSL ...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一个动手能力很强的人，总是喜欢边学边练。这本书的设计恰好迎合了我的学习习惯。在讲解完每一个重要的概念后，书中都会提供一系列的练习题，从易到难，逐步引导你去巩固所学知识。而且，这些练习题的答案也提供了详细的解释，让你不仅知道“是什么”，更知道“为什么”。我特别喜欢它在一些复杂操作的练习中，会给出提示，让你不用因为卡住而放弃。通过这些练习，我真正地将理论知识内化成了自己的技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定编程基础，但接触 NumPy 不久的学习者，这本书的到来无疑为我扫清了不少迷雾。它并没有把我当成一个彻头彻尾的新手，而是假定我具备一些基本的编程常识，并在此基础上深入探讨 NumPy 的特性。对于那些初学者可能会感到畏惧的“向量化”和“广播机制”，书中用非常清晰的逻辑和生动形象的比喻，让我茅塞顿开。我惊喜地发现，原本在 Python 中需要循环才能完成的任务，通过 NumPy 的强大功能，变得如此简洁高效。这本书的排版也十分考究，代码块的清晰度和注释的到位，都大大降低了阅读的门槛。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书的初衷是想快速掌握 NumPy 的常用功能，以便能更快地投入到我的数据分析项目中。而这本书，恰恰满足了我这个“实用主义者”的需求。它并没有过多的理论铺垫，而是直击核心，用大量实际的案例来展示 NumPy 的强大之处。从数据加载、清洗、转换，到统计分析和可视化，书中几乎涵盖了我在日常工作中会遇到的绝大多数场景。我特别喜欢它在讲解某个函数时，不仅给出了函数签名和参数说明，还配以相应的代码示例，并解释了输出结果的含义。这种“拿来就能用”的风格，让我效率倍增。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位耐心十足的导师，即便我这个对数据科学一窍不通的初学者，在它面前也渐渐放下了心中的忐忑。它并非那种直奔主题、省略细节的“速成”手册，而是以一种循序渐进、温和的方式，引导你一点点熟悉 NumPy 的世界。从最基础的数组概念，到那些看似繁复却至关重要的操作，书中总能找到恰到好处的解释和生动的例子。我尤其欣赏它在讲解过程中，并没有一味地堆砌代码，而是花了不少笔墨去阐述“为什么”要这样做，以及这些操作在实际应用中能解决什么问题。这让我不再是机械地模仿，而是开始真正理解 NumPy 的核心价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于，它不仅仅是在教我如何使用 NumPy，更是在培养我用 NumPy 的思维方式。它让我明白，如何将现实世界的问题抽象成 NumPy 可以处理的数组结构，以及如何利用 NumPy 的高效运算能力来解决这些问题。书中对于数组的各种操作，从基本的算术运算到复杂的线性代数，都给出了清晰的逻辑和实用的应用场景。我发现，一旦我掌握了这种思维方式，即使面对新的、未曾接触过的 NumPy 功能，我也能快速理解并应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学生，正在学习数据科学相关课程，因此对于 NumPy 的掌握程度直接关系到我项目的进展。这本书给我最深刻的印象是它的“深度”与“广度”兼具。它不仅详尽地介绍了 NumPy 的基础知识，更重要的是，它还触及了一些高级概念，例如多维数组的切片、索引技巧，以及一些优化性能的策略。书中对于矩阵运算的讲解，更是让我这个数学基础相对薄弱的学生，也能轻松理解其背后的原理。我发现，通过这本书的学习，我不再仅仅是“会用”NumPy，而是开始“理解”NumPy。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。作为一名有着一定数据科学基础的学习者，我原本以为这本书可能只是对 NumPy 的基础介绍。然而，当我深入阅读后，我发现它对于 NumPy 的很多高级特性，例如数组的内存视图、数据类型系统，以及更复杂的索引和切片技术，都有着非常深入的讲解。书中还涉及了一些性能优化的技巧，这对于处理大规模数据非常重要。我惊喜地发现，这本书不仅适合初学者，也能为有经验的用户提供新的视角和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据分析有浓厚兴趣的业余爱好者，起初对 NumPy 一无所知，甚至觉得它是一个非常抽象的概念。但是，这本书的到来，彻底改变了我的看法。它用非常直观的方式，将 NumPy 描绘成了一个强大的数据处理工具。从如何创建和操作数组，到如何进行数据的筛选、排序和分组，书中都有详尽的介绍。我尤其喜欢它在讲解数组的“形状”和“维度”时，使用了许多类比，比如将数组想象成表格或者立方体，这让我很快就理解了这些抽象的概念。

评分☆☆☆☆☆

在选择 NumPy 的入门书籍时，我曾有过一些犹豫，担心市面上充斥着一些内容陈旧、讲解含糊的书籍。但当我翻开《NumPy 1.5 Beginner's Guide》时，我意识到我的担忧是多余的。这本书不仅内容新颖，涵盖了 NumPy 的核心特性，而且讲解方式非常灵活。它并非一成不变地遵循某种固定的叙事模式，而是根据不同的主题，采用最适合的讲解方式。有时是循序渐进的讲解，有时是案例驱动的分析，有时又是对某个关键概念的深入剖析。这种多样化的讲解风格，让我在阅读过程中始终保持着新鲜感和学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，就像是在与一位经验丰富的老朋友交流。它没有那种高高在上的学术腔调，而是以一种非常亲切、易于理解的语言，和你分享 NumPy 的点点滴滴。我尤其欣赏它在讲解过程中，时不时穿插一些“过来人”的经验之谈，比如在处理某些数据时容易遇到的陷阱，以及一些更优的解决方案。这些“彩蛋”般的信息，往往比纯粹的技术讲解更能让我印象深刻，并且在实际操作中受益匪浅。

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到专业的函数就看不懂了

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