《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南.第2版》高清高质量PDF电子书+源码

NumPy是一个高性能的Python科学计算库,用于处理大型多维数组和矩阵。本书旨在帮助读者了解NumPy的基本概念、功能和用法,并提供实际的示例和练习,读者可以快速掌握NumPy的基本概念和用法,并能够应用NumPy进行数据分析和科学计算。

第二版对第一版进行了更新和改进,以反映NumPy库的最新版本和功能。它适用于那些对数据分析、科学计算和机器学习等领域感兴趣的初学者。读者不需要具备深入的数学或编程背景,但需要熟悉Python编程语言。

本书的内容包括以下几个方面:

  1. NumPy的基本概念和数组操作:介绍NumPy库的核心概念,如数组、数据类型和形状。还包括数组的创建、索引、切片和操作等基本操作。
  2. 数组操作和运算:介绍NumPy提供的各种数组操作和运算,包括元素级别的操作、数组的数学运算、逻辑运算和广播等。
  3. 数组的高级操作:介绍NumPy提供的高级数组操作,如数组的排序、去重、连接和分割等。
  4. 数组的输入和输出:介绍如何将数组保存到文件中,以及如何从文件中读取数组。还包括使用NumPy与其他数据分析工具(如Pandas)进行数据交互的方法。
  5. 数组的数学和统计计算:介绍NumPy提供的各种数学和统计计算函数,如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。
  6. 多维数组和线性代数:介绍多维数组的创建和操作,以及NumPy提供的线性代数函数,如矩阵乘法、逆矩阵、特征值和特征向量等。
  7. NumPy的扩展和应用:介绍如何使用NumPy进行数据分析和科学计算,包括数组的统计分析、图像处理、信号处理和机器学习等应用。

本书的特点是注重实践和实例,每个章节都包含大量的示例代码和练习题,读者可以通过实际操作来巩固所学知识。此外,本书还提供了一些额外的资源,如在线代码库和附加的学习资料,以帮助读者更好地理解和应用NumPy。

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