作为NumPy的使用者,我们正生活在一个令人兴奋的时代。每周甚至每天,似乎都有新的NumPy相关的开发进展引起我们的关注。就在本书写作期间,NumFOCUS基金会(NumPy Foundation of Open Code for Usable Science)成立了,基于LLVM框架并且支持NumPy的动态Python编译器项目Numba宣告启动,谷歌公司在其云计算产品Google App Engine中也增加了对NumPy的支持。
我们预计,NumPy将会改进对GPU和CPU集群的并发性支持,类似OLAP的查询操作也将有可能支持NumPy数组类型的使用。
这是一个好消息。不过我们也要意识到,在Python科学软件生态系统中,NumPy只是其中一员。除了NumPy,还有SciPy、Matplotlib(一个非常有用的Python绘图库)、IPython(一个交互式Shell)和Scikits等。在Python生态系统之外,诸如R、C和Fortran等编程语言也非常流行。我们将会讨论与这些编程环境交换数据的细节。
文章目录
使用IPython
- Numpy 安装IPython
- Numpy 使用IPython的shell
- Numpy 阅读手册页
- Numpy 安装Matplotlib
- Numpy 运行基于Web的notebook
- Numpy 导出基于Web的notebook
- Numpy 导入基于Web的notebook
- Numpy 配置notebook服务器
- Numpy 初探SymPy配置
- Numpy 安装SciPy
高级索引和数组概念
- Numpy 安装PIL
- Numpy 调整图像大小
- Numpy 创建视图和副本
- Numpy 翻转图像
- Numpy 高级索引
- Numpy 位置列表型索引
- Numpy 布尔型索引
- Numpy 数独游戏中的跨度技巧
- Numpy 用广播机制扩展数组
常用函数
- Numpy 斐波纳契数列求和
- Numpy 寻找质因数
- Numpy 寻找回文数
- Numpy 确定稳态向量
- Numpy 发现幂律分布
- Numpy 定期在低点做交易
- Numpy 随机时间点做交易
- Numpy 埃氏筛筛选整数
NumPy与其他软件的交互
- Numpy 使用缓冲区协议
- Numpy 使用数组接口
- Numpy 与MATLAB和Octave交换数据
- Numpy 安装RPy2
- Numpy 连接到R
- Numpy 传递NumPy数组到JPype
- Numpy 谷歌云中部署NumPy
声音和图像处理
- Numpy 加载图像到内存映射区
- Numpy 合并图像
- Numpy 图像的模糊化处理
- Numpy 复制声音片段
- Numpy 合成声音
- Numpy 设计音频滤波器
- Numpy 用索贝尔滤波器进行边缘检测
特殊类型数组与通用函数
性能分析与调试
- Numpy 用timeit进行性能分析
- Numpy 用IPython进行性能分析
- Numpy 安装line_profiler
- Numpy 用line_profiler分析代码
- Numpy 用cProfile扩展模块分析代码
- Numpy 用IPython进行调试
- Numpy 用pudb进行调试
质量保证
- Numpy 安装Pyflakes
- Numpy 用Pyflakes进行静态分析
- Numpy 用Pylint分析代码
- Numpy 用docstrings测试代码
- Numpy 编写单元测试
- Numpy 用模拟对象测试代码
- Numpy 基于BDD方式的测试
用Cython为代码提速
- Numpy 安装Cython
- Numpy 构建Hello World程序
- Numpy 在Cython中使用NumPy
- Numpy 调用C语言函数
- Numpy 分析Cython代码
- Numpy 用Cython求阶乘的近似值
有趣的Scikits
- Numpy 安装scikits-learn
- Numpy 加载范例数据集
- Numpy 用scikits-learn对道琼斯成分股做聚类分析
- Numpy 安装scikits-statsmodels
- Numpy 用scikits-statsmodels做正态性检验
- Numpy 安装scikits-image
- Numpy 检测角点
- Numpy 检测边缘
- Numpy 安装Pandas
- Numpy 用Pandas估计股票收益
- Numpy 从statsmodels加载数据到pandas对象
- Numpy 重采样时间序列数据