Python是一種流行的通用編程語言，在科學領域被廣泛使用。你很容易在Python代碼中調用以前的C、Fortran或者R代碼。
Python是面向對象語言，比C和Fortran更 加高級。使用Python可以寫出易讀、整潔並且缺陷最少的代碼。然而，Python本 身並不具有與Matlab等效的功能塊，而這恰恰就是NumPy存在的意義。本文就是要介紹NumPy以及相關的Python科學計算庫，如SciPy和Matplotib。
NumPy ( Numerical Python的縮寫)是- -個開源的Python科學計算庫。使用NumPy,就可以很自然地使用數組和矩陣。NumPy包含很多實用的數學函數,涵蓋線性代數運算、傅裡葉變換和隨機數生成等功能。
如果你的系統中已經裝有LAPACK, NumPy的線性代數模塊會調用它，否則NumPy將使用自己實現的庫函數。LAPACK是一個著名的數值計算庫，最初是用Fortran寫成的,Matlab同樣也需要調用它。從某種意義上講，NumPy 可以取代Matlab和Mathematica的部分功能，並且允許用戶進行快速的交互式原型設計。
本書內容
第1章——指導你在系統中安裝NumPy,並創建一個基本的NumPy應用程序。
第2章——介紹NumPy數組對象以及一- 些基礎知識。
第3章——教你使用NumPy中最常用的基本數學和統計分析函數。
第4章——講述如何便捷地使用NumPy,包括如何選取數組的某- -部分 (例如根據-組布爾值來選取)、多項式擬合，以及操縱NumPy對象的形態。
第5章——涵蓋了矩陣和通用函數的內容。矩陣在數學中使用廣泛，在NumPy中也有專門的對象來表示。通用函數( ufuncs)是-個能用於NumPy對象的標量函數，該函數的輸人為一-組標量，並將生成- -組標量作為輸出。
第6章——探討通用函數的- -些基 本模塊。通用函數通常可映射到對應的數學運算，如加、減、乘、除等。
第7章——介紹NumPy中的-些專用函數。作為NumPy用戶，我們時常發現自己有-些特殊的需求。幸運的是，NumPy能滿足我們的大部分需求。
第8章——介紹怎樣編寫NumPy的單元測試代碼。
第9章——深入介紹非常有用的Python繪圖庫Matplotib。雖然NumPy本身不能用來繪圖，但是Matplotib和NumPy兩者完美地結合在- -起，其繪圖能力可與Matab相媲美。
第10章——更詳細地介紹SciPy。如前所述，SciPy和NumPy 是有歷史淵源的，SiPy是- 套高端Python科學計算框架，可以與NumPy共同使用。
第11章——是本書的“餐後甜點”，這一-章介紹如何用NumPy和Pygame寫出有趣的游戲。同時，我們也將從中“品嘗”到人工智能的“滋味”。
目錄
目錄
第1章數據分析簡介
第2章Python世界簡介
第3章NumPy庫
第4章pandas庫簡介
第5章pandas: 數據讀寫
第6章深入pandas:數據處理
第7章用matplotlib實現數據可視化
第8章用scikit-learn庫實現機器學習
第9章數據分析實例一氣象數據
第10章lPython Notebook內嵌JavaScript庫D3
第11章識別手寫體數字
