本书介绍了70多种学习Python开源数学库NumPy的有趣方法，教会读者如何安装和使用Numpy，并了解一些相关概念，进而掌握NumPy arrays及其通用功能，书中的例子还涉及Matplotlib、SciPy等Python科学计算生态系统中的其他重要软件。此外，还介绍了NumPy和其他软件的交互、性能分析和调试、软件测试和Cython等比较高阶的话题。
第2章 高级索引和数组概念- 2.1 引言
- 2.2 安装SciPy
- 2.3 安装PIL
- 2.4 调整图像大小
- 2.5 创建视图和副本
- 2.6 翻转图像
- 2.7 高级索引
- 2.8 位置列表型索引
- 2.9 布尔型索引
- 2.10 数独游戏中的跨度技巧
- 2.11 用广播机制扩展数组
第3章 常用函数- 3.1 引言
- 3.2 斐波纳契数列求和
- 3.3 寻找质因数
- 3.4 寻找回文数
- 3.5 确定稳态向量
- 3.6 发现幂律分布
- 3.7 定期在低点做交易
- 3.8 模拟在随机时间点做交易
- 3.9 用埃氏筛筛选整数
第4章 NumPy与其他软件的交互- 4.1 引言
- 4.2 使用缓冲区协议
- 4.3 使用数组接口
- 4.4 与MATLAB和Octave交换数据
- 4.5 安装RPy2
- 4.6 连接到R
- 4.7 安装JPype
- 4.8 传递NumPy数组到JPype
- 4.9 安装谷歌应用程序引擎
- 4.10 在谷歌云中部署NumPy代码
- 4.11 在Python Anywhere的Web控制台中运行NumPy代码
- 4.12 设置PiCloud
第5章 声音和图像处理- 5.1 引言
- 5.2 加载图像到内存映射区
- 5.3 合并图像
- 5.4 图像的模糊化处理
- 5.5 复制声音片段
- 5.6 合成声音
- 5.7 设计音频滤波器
- 5.8 用索贝尔滤波器进行边缘检测
第6章 特殊类型数组与通用函数- 6.1 引言
- 6.2 创建一个通用函数
- 6.3 寻找勾股数
- 6.4 用chararray做字符串操作
- 6.5 创建一个masked类型的数组
- 6.6 忽略负值和极值
- 6.7 用recarray创建评分表
第7章 性能分析与调试- 7.1 引言
- 7.2 用timeit进行性能分析
- 7.3 用IPython进行性能分析
- 7.4 安装line_profiler
- 7.5 用line_profiler分析代码
- 7.6 用cProfile扩展模块分析代码
- 7.7 用IPython进行调试
- 7.8 用pudb进行调试
第8章 质量保证- 8.1 引言
- 8.2 安装Pyflakes
- 8.3 用Pyflakes进行静态分析
- 8.4 用Pylint分析代码
- 8.5 用Pychecker进行静态分析
- 8.6 用docstrings测试代码
- 8.7 编写单元测试
- 8.8 用模拟对象测试代码
- 8.9 基于BDD方式的测试
第9章 用Cython为代码提速- 9.1 引言
- 9.2 安装Cython
- 9.3 构建Hello World程序
- 9.4 在Cython中使用NumPy
- 9.5 调用C语言函数
- 9.6 分析Cython代码
- 9.7 用Cython求阶乘的近似值
第10章 有趣的Scikits- 10.1 引言
- 10.2 安装scikits-learn
- 10.3 加载范例数据集
- 10.4 用scikits-learn对道琼斯成分股做聚类分析
- 10.5 安装scikits-statsmodels
- 10.6 用scikits-statsmodels做正态性检验
- 10.7 安装scikits-image
- 10.8 检测角点
- 10.9 检测边缘
- 10.10 安装Pandas
- 10.11 用Pandas估计股票收益的相关性
- 10.12 从statsmodels加载数据到pandas对象
- 10.13 重采样时间序列数据
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