第1章 NumPy快速入门
1.1 Python
1.2 动手实践：在不同的操作系统上安装Python
1.3 Windows
1.4 动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
1.5 Linux
1.6 动手实践：在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
1.7 Mac OS X
1.8 动手实践：在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy
1.9 动手实践：使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython
1.10 编译源代码
1.11 数组对象
1.12 动手实践：向量加法
1.13 IPython：一个交互式shell工具
1.14 在线资源和帮助
1.15 本章小结
第2章 NumPy基础
2.1 NumPy数组对象
2.2 动手实践：创建多维数组
2.2.1 选取数组元素
2.2.2 NumPy数据类型
2.2.3 数据类型对象
2.2.4 字符编码
2.2.5 自定义数据类型
2.2.6 dtype类的属性
2.3 动手实践：创建自定义数据类型
2.4 一维数组的索引和切片
2.5 动手实践：多维数组的切片和索引
2.6 动手实践：改变数组的维度
2.7 数组的组合
2.8 动手实践：组合数组
2.9 数组的分割
2.10 动手实践：分割数组
2.11 数组的属性
2.12 动手实践：数组的转换
2.13 本章小结
第3章 常用函数
3.1 文件读写
3.2 动手实践：读写文件
3.3 CSV文件
3.4 动手实践：读入CSV文件
3.5 成交量加权平均价格（VWAP）
3.6 动手实践：计算成交量加权平均价格
3.6.1 算术平均值函数
3.6.2 时间加权平均价格
3.7 取值范围
3.8 动手实践：找到最大值和最小值
3.9 统计分析
3.10 动手实践：简单统计分析
3.11 股票收益率
3.12 动手实践：分析股票收益率
3.13 日期分析
3.14 动手实践：分析日期数据
3.15 周汇总
3.16 动手实践：汇总数据
3.17 真实波动幅度均值（ATR）
3.18 动手实践：计算真实波动幅度均值
3.19 简单移动平均线
3.20 动手实践：计算简单移动平均线
3.21 指数移动平均线
3.22 动手实践：计算指数移动平均线
3.23 布林带
3.24 动手实践：绘制布林带
3.25 线性模型
3.26 动手实践：用线性模型预测价格
3.27 趋势线
3.28 动手实践：绘制趋势线
3.29 ndarray对象的方法
3.30 动手实践：数组的修剪和压缩
3.31 阶乘
3.32 动手实践：计算阶乘
3.33 本章小结
