NumPy Cookbook.pdf（Python大数据基础）

本书主要是通过近70个鲜活的使用NumPy进行数据分析的例子来讲述如何使用NumPy进行数据分析和科学计算。numpy是python实现的科学计算包。目前基于python大数据分析基本都是使用NumPy这个工具包完成的，所以如果想从事大数据分析相关工作，学习numPy技术必不可少。本书详细介绍了python下的numPy编程和使用，是一本不可多得的讲述NumPy的书籍。 本书《NumPy Cookbook》致力于通过实例教学的方式，向读者展示如何使用Python中的NumPy库进行数据分析和科学计算。NumPy是一个开源的数学库，其被广泛应用于Python编程中，尤其是在大数据分析领域。由于大数据分析工作几乎都会用到NumPy这个工具包，因此掌握NumPy技术对于希望从事大数据相关工作的人士来说是必不可少的。 我们需要了解NumPy库本身。NumPy（Numerical Python）是一个运行在Python之上的开源数学库，它提供了强大的N维数组对象、广播功能、以及用于整合C/C++和Fortran代码的工具。NumPy的核心是其多维数组对象——ndarray。利用这个数组对象，我们可以快速进行数组运算和执行复杂的数学函数。此外，NumPy库中还包含了大量的线性代数、傅里叶变换和随机数生成的工具。这些工具使得NumPy成为数据分析、图像处理、数值计算等领域的强大工具。 接着，我们来探讨一下大数据分析和Python之间的关系。Python由于其简洁性和强大的库支持，已经成为数据分析和大数据处理的重要语言。Python的易学性、广泛的应用范围，以及大量的第三方库，使得它成为数据科学家和分析师的首选。在众多的Python库中，NumPy以其高效的数值计算能力占有举足轻重的地位。特别是当涉及到大规模数据集时，NumPy能够提供优化的数据存储和处理，从而加快了数据分析的速度。 本书的作者Ivan Idris拥有实验物理学硕士学位，并且在应用计算机科学方面有很强的背景。毕业后，Ivan在多家公司担任Java开发人员、数据仓库开发人员和质量保证分析师。他的主要专业兴趣集中在商业智能、大数据和云计算领域。Ivan热衷于编写清晰、可测试的代码以及撰写有趣的技术文章。他不仅是NumPy Cookbook的作者，还是NumPy 1.5 Beginner's Guide的作者，并且在个人网站***上提供了更多有关NumPy的示例和文章。 《NumPy Cookbook》中的70多个食谱式例子被设计用来帮助读者掌握NumPy编程并能够灵活运用。这些例子覆盖了从基础的NumPy数组操作到高级的数学函数应用和数据处理的各个方面。通过这些实战例子，读者可以学习如何使用NumPy执行各种数学和统计运算，以及如何使用NumPy处理数据集的加载、清洗和转换工作。 在大数据分析中，数据处理是一个非常重要的环节。使用NumPy，数据分析师可以高效地进行数据预处理、数据清洗和数据转换等工作。例如，NumPy的数组操作可以用来筛选数据集中的特定记录，或者对数据集的特定列进行数学运算。NumPy的高效内存管理使得处理大规模数据集成为可能，而且它的数组操作通常比纯Python代码要快得多。 《NumPy Cookbook》不仅覆盖了NumPy的基本使用方法，还深入探讨了一些高级技术，比如如何使用NumPy进行复杂的数学建模，如何利用其内置的高级数学函数处理科学计算任务，以及如何与Python中的其他库如SciPy、Pandas等协同工作。由于NumPy的数组结构与其他科学计算库兼容性极好，它可以非常自然地成为构建复杂数据分析和科学计算应用的基石。 本书在内容的编排上，注重实践与理论相结合。作者通过对每一个食谱式例子的详细讲解，使读者能够更好地理解NumPy在实际数据处理中的应用。书中的每一个食谱都是为了解决一个具体问题而设计的，它们可以独立学习，也可以作为构建复杂应用的基础。读者在学习这些食谱的过程中，不仅能够掌握NumPy的使用技巧，还能提高自己解决实际问题的能力。 在大数据分析领域，掌握NumPy库的使用是至关重要的。NumPy不仅可以大幅提升数据处理的效率，还能够帮助数据分析者在工作中更加得心应手地处理各种数学和统计问题。通过本书的学习，读者将能够掌握如何使用NumPy进行数据分析，这无疑将为希望从事大数据分析工作的人士提供极大的帮助。