读《利用 Python 进行数据分析》pdf

此篇文章没有记录什么有价值的东西，只是列出了目录。最近没太多时间关注 python 了。

2013.9 Wes McKinney 著
2014.1 中文第一版，463页，O'Reilly
第3章，IPython 开发环境
第4章，NumPy基础
第5章，pandas入门
第6章，数据加载，存储与文件格式
第7章，数据规整化：清理、转换、合并、重塑
第8章，绘图和可视化
第9章，数据聚合与分组运算
第10章，时间序列
第11章，金融和经济数据应用
第12章，NumPy高级应用
附录A Python语言精要

处理数据对象：结构化数据
多维数组（矩阵）
表格型数据（各列字段可能是字符串，数值，日期等）或用制表符，逗号为分隔符的文本文件
通过关键列联系的多个表
间隔平均或不平均的时间序列

不适合 Python 的场景
高频交易系统对时间要求高。
高并发，多线程的应用程序。Python 有个叫全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）防止解释器同时执行多条 Python 字节码指令的机制。

PS.Cython 项目可以集成 OpenMP （并行计算的 c 框架）

NumPy (Numerical Python) 科学计算基础包，功能：
多维数组对象 ndarray
对数组执行元素级计算及对数组执行计算的函数
读写硬盘上数组的数据集的工具
线性代数运算，傅里叶变换，随机数生成
将 c , c++, Fortran 代码集成到 Python 的工具。
c ，Fortran 编写的库可以直接操作 NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。
pandas 数据分析功能，数据结构和函数支持。DataFrame 对象是面向列（column-oriented）的二维表结构，含有行标和列标。
panel data 面板数据，是计量经济学中关于多维结构化数据集的一个术语。
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网络资源：
http://lib.csdn.net/base/11/structure

妻子的微店，卖铁皮石斛 等