讀《利用 Python 進行資料分析》pdf__Python
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此篇文章沒有記錄什麼有價值的東西，只是列出了目錄。最近沒太多時間關注 python 了。
2013.9 Wes McKinney 著 2014.1 中文第一版，463頁，O'Reilly 第3章，IPython 開發環境 第4章，NumPy基礎 第5章，pandas入門 第6章，資料載入，儲存與檔案格式 第7章，資料規整化：清理、轉換、合并、重塑 第8章，繪圖和可視化 第9章，資料彙總與分組運算 第10章，時間序列 第11章，金融和經濟資料應用 第12章，NumPy進階應用程式 附錄A Python語言精要
處理資料對象：結構化資料 多維陣列（矩陣） 表格型資料（各欄欄位可能是字串，數值，日期等）或用定位字元，逗號為分隔字元的文字檔 通過關鍵列聯絡的多個表 間隔平均或不平均的時間序列
不適合 Python 的情境 高頻交易系統對時間要求高。 高並發，多線程的應用程式。Python 有個叫全域解譯器鎖（Global Interpreter Lock, GIL）防止解譯器同時執行多條 Python 位元組碼指令的機制。
PS.Cython 項目可以整合 OpenMP （並行計算的 c 架構）
NumPy (Numerical Python) 科學計算基礎包，功能： 多維陣列對象 ndarray 對數組執行元素級計算及對數組執行計算的函數 讀寫硬碟上數組的資料集的工具 線性代數運算，傅裡葉變換，隨機數產生 將 c , c++, Fortran 代碼整合到 Python 的工具。 c ，Fortran 編寫的庫可以直接操作 NumPy 數組中的資料，無需進行任何資料複製工作。 pandas 資料分析功能，資料結構和函數支援。DataFrame 對象是面向列（column-oriented）的二維表結構，含有行標和列標。 panel data 面板資料，是計量經濟學中關於多維度結構化資料集的一個術語。 20 page
網路資源： http://lib.csdn.net/base/11/structure
妻子的微店，賣鐵皮石斛 等
