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：

妻子的微店，卖铁皮石斛 等


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