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python金融数据分析pdf-稀奇屋专业分享

时间:2021-06-05 11:36:13   作者:稀奇屋   来源:   阅读:147   评论:0
内容摘要:扫一扫,直接在手机上打开 1.如何快速上手使用Python进行金融数据分析所说所有的变量都是对象。对象在python里,其实是一个指针,指向一个数据结构,数据结构里有属性,有方法。从面向对象OO的概念来讲,对象是类的一个实例。在python里很简单,对象就是变量。clas......
扫一扫,直接在手机上打开

1.如何快速上手使用Python进行金融数据分析

所说所有的变量都是对象。 对象在python里,其实是一个指针,指向一个数据结构,数据结构里有属性,有方法。

从面向对象OO的概念来讲,对象是类的一个实例。在python里很简单,对象就是变量。

class A: myname="class a" 上面就是一个类。不是对象 a=A() 这里变量a就是一个对象。

它有一个属性(类属性),myname,你可以显示出来 print a.myname 所以,你看到一个变量后面跟点一个小数点。

2.python数据分析需要哪些库

1Numpy对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。

以下是它提供的一些功能:1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。

3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。2ScipyScipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。

SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。

3PandasPandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。

1. 带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐,以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。

2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。3. 合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)中能找到 的关系操作。

Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。是Python的一个可视化模块。

它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。

在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。

5Scikit-learnScikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。

Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。

3.如何利用python进行数据分析

近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集,数据管理,以及数据分析,得出的结论用作商业决策,业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应,银行的贷款决定,这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据,安全,数字和软件分析等领域有很深远的影响,下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续:

在这个信息过载的世界,只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学,它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。

使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java,那么对你来说,Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现,有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具,因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域,Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。

除了Python在数据分析中那些很明显的优点(易学,大量的在线社区等等)之外,在数据科学中的广泛使用,以及我们今天看到的大多数基于网络的分析,是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。

不论是金融衍生品还时大数据分析,Python都发挥了重要的作用。就前者而言,Python能够很好地和其它系统,软件工具以及数据流结合在一起,当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好,它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。

4.入门Python数据分析,请问看什么书籍

如果你已经决定学习Python数据分析,但是之前没有编程经验,那么,这6本书将会是你的正确选择。

《Python科学计算》

从发行版的安装开始,这本书将科学计算及可视化的常见函数库,如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等,都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广,可能对于单个函数库来说还不够深入,但是这本书能够让人快速上手,全面了解科学计算所用到的常用函数库。进而在此基础上选择自己需要的函数库进行深入学习,相对来说要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》

面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干,条理清晰,将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》,但这本书相比于前者,就显得结构有些杂乱,内容上也有些不上不下,如果要看的话,建议看完第一本再来看这本。在这里还想顺便吐槽一下这两本书的中文书名翻译。为了能够多卖几本,出版社也是蛮拼的,想方设法都要跟数据分析几个字挂上钩,就好像现在某些书总要扯上云和大数据一样。此外,还有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的书,可以作为SciPy的入门教程来学习(似乎还没出中文版)。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》

这本书也是从numpy讲起,侧重于数据分析的各个流程,包括数据的存取、规整、可视化等等。此外,本书还涉及了pandas这个库,有兴趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《机器学习实战》

Python机器学习的白盒入门教程,着重于讲解机器学习的各类常用算法,以及如何用Python来实现它们。这是一本教你如何造轮子的书,但是造出来的轮子似乎也不怎么好用就是了。不过,对于立志要造汽车的人们来说,了解一下轮子的结构和原理,还是十分必要的。此外,打算阅读此书之前,如果各位的高数线代概率论都忘得差不多了的话,还是先补一补比较好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《机器学习系统设计》

Python机器学习的黑盒入门教程。如果说上一本书是教你如何组装轮子的话,这本书就是直接告诉你怎么把轮子转起来以及如何才能转得更好。至于轮子为什么能转起来,请参阅上一本书。另外,可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》这本书来阅读(暂无中文版)。这本书是针对Python的机器学习库scikit-learn进行专门讲解的一本书,100页左右,可以作为官方文档的拓展读物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python处理金融数据的一本书,应该是中国人写的,Packt出版,不过似乎现在还没有中文版。比起前面几本书,这本书专业性要强一些,侧重于金融数据分析。这本书我还没怎么看,也写不出什么更详细的介绍。之所以把它列出来,是因为在查资料的时候发现,O'Reilly年底似乎也准备出一本《Python for Finance》。看来Python真的是越来越火了。

5.如何利用python进行数据分析

1. 运算优先级

括号、指数、乘、除、加、减

2

如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误,记得在最顶端加一行 # -- coding: utf-8 --

3. Python格式化字符

使用更多的格式化字符。例如 %r 就是是非常有用的一个,它的含义是“不管什么都打印出来”。

%s -- string

%% 百分号标记 #就是输出一个%

%c 字符及其ASCII码

%s 字符串

%d 有符号整数(十进制)

%u 无符号整数(十进制)

%o 无符号整数(八进制)

%x 无符号整数(十六进制)

%X 无符号整数(十六进制大写字符)

%e 浮点数字(科学计数法)

%E 浮点数字(科学计数法,用E代替e)

%f 浮点数字(用小数点符号)

%g 浮点数字(根据值的大小采用%e或%f)

%G 浮点数字(类似于%g)

%p 指针(用十六进制打印值的内存地址)

%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中

%c 转换成字符(ASCII 码值,或者长度为一的字符串)

%r 优先用repr()函数进行字符串转换(Python2.0新增)

%s 优先用str()函数进行字符串转换

%d / %i 转成有符号十进制数

%u 转成无符号十进制数

%o 转成无符号八进制数

%x / %X (Unsigned)转成无符号十六进制数(x / X 代表转换后的十六进制字符的大小写)

%e / %E 转成科学计数法(e / E控制输出e / E)

%f / %F 转成浮点数(小数部分自然截断)

%g / %G : %e和%f / %E和%F 的简写

%% 输出%

辅助符号 说明

* 定义宽度或者小数点精度

- 用做左对齐

+ 在正数前面显示加号(+)

在正数前面显示空格

# 在八进制数前面显示零(0),在十六进制前面显示“0x”或者“0X”(取决于用的是“x”还是“X”)

0 显示的数字前面填充“0”而不是默认的空格

m.n m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)



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