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    python Cookbook 3rd Edition Documentation

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    《利用Python进行数据分析·第2版》

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    https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version

    《机器学习实战》

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    《机器学习实战》

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    《利用python进行数据分析》

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    《Python数据分析与挖掘实战》

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  • 内容简介 该书籍详细讲解了如何使用Python分析处理金融大数据;金融应用开发领域从业人员必读...《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。 目录章节 《Python金融...

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    内容简介

    该书籍详细讲解了如何使用Python分析处理金融大数据;金融应用开发领域从业人员必读。Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。

    目录章节

    《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成,以及基于Web应用和Web服务的开发;第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

    作者简介

    Yves Hilpsch是Python Quants(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是Python Quants(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件(参见http://pythonquants.com,http://quant-platfrom.com,http://dx-analytics.com),以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。
    Yves还是Derivatives Analytics withPython(Wiley Finance,2015)的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生,他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。

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  • 本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧!Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙<60 61 15 02 7> 1、《笨方法学python》 推荐...

    在当下这个数据驱动的时代,毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析,因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲,想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧!

    Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙<60 61 15 02 7>

    1、《笨方法学python》

     

    推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。

     

    2、《深入浅出数据分析》

     

    推荐理由:《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言,从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。主要内容有数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧等等,我们把它称作是一本引人入胜的数据分析启蒙书。

     

    3、《Python数据分析基础教程》

     

    推荐理由:这无疑是一本面向新手的Numpy入门指南。整本书短小精干,条理清晰,将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白,因此十分适合零基础来进项入门学习。该书主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。另外,该书针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,也提高了本书可读性。

     

    4、《Python科学计算》

     

    推荐理由:本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。不过由于涉及面太广,可能对于单个函数库来说还不够深入,但是这本书能够让入门的学习者快速上手,全面了解科学计算所用到的常用函数库。而且书中以大量实例、图表和插图引导读者逐步深入学习,以便读者能够掌握理论知识。

     

    5、《利用Python进行数据分析》

     

    推荐理由:本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,让你成为一个数据分析专家。而且,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。

     

    6、《深入浅出统计学》

     

    推荐理由:该书适合没有任何统计概率基础的人进行入门学习,因为这本书足够有趣和简单。本书涵盖的知识点包括,信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等,完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节,教给你有关这门学科的所有基础,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让你充分掌握统计学的要义,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

     

    在如今这个信息爆炸的时代,想要找到Python数据分析相关的学习资料并不困难,相反我们往往因为选择的太多而不知道该看什么。以上为大家整理出来的入门书籍清单都是公认的必看经典教材,大家可以选择自己喜欢的进行详细的学习,相信大家学完上面的任何一本书都能受益无穷。

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  • 到了Python这块,除了廖雪峰老师的课程资源,《利用Python进行数据分析》这本书也堪称经典。 这本书介绍了python3个库numpy(数组),pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)的学习。 并且在github上有人看完了...

    想入门数据分析,大家都会去网上搜一些经典书。

    到了Python这块,除了廖雪峰老师的课程资源,《利用Python进行数据分析》这本书也堪称经典。

    这本书介绍了python3个库numpy(数组),pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)的学习。

    并且在github上有人看完了英文版并且还写出了中文笔记版(精华版),特地来分享给大家。

    不过具体书籍大家找的时候还是会有一些麻烦。

    为了方便大家,我把自己找到的《利用Python进行数据分析》pdf分享出来,供大家免费学习交流,版权归原作者所有。

    https://www.turingtopia.com/article/details/533a3c29d4e54a62a62e9fd969a44b8a

    数据分析入门必读经典《利用Python进行数据分析》pdf免费分享

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  • ​点击关注 异步图书,置顶公众号每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识​​参与文末话题讨论,每日赠送异步图书——异步小编​欢迎来到Python数据分析的世界!如今,Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准...

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    ——异步小编

    ​欢迎来到Python数据分析的世界!如今,Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。我们将为读者展示一张思维导图,图1-1中将给出Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的各种程序库。NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib库共同构成了Python数据分析的基础,当前它们已经成为SciPy Stack 1.0的组成部分。在本文中,我们不仅会学习如何安装SciPy Stack 1.0和Jupyter Notebook,还将编写一些简单的数据分析代码,为后面的学习做好热身。

    下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。

    ●NumPy:这是一个通用程序库,不仅支持常用的数值数组,同时提供了用于高效处理这些数组的函数。

    ●SciPy:这是Python的科学计算库,对NumPy的功能进行了大量扩充,同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码,后来分道扬镳了。

    ●Pandas:这是一个用于数据处理的程序库,不仅提供了丰富的数据结构,同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。

    ●Matplotlib:这是一个2D绘图库,在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前,Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

    ●IPython:这个库为Python提供了强大的交互式Shell,也为Jupyter提供了内核,同时还支持交互式数据可视化功能。我们将在本文稍后介绍IPython shell。

    ●Jupyter Notebook:它提供了一个基于Web的交互式shell,可以创建和共享支持可实时代码和可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。本文稍后将会为读者进一步介绍Jupyter Notebook。 

    对于本文而言,当需要安装软件时,我们会在恰当的时机给出相应的安装说明。在安装软件的过程中遇到困难或者不能断定最佳方案时,读者可以参考图1-1,这里提供了寻找解决问题所需辅助信息的指南。

    ​图1-1

    本文将涉及以下主题。

    ●安装Python 3

    ●将IPython用作shell

    ●阅读手册页

    ●Jupyter Notebook

    ●NumPy数组

    ●一个简单的应用

    ●何处寻找帮助和参考资料

    ●列出Python库中的模块

    ●利用matplotlib可视化数据 

    1.1 安装Python 3

    本文所用软件都是基于Python 3的,所以必须首先安装Python 3。不过,对于某些操作系统而言,Python 3是默认安装的。Python具有多种实现,其中包括具有商业版权的实现和发行版。在本文中,我们只关注标准Python实现,因为它与NumPy完全兼容。

    提示:

    读者可以从https://www.python.org/download/页面下载Python 3.5.x。在这个网站上,我们可以找到为Windows和Mac OS X系统开发的安装程序,以及为Linux、UNIX和Mac OS X系统提供的源码包。我们可以从https://docs.python.org/3/using/index.html上找到在各种操作系统上安装和使用Python的相关说明。

    本文需要安装的软件,在Windows、各种Linux发行版本和Mac OS X系统上都有相应的二进制安装程序。当然,如果读者愿意,也可以使用相应的源代码发行包。对于Python,要求其版本为3.5.x或更高。Python 2.7版本的支持与维护工作已经从2015年延续至2020年,之后,我们不得不迁移到Python 3。

    1.1.1 安装数据分析程序库

    下面开始介绍如何在Windows、Linux和Mac OS X上安装和设置NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、IPython和Jupyter Notebook。下面来详细了解一下这个过程。在本文中,我们将使用pip3来安装这些库。因为从3.4版本起,pip3已经默认包含在Python的安装程序中了。

    1.1.2 Linux平台或Mac OS X平台

    为了安装这些基础的程序库,可以运行以下命令。

    ​1.1.3 Windows平台

    在撰写本文时,我们在Windows 10虚拟机上安装了以下软件,作为安装这些程序库的先决条件。

    ●Python 3.6。

    ●Microsoft Visual C++ Build Tools 2015。

    下载并安装适用于Windows平台的、预编译好的NumPy和SciPy二进制文件。

    ●我们下载了numpy-1.12.0 + mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl和scipy-0.18.1-cp36- cp36m-win_amd64.whl。

    ●下载完成后,执行命令pip3 install Downloads umpy-1.12.0 + mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl和pip3 install Downloads\scipy-0.18.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 

    安装上述软件后,为了安装其余的基础程序库,可以运行以下命令。

    ​小技巧

    使用这些命令安装Jupyter时,要先安装所有必需的软件包,如Notebook和IPython。

    1.2 将IPython用作shell

    我们知道,科学家、数据分析师和工程师经常需要进行实验,而IPython正是为实验而生的。对于IPython提供的交互式环境,明眼人一看就知道它与MATLAB、Mathematica和Maple非常接近。

    下面是IPython shell的一些特性。

    ●Tab补全功能(Tab completion),可以帮助查找命令

    ●历史记录机制

    ●行内编辑

    ●利用%run调用外部Python脚本

    ●访问系统命令

    ●访问Python的调试工具和分析工具

    下面给出IPython shell的使用方法。

    ●启动会话:要想使用IPython启动会话,需要在命令行中输入以下指令。

    小技巧

    退出IPython shell时,可以使用quit()函数或者Ctrl+D组合键。

    ●保存会话:有时我们可能想要恢复之前做过的实验。对于IPython来说,这很容易,只要保存了会话,就可以供将来继续使用,具体命令如下。 

    ​使用下列命令可以关闭记录功能。

    ​●执行系统的shell命令:在默认情况下,IPython允许通过在命令前面追加“!”号来执行系统的shell命令。举例来说,我们输入下面的命令将会得到当前日期。 

    ​事实上,任何前置了“!”号的命令行都将发送给系统的shell来处理。此外,可以通过如下方法来存储命令的输出结果。

    ​●显示历史上用过的命令:可以利用%hist命令来显示之前用过的命令,例子如下。 

    ​这在命令行接口(Command Line Interface,CLI)环境中是一种非常普遍的功能。此外,我们还可以用-g开关在历史命令中进行搜索,例子如下。

    ​在上面的过程中,我们使用了一些所谓的魔力函数(magic functions),这些函数均以“%”开头。当魔力函数单独用于一行时,就可以省略前缀“%”。

    1.3 学习手册页

    当使用IPython导入相应的程序库后,可以通过help命令打开NumPy函数的手册页——即使不知道该函数的确切名称。我们可以先输入几个字符,然后利用Tab键就可以自动补全剩下的字符。下面以arange()函数为例,说明如何查阅与其有关的资料。

    这里给出两种翻阅相关信息的方法。

    调用help函数:输入help命令(并输入函数名中的前几个字符,再按Tab键。这时将出现一个函数列表(见图1-2),我们可以通过方向键从函数名列表中进行选择,然后按Enter键进行确认),最后按Enter键盘,结束help函数的调用。

    通过问号进行查询:另一种方法是在函数名后面加上问号,当然,前提条件是我们已经知道函数名,好处是不必输入help命令,例子如下。

    ​图1-2​

    ​Tab补全功能依赖于readline,所以务必确保先前已经安装了该软件。如果没有安装,可以使用pip完成安装,具体命令如下。

    ​利用问号,我们可以从文档字符串(docstrings)中获取所需信息。

    1.4 Jupyter Notebook

    upyter Notebook以前被称为IPython Notebooks,它提供了一种以特殊格式创建和共享具有文本、图表和Python代码的网页的工具。

    很多时候,notebook都是用于演示Python软件,或者用作一款教学工具。我们可以单纯使用Python代码或者通过特殊的notebook格式来导入和导出notebook。另外,notebook既可以在本机上跑,也可以放到专用的notebook服务器上在线使用。某些云计算解决方案(如Wakari和PiCloud)还支持在云中运行notebook。云计算的主题将在第11章中加以介绍。

    为了使用Jupyter Notebook启动一个会话,读者可以使用如下命令。

    ​这时将启动notebook服务器并打开一个网页,显示该命令所在文件夹的内容。然后,你可以在Python 3中选择New | Python 3菜单项来启动一个新的notebook。

    你也可以打开本文的代码包中提供的ch-01.ipynb。ch-01是一个notebook文件,其中存放了本文中简单应用程序的代码。

    1.5 NumPy数组

    安装好NumPy后,就可以来看NumPy数组了。与Python中的列表相比,进行数值运算时NumPy数组的效率要高得多。事实上,NumPy数组是针对某些对象进行了大量的优化工作。

    完成相同的运算时,与Python代码相比,NumPy代码用到的显式循环语句明显要少,因为NumPy是基于向量化的运算。还记得高等数学中标量和向量的概念吗?例如,数字2是一个标量,计算2+2时,进行的是标量加法运算。通过一组标量,我们可以构建出一个向量。用Python编程的术语来说,我们得到了一个一维数组。当然,这个概念可以扩展至更高的维度。实际上,针对两个数组的诸如加法之类的运算,可以将其转化为一组标量运算。使用纯Python时,为了完成该操作,可以使用循环语句遍历第一个数组中的每个元素,并与第二个数组中对应的元素相加。然而,在数学家眼里,这种方法过于繁琐。数学上,可以将这两个向量的加法视为单一操作。实际上,NumPy数组也可以这么做,而且它用低级C例程针对某些操作进行了优化处理,使得这些基本运算效率大为提高。关于NumPy数组将在第2章中详细介绍。

    1.6 一个简单的应用

    假设要对向量a和b进行求和。注意,这里“向量”的含义是数学意义上的,即一个一维数组。在第4章中,将遇到一种表示矩阵的特殊NumPy数组。向量a存放的是整数0~n−1的2次幂。如果n等于3,那么a保存的是0、1或4。向量b存放的是整数0~n的3次幂,所以如果n等于3,那么向量b等于0、1或者8。如果使用普通的Python代码,该怎么做呢?

    在我们想出了一个解决方案后,可以拿来与等价的NumPy方案进行比较。

    下面的函数没有借助NumPy,而是使用纯Python来解决向量加法问题。

    ​下面是利用NumPy解决向量加法问题的函数。

    ​注意,numpysum()无需使用for语句。此外,我们使用了来自NumPy的arange()函数,它替我们创建了一个含有整数0~n的NumPy数组。这里的arange()函数也是从NumPy导入的,所以它加上了前缀numpy。

    现在到了真正有趣的地方。我们在前面讲过,NumPy在进行数组运算时,速度是相当快的。可是到底有多快呢?下面的程序代码将为我们展示numpysum()和pythonsum()这两个函数的实耗时间,这里以μs(微秒)为单位。同时,它还会显示向量sum最后面的两个元素值。下面来看使用Python和NumPy能否得到相同的答案。

    ​对于1000个、2000个和4000个向量元素,程序的结果如下。

    ​显而易见,NumPy的运行速度比等价的常规Python代码要快很多。有一件事情是肯定的:无论是否使用NumPy,计算结果都是相同的。但是结果的显示形式还是有所差别的,numpysum()函数给出的结果不包含逗号。为什么会这样?别忘了,我们处理的不是Python的列表,而是一个NumPy数组。有关NumPy数组的更多内容,将在第2章中详细介绍。

    1.7 从何处寻求帮助和参考资料

    表1-1列出了在本文中讨论过的Python数据分析库的文档网站。

    ​表1-1

    流行的软件开发论坛Stack Overflow上也有数以百计的NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、IPython和Jupyter Notebook方面的讨论。如果读者对这些内容感兴趣,建议进一步学习。

    如果你遇到了比较棘手的问题,或者想要持续关注这些程序库的开发进展,可以订阅相应的讨论邮寄列表。订阅后,每天收到的数量不一的邮件,开发者会积极报告这些库的开发进展并热心回答其中的问题。

    对于IRC用户,可以在irc://irc.freenode.net找到一个相关的频道,虽然该频道的名字是#scipy,但是这并不妨碍我们提问NumPy方面的问题,因为SciPy用户一般比较熟悉NumPy,毕竟SciPy是以NumPy为基础的。在这个SciPy频道中,通常有50多位成员保持在线。

    1.8 查看Python库中包含的模块

    ch-01.ipynb文件包含用于查看NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib库中的模块的代码。现在,读者不用担心这些代码的含义,只要尝试运行一下它们就行了。您可以修改其中的代码以查看其他库中的模块。


    ​本文摘自《Python数据分析(第2版)》

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