推薦幾本python資料分析方面的書。
python憑藉其簡單、易讀、可擴充套件性以及擁有巨大而活躍的科學計算社群，在需要分析、處理大量資料的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的程式語言。《python金融大資料分析》提供了使用python進行資料分析，以及開發相關應用程式的技巧和工具。
《python金融大資料分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了python在金融學中的應用，其內容涵蓋了python用於金融行業的原因、python的基礎架構和工具，以及python在計量金融學中的一些具體入門例項；第2部分介紹了金融分析和應用程式開發中重要的python庫、技術和方法，其內容涵蓋了python的資料型別和結構、用matplotlib進行資料視覺化、金融時間序列資料處理、高效能輸入/輸出操作、高效能的python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、python統計學應用、python和excel的整合、python物件導向程式設計和gui的開發、python與web技術的整合，以及基於web應用和web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。
《python金融大資料分析》適合對使用python進行大資料分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。
本書主要介紹了python在統計資料分析中的應用，內容涵蓋連續、離散和分類資料的常見統計檢驗，以及線性回歸分析、生存分析和貝葉斯統計等主題。 本書的特色：針對每種檢驗方法，提供了python解決方案的**和資料，以及便於實際操作的python示例。藉此，讀者可以重現這些問題並加強他們對這些統計分析方法的理解。本書所用資料主要來自生命科學和醫學科學，因此對這些領域的學生可能更有針對性。不過，本書也介紹了python的基礎知識以及一些統計學的基礎知識，任何想要進行統計資料分析的人都可以閱讀本書。
本書結合了機器學習、資料分析和python語言，通過案例以通俗易懂的方式講解了如何將演算法應用到實際任務。 全書共20章，大致分為4個部分。第一部分介紹了python的工具包，包括科學計算庫numpy、資料分析庫pandas、視覺化庫matplotlib；第2部分講解了機器學習中的經典演算法，例如回歸演算法、決策樹、整合演算法、支援向量機、聚類演算法等；第3部分介紹了深度學習中的常用演算法，包括神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路；第4部分是專案實戰，基於真實資料集，將演算法模型應用到實際業務中。 本書適合對人工智慧、機器學習、資料分析等方向感興趣的初學者和愛好者。
python在資料分析方面的簡介
具體來說，我常用的python在統計上面的package有這樣一些 1.numpy與scipy。這兩個包是python之所以能在資料分析占有一席之地的重要原因。其中numpy封裝了基礎的矩陣和向量的操作，而scipy則在numpy的基礎上提供了更豐富的功能，比如各種統計常用的分布和演算法都能迅速的在...
R和python資料分析方面的對比爭論
面對大量的資料進行分析時，選擇一款好的工具或者方法至關重要，節約時間的同時，還能讓資料結構清晰明了，在最近幾年,用r,python的人越來越多，於是出現了眾多關於用哪個做資料分析最好的爭議。在這裡分享一下關於r和python資料分析方面的觀點 首先，從整體來說，認為資料分析需要的是在有限時間內，用最...
python資料分析
以網路爬蟲為例，網路爬蟲是乙個自動提取網頁的程式，爬蟲是搜尋引擎的第一步，也是最容易的一部。網頁搜尋，建立索引，查詢排序 用c c 效率高，速度塊，適合通用搜尋引擎做往往爬取。但是它的缺點也特別明顯 開發慢，寫起來又臭又長的。而python無論在資料分析還是在指令碼自動化編寫尚都是簡單，易學的。良好...