金融Python入门到高级实战：Numpy, Pandas, 数据可视化

"这份2019年第02期Python系列课程讲义是针对金融行业的初学者设计的，旨在帮助他们快速掌握Python编程基础，并应用于金融分析。讲义覆盖了从Python入门到进阶的数据分析工具，如Numpy和Pandas的使用，以及数据可视化的Matplotlib库。" 在讲解过程中，首先介绍了Python的基础知识，这包括Python的安装与配置，对于金融新手来说，了解如何在本地环境中搭建Jupyter Notebook并安装 Nbextensions，以便于交互式学习和代码展示至关重要。接着，课程深入到Python的基本语法，如变量和数据类型，包括整型、字符串等，这些是编程的基础，也是理解和操作数据的前提。 随后，课程进一步讲解了Python中的数据结构，如列表、元组和字典，这些都是处理金融数据时经常使用的数据组织形式。列表允许存储多个元素，元组则提供不可变的序列，而字典则以键值对的形式存储数据，非常适合处理结构化数据。 进入Python基础知识的第二部分，课程涵盖了条件语句和循环语句，这是控制程序流程的关键。同时，介绍了函数的声明和调用，以及Python内置函数的使用，如print()、len()等，这些函数在日常编程中非常常见。通过学习，学员可以编写更加模块化和高效的代码。 第四章转向了Python在金融分析中的应用，强调如何利用Python完成金融分析任务，例如对数据进行基本的描述性统计，进行项目投资分析，特别是计算投资回报率（IRR），这些都是金融分析的核心技能。 在成为编程能手的章节中，学员将学习如何读写文件，这是处理大量数据时必备的能力。实战练习则提供了实际操作的机会，以巩固理论知识。 第六章是关于Numpy和Pandas的速成教程。Numpy是Python科学计算的基础库，其数组功能强大，包括创建、操作和计算。Pandas则是数据分析的主要工具，提供Series数据结构和DataFrame对象，用于数据清洗、预处理、统计分析等。课程详细讲解了如何利用这两个库进行金融数据的处理和分析。 最后，第七章介绍了数据可视化利器Matplotlib，通过绘制各种图表帮助理解数据分布和趋势。学员将学习如何使用Matplotlib制作专业图表，并通过实战项目如绘制股指PE及其分位数来提升可视化能力。 这份讲义全面覆盖了金融人士学习Python所需的知识点，从基础语法到高级数据分析工具，为金融行业的Python编程打下坚实基础。