金融Python入门到高级实战:Numpy, Pandas, 数据可视化
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更新于2024-07-16
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"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。
2020-09-18 上传
2023-09-06 上传
2023-10-16 上传
2023-07-27 上传
2023-09-24 上传
2023-07-19 上传
2024-08-04 上传
JayZhou
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