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零起点python大数据
2024-09-01
学习推荐《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF+源代码
学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零
零起点Python大数据与量化交易
零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.
《零起点,python大数据与量化交易》
<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =
Python大数据与机器学习之NumPy初体验
本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚
零基础入门到精通:Python大数据与机器学习之Pandas-数据操作
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴. 同时还要大数据学习群:784557197 实战练习 在Jupyter Notebook上执行以下代码: import pandas as pd df = pd.Data
python大数据工作流程
本文作者:hhh5460 大数据分析,内存不够用怎么办? 当然,你可以升级你的电脑为超级电脑. 另外,你也可以采用硬盘操作. 本文示范了硬盘操作的一种可能的方式. 本文基于:win10(64) + py3.5 本人电脑配置:4G内存 说明: 数据大小:5.6G 数据描述:自2010年以来,纽约的311投诉 数据来源:纽约开放数据官网(NYC's open data portal) 数据下载:https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/row
python大数据
http://blog.csdn.net/xnby/article/details/50782913 一句话总结:spark是一个基于内存的大数据计算框架, 上层包括了:Spark SQL类似HiveQL, Spark Streaming 实时数据流计算,MLlib 机器学习算法包,GraphX 图算法包 底层 SparkCore 实现了基本功能:任务调度,内存管理,错误恢复,存储交互等,SparkCore还包含了对RDD(弹性分布式数据集)的API定义 RDD是Spark对计算任务封装,现在不
零起点PYTHON机器学习快速入门 PDF |网盘链接下载|
点击此处进入下载地址 提取码:2wg3 资料简介: 本书采用独创的黑箱模式,MBA案例教学机制,结合一线实战案例,介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法.书中配备大量图表说明,没有枯燥的数学公式,普通读者,只要懂Word.Excel,就能够轻松阅读全书,并学习使用书中的知识,分析大数据.本书具有以下特色:独创的黑箱教学模式,全书无任何抽象理论和深奥的数学公式.首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件,不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块.系统化的
Python大数据应用
一.三国演义人物出场统计 先检查安装包 1.jieba库基本介绍 (1)jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2)jieba分词的原理 jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 (3)jieba库使用说明 三种模式 :精确模式.全模式.搜
Python大数据:jieba 中文分词,词频统计
# -*- coding: UTF-8 -*- import sys import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse import codecs #设置pd的显示长度 pd.set_option('max_colwidth',500) #载入数据 rows=pd.read_csv('datas1.csv', header=0,encoding='utf-8',dtype=str) #载入停用词 ji
Python大数据:信用卡逾期分析
# -*- coding:utf-8 -*- # 数据集成 import csv import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #客户信息 basicInfo = pd.DataFrame.from_csv('datas/basicInfo_train.csv', header=0, sep=',', index_col=0, parse_dates=True, encoding=None, tupl
seo与python大数据结合给文本分词并提取高频词
最近研究seo和python如何结合,参考网上的一些资料,写的这个程序. 目的:分析某个行业(例如:圆柱模板)用户最关心的一些词,根据需求去自动调整TDK,以及栏目,内容页的规划 使用方法: 1.下载安装cygwin:http://www.cygwin.com/ 2.cygwin安装时别忘记安装curl,wget,iconv,lynx,dos2unix,Python等常用工具,特别是Python,这次主要就是用它了. 3.去下载jieba中文分词组件: 首选:https://github.com
Python大数据系列-01-关系数据库基本运算
关系数据库基本运算 .tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;padding:10px 5px;border-style:solid;border-width:1px;overflow:hidden;word-break:normal;border-color:black;} .tg th{font-family:Arial, sans-
Python大数据:外部数据获取(网页抓取)
import urllib2 as url import cookielib,StringIO,gzip,json import pandas as pd import numpy as np #定义一个通用函数,用于抓取指定商品的指定页评论 def GetPage(link, page): # 伪造请求头 req=url.Request(link) req.add_header("Cookie","ykjjdc=jjcc=e94cc85e72c94e55a098c78e19
python大数据初探--pandas,numpy代码示例
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) dates import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) mytbl = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) mytbl mytbl.sort_val
大数据,why python
大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl
zw·10倍速大数据与全内存计算
zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全
Java转大数据开发全套视频资料
大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超
大数据Python学习大纲
最近公司在写一个课程<大数据运维实训课>,分为4个部分,linux实训课.Python开发.hadoop基础知识和项目实战.这门课程主要针对刚从学校毕业的学生去应聘时不会像一个小白菜一样被刷掉.老大让我负责编写Python开发这块,让一个运维同学去写书???心中一万只草泥马奔腾而过,吐槽过后工作还是要继续,想起自己学习Python时候,一整套课程或者是人家的博客学下来,到最后总是会忘掉以前的一些东西,无非是自己没有实操,习题量不够.所谓天道酬勤,用大量的题海战术来巩固知识点,到最后闭着眼睛也能
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