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全面驾驭python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化

全面驾驭python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化===============课程介绍===============在过去的学习过程中,我一直对Pyth
下载说明
发布:2024-08-15 更新:2024-08-15 45
资源分类 大数据/人工智能
资源存放 百度网盘
资源价格 限时5学分 VIP全站免费下载
加入VIP 年VIP 298元,终身VIP 698元
在线充值 1元=1学分

全面驾驭python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化

===============课程介绍===============
在过去的学习过程中,我一直对python Pandas数据分析和量化交易技术充满了浓厚的兴趣。因此,当我选择参加这门名为"全面驾驭python Pandas数据分析与量化交易技术,运用Matplotlib实现多维可视化"的课程时,我满怀期待地开始了我的学习之旅。
在课程的开始,我了解到python Pandas是一个强大且灵活的数据分析工具。它提供了丰富的数据结构和函数,使得数据的处理变得更加高效和便捷。通过学习Pandas,我能够快速地加载、清洗、处理和分析大量的数据。不仅如此,我还学会了如何使用Pandas进行数据聚合、合并和重塑,使得复杂的数据分析任务变得轻而易举。
随着学习的深入,我逐渐进入了量化交易的领域。我了解到量化交易是基于数学和统计学的原理,利用计算机算法对金融市场进行分析和决策的过程。通过python Pandas的应用,我学会了如何利用历史数据进行技术指标的计算和分析,以辅助量化交易策略的制定。这种数据驱动的方法使得交易决策更加客观和可靠,从而提高了交易的成功率。
除了学习python Pandas和量化交易技术,课程还注重了Matplotlib的应用,尤其是在多维可视化方面。Matplotlib是一个广泛使用的python数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,可以用于创建各种类型的图表和图形。通过学习Matplotlib,我能够将复杂的数据结果以直观、易懂的图表形式展现出来,从而更好地理解数据的特征和趋势。
在整个学习过程中,我深刻体会到了python Pandas数据分析和量化交易的实际应用价值。通过将这些技术与Matplotlib的多维可视化相结合,我能够更加全面地理解和分析金融市场数据,更准确地制定交易策略,并且能够更好地展示和传达我的分析结果。
===============课程目录===============
(1)\{1}--课程介绍;目录中文件数:3个
├─(1.3)--pandas学习手册(可从参考资料处下载).PDF
├─[1.1]--课程介绍.mp4
├─[1.2]--python、Pycharm安装.mp4
(2)\{2}--初识numpy;目录中文件数:2个
├─[2.1]--numpy安装及数据创建.mp4
├─[2.2]--numpy索引和切片.mp4
(3)\{3}--初识pandas和量化交易;目录中文件数:2个
├─[3.1]--pandas安装及数据创建的保存.mp4
├─[3.2]--量化交易及AKshare介绍.mp4
(4)\{4}--股票季报数据获取及数据表检查;目录中文件数:5个
├─[4.1]--数据表查看.mp4
├─[4.2]--数据提取.mp4
├─[4.3]--查看数据格式与空值.mp4
├─[4.4]--描述性统计及极值索引.mp4
├─[4.5]--查看唯一值及value.mp4
(5)\{5}--数据表清洗;目录中文件数:12个
├─[5.10]--按索引排序.mp4
├─[5.11]--重置行索引.mp4
├─[5.12]--练习:封装函数输入股票代码获取清洗后的数据表.mp4
├─[5.1]--更改行列标签名称.mp4
├─[5.2]--设置行索引.mp4
├─[5.3]--值替换.mp4
├─[5.4]--删除特定的行、列.mp4
├─[5.5]--删除空值.mp4
├─[5.6]--填充空值.mp4
├─[5.7]--数据格式转换.mp4
├─[5.8]--重复值查看及删除.mp4
├─[5.9]--按值排序.mp4
(6)\{6}--数据预处理;目录中文件数:14个
├─[6.10]--给数据加上区间标签cut.mp4
├─[6.11]--给数据加上区间标签qcut.mp4
├─[6.12]--数据分组groupby.mp4
├─[6.13]--分类统计value_counts.mp4
├─[6.14]--数据透视表pivot_table.mp4
├─[6.1]--添加行.mp4
├─[6.2]--添加列.mp4
├─[6.3]--数组加工map.mp4
├─[6.4]--数据表加工apply.mp4
├─[6.5]--匿名函数lambda.mp4
├─[6.6]--数据表加工transform.mp4
├─[6.7]--数据表合并merge.mp4
├─[6.8]--练习:封装函数通过股票代码汇总数据.mp4
├─[6.9]--数据表合并concat.mp4
(7)\{7}--matplotlib可视化;目录中文件数:7个
├─[7.1]--可视化库的安装和导入.mp4
├─[7.2]--画图数据处理及新增画布.mp4
├─[7.3]--画条形图.mp4
├─[7.4]--画折线图.mp4
├─[7.5]--画组合图.mp4
├─[7.6]--画图美化.mp4
├─[7.7]--图片本地保存.mp4
(8)\{8}--课程回顾与展望;目录中文件数:1个
├─[8.1]--课程回顾与展望.mp4

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