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Python 金融编程第二版（二）
python
金融
编程
对象
数据
本章介绍了 Python 的基本数据类型和数据结构。尽管 Python 解释器本身已经带来了丰富的数据结构，但 NumPy 和其他库以有价值的方式添加了这些数据结构。
ApacheCN_飞龙
2024-06-10
173
0
Python 金融编程第二版（一）
python
金融
容器
编程
对象
Python 是一种高级、通用的编程语言，广泛应用于各个领域和技术领域。在 Python 网站上，您可以找到以下执行摘要（参见 https://www.python.org/doc/essays/blurb）：
ApacheCN_飞龙
2024-06-10
494
0
Python 数学应用（二）
python
对象
数据
数学
网络
在本章中，我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
231
0
Python 数学应用（一）
函数
数据
数学
数组
python
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区，以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题，特别是数学问题。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
119
0
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（一）
gpt
对象
函数
数组
python
"Python 是一种易于学习、功能强大的编程语言。"这是官方 Python 3.10 教程的开篇词。这是真的，但有一个问题：因为这门语言易学易用，许多实践中的 Python 程序员只利用了它强大特性的一小部分。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
169
0
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（二）
python
gpt
编码
对象
集合
我们在所有的 Python 程序中都使用字典。即使不是直接在我们的代码中，也是间接的，因为dict类型是 Python 实现的基本部分。类和实例属性、模块命名空间和函数关键字参数是内存中由字典表示的核心 Python 构造。__builtins__.__dict__存储所有内置类型、对象和函数。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
288
0
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（三）
gpt
变量
对象
数据
python
Python 提供了几种构建简单类的方法，这些类只是一组字段，几乎没有额外功能。这种模式被称为“数据类”，而dataclasses是支持这种模式的包之一。本章涵盖了三种不同的类构建器，您可以将它们用做编写数据类的快捷方式：
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
98
0
Python 数据分析（PYDA）第三版（六）
python
数据分析
函数
模型
数据
在本书中，我专注于为在 Python 中进行数据分析提供编程基础。由于数据分析师和科学家经常报告花费大量时间进行数据整理和准备，因此本书的结构反映了掌握这些技术的重要性。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
291
0
Python 数据分析（PYDA）第三版（一）
数据
python
数据分析
对象
函数
第 3 版的《Python 数据分析》现在作为“开放获取”HTML 版本在此网站wesmckinney.com/book上提供，除了通常的印刷和电子书格式。该版本最初于 2022 年 8 月出版，将在未来几个月和年份内定期修正勘误。如果您发现任何勘误，请在此处报告。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
94
0
Python 数据分析（PYDA）第三版（二）
索引
python
数据分析
数据
数组
NumPy，即 Numerical Python，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口之一。我涵盖的关于 NumPy 的许多知识也适用于 pandas。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
258
0
Python 数据分析（PYDA）第三版（四）
python
数据分析
连接
数据
索引
在许多应用程序中，数据可能分布在许多文件或数据库中，或者以不便于分析的形式排列。本章重点介绍帮助组合、连接和重新排列数据的工具。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
279
0
Python 数据分析（PYDA）第三版（五）
python
数据分析
函数
数据
索引
对数据集进行分类并对每个组应用函数，无论是聚合还是转换，都可能是数据分析工作流程的关键组成部分。加载、合并和准备数据集后，您可能需要计算组统计信息或可能需要为报告或可视化目的计算数据透视表。pandas 提供了一个多功能的groupby接口，使您能够以自然的方式切片、切块和总结数据集。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
143
0
Python 数据分析（PYDA）第三版（三）
字符串
python
数据分析
对象
数据
读取数据并使其可访问（通常称为数据加载）是使用本书中大多数工具的必要第一步。术语解析有时也用于描述加载文本数据并将其解释为表格和不同数据类型。我将专注于使用 pandas 进行数据输入和输出，尽管其他库中有许多工具可帮助读取和写入各种格式的数据。
ApacheCN_飞龙
2024-05-24
253
0
Python 算法交易秘籍（一）
字符串
python
对象
工作
算法
Python 是一种非常流行的语言，用于构建和执行算法交易策略。如果您想了解如何使用 Python 构建算法交易的坚实基础，本书可以帮助您。
ApacheCN_飞龙
2024-05-11
740
0
Python 算法交易秘籍（二）
数据
算法
图表
python
对象
拥有便捷的金融数据对于进行算法交易至关重要。 金融数据可以是静态的，也可以是动态的。 静态金融数据是在交易时间内不会改变的数据。 静态数据包括金融工具列表、金融工具属性、金融工具的限价和上一个交易日的收盘价格。 动态金融数据是在交易时间内可能持续变化的数据。 动态数据包括市场深度、最后交易价格、金融工具的时间和数量，以及当日的最高和最低价格。 本章包括获取各种类型金融数据的配方。
ApacheCN_飞龙
2024-05-11
285
0
Python 卖空算法教程（三）
python
行业
教程
数据
算法
市场参与者通常觉得市场的广大相当令人生畏。因此，在我们开始将我们在前几章中涵盖的想法转化为结合的投资策略之前，我们将专门撰写一个简短的章节，将市场简化为可管理的投资范围。
ApacheCN_飞龙
2024-05-11
162
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（四）
深度学习
gpt
模型
数据
python
上一章通过简单模型（一堆Conv2D和MaxPooling2D层）和一个简单的用例（二进制图像分类）为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是，计算机视觉不仅仅是图像分类！本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
131
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）
模型
数据
python
深度学习
gpt
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
294
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（二）
深度学习
gpt
模型
数据
python
本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归：
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
264
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）
gpt
模型
数据
python
深度学习
如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
319
0
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