一:安装 官方源:https://repo.continuum.io/archive/(太慢) 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/(速度不错) 二:anaconda了解 三:conda命令 conda --version 查看conda版本号 conda update conda 升级conda 四:编程工具Spyder 五:IPython的使用 (一)IPython中的? (二)IPython的%run命令 (三

Tushare金融大数据社区,是一个免费提供各类金融数据和区块链数据的平台 ,旨在助力智能投资与创新型投资. 积分 数据千万条,积分第一条 目前,提供的数据包含股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据,以及数字货币行情等区块链数据的全数据品类的金融大数据平台,这些数据在用户积分满足的情况下,统统都免费.因为,积分极度容易获取的原因,所以基本上可以算作免费. 不过,其中还是有部分数据会有些限制,好在大部分的数据,只要120积分就可以有权限调用,但是在权限会有所限制,积分越多,调取的速度越快.这个也

Python数据分析必备: 1.Anaconda操作 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类

由于在进行数据分析过程中,需要安装一些第三方库,导致python总会报一些错误,现将通过利用Anaconda搭建数据分析环境,已测可用. 1.到官网上下载python:https://www.python.org/downloads/ https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 本文选择python 2.7.12版本 2.安装完后,需要配置环境变量. 目的: 当没有告诉系统程序所在的完整路径时,系统程序可以到path中指定的路径去自

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:小白 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 什么是Anaconda? Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它集成了1500+个免费且易于安装的模块,装上Anaconda,就相当于把 Python 和一些如 Numpy.Pandas.Scrip.Matplotlib

Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. 这里先解释下conda.anaconda这些概念的差别.conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare

(此文章同时发表在本人微信公众号“dotNET开发经验谈”,欢迎右边二维码来关注.) 题记:在上个月的Connect() 2016大会上,微软宣布了VS 2017 RC的发布,其中为数据分析师带来了一体化的开发环境. 我们知道Visual Studio 2017带来的一大改变就是,轻量级的快速安装模式:把各种功能特性按照开发领域(Workload)进行组织划分,安装的时候只需要选择自己所需要用到的那部分开发领域就可以快速完成VS的安装. 随着数据科学越来越热门,在刚刚发布的VS 2017 RC中

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ Anacon

浏览了一些相关的论坛,将几大工具的特点分别总结下: Python(x,y) 更新很慢,稳定性一般,默认带有很多包. WinPython  只能在windows上跑,界面友好,和Python(x,y)是一个贡献者,更新较多. 比较好的是anaconda,可以很快安装Linux系统里面,Anaconda安装.更新和删除都很方便,且所有的东西都只安装在一个目录中/home/wxp/anaconda/,版本更新快.较好的支持数据分析常用库.http://continuum.io/downloads#al

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关

最近论文需要用到python做数据分析,python语法简单,但是Windows下安装第三方包恶心的要命,statsmodels用pip死活安装不上,网上查了说包相互依赖windows下的pip不能下载全,还有好几个其他的统计包也是如此,整晕了算. 看网上有些python大牛推荐Anaconda,可以解决包的问题,于是卸载本地的python,从官网上下了个Anconda玩玩,结果遇到新问题. 问题如下: An unexpected error has occurred. Please consi

不一定非得使用Jupyter Notebook,试试ipython命令行 安装 ipython 我只试过Windows 10环境下的. 1.安装python安装包之后,应该就有ipython了. 2.安装anaconda,这个做机器学习或数据分析要是需要的,这个装完之后,也会有ipython.(建议使用anaconda,国内镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/) 启动ipython 1.命令行输入ipython即可启动. 2.或者找一下快捷方式,也

In [1]: import numpy numpy.__version__ Out[1]: '1.13.1' In [2]: import numpy as np  

Anaconda 是什么? Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux.Mac.Windows系统,内置了常用的科学计算包.它解决了官方 Python 的两大痛点. 第一:提供了包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决, 第二:提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存.切换的问题. 下载 Anaconda 直接在官网下载安装包, 选择 Python3.6 的安装包进行下载,下载完成后直接安装,

    参考学习资料:http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas? Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析(data analysis). Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy,提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处

自定义修改Anaconda Jupyterlab Home目录 最近在使用Anaconda学习数据分析和机器学习,会使用到Jupyter,但是他默认目录是用户的目录,我并没有习惯将项目和资料放在C盘,而且我想放到我的同步盘,因此就需要修改Jupyter的目录,网上资料挺少,所以我就分享一下方法给大家. 方法描述: 修改Anaconda目录下的/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.json 如果这个文件不存在,可以手动创建.如果你在anaconda创建的虚拟环境

Anaconda使用指南 Anaconda介绍 什么是 Anaconda Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda,那么你一定会问 conda 又是什么呢? 什么是 conda conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的