学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深

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

大家好,本次为大家带来的是抓取爱问知识人的问题并将问题和答案保存到数据库的方法,涉及的内容包括: Urllib的用法及异常处理 Beautiful Soup的简单应用 MySQLdb的基础用法 正则表达式的简单应用 环境配置 在这之前,我们需要先配置一下环境,我的Python的版本为2.7,需要额外安装的库有两个,一个是Beautiful Soup,一个是MySQLdb,在这里附上两个库的下载地址, Beautiful Soup     MySQLdb 大家可以下载之后通过如下命令安装   1

目录 一.Python基础实战之猜年龄游戏 给定年龄,用户可以猜三次年龄 年龄猜对,让用户选择两次奖励 用户选择两次奖励后可以退出 age = 18 # 答案 count = 0 # 游戏次数控制 prize_dict = {0: '布娃娃', 1: '变形金刚', 2: '奥特曼', 3: ''} 核心代码 while count < 3: inp_age = input('请输入你的年龄>>>') # 与用户交互 # 判断用户是否骚扰(超纲:判断用户输入的是否为数字) if n

路飞学城—Python爬虫实战密训班 第三章 一.scrapy-redis插件实现简单分布式爬虫 scrapy-redis插件用于将scrapy和redis结合实现简单分布式爬虫: - 定义调度器 - 定义去重规则: 本质利用redis 集合元素不重复(被调度器使用) # 看源码request_seen函数 安装: pip3 install scrapy-redis 1. redis配置文件settings.py #from scrapy_redis import defaults # 查看默认

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知识应用与开发流程. 目录 一.浅谈机器学习 二.基本概念 三.常用方法介绍 四.线性模型 五.

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.在上一篇文章< Python 机器学习实战 -- 监督学习(上)>中已经讲述了机械学习的相关概念与基础知识,监督学习的主要流程.对损失

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1, 引言 注释:上一篇<Python爬虫实战(3):安居客房产经纪人信息采集>,访问的网页是静态网页,有朋友模仿那个实战来采集动态加载豆瓣小组的网页,结果不成功.本篇是针对动态网页的数据采集编程实战. Python开源网络爬虫项目启动之初,我们就把网络爬虫分成两类:即时爬虫和收割式网络爬虫.为了适应各种应用场景,GooSeeker的整个网络爬虫产品线包含了四类产品,如下图所示: 本实战是上图中的“独立python爬虫”的一个实例,以采集豆瓣小组讨论话题(https://www.douban.

1,引言 在上一篇<Python爬虫实战:爬取Drupal论坛帖子列表>,爬取了一个用Drupal做的论坛,是静态页面,抓取比较容易,即使直接解析html源文件都可以抓取到需要的内容.相反,JavaScript实现的动态网页内容,无法从html源代码抓取需要的内容,必须先执行JavaScript. 我们在<Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容>一文已经成功检验了动态网页内容的抓取方法,本文将实验程序进行改写,使用开源Python爬虫

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python机器学习实战(一) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统.操作系统:ubuntu14.04    运行环境:anaconda-python2.7-notebook    参考书籍:机器学习实战      notebook  writer ----方阳  k-

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python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率.操作系统:ubuntu14.04  运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码   noteb

selenium2 python自动化测试实战 最近接手商城的项目,针对后台测试,功能比较简单,但是流程比较繁多,涉及到前后台的交叉测试.在对整个项目进行第一轮测试完成之后,考虑以后回归测试任务比较重,为了减轻回归测试的工作量,所以考虑后台可以进行部分自动化测试. 之前一个项目使用robotframework进行回归测试,了解了python语言,所以这次就使用python2.7+selenium2进行自动化回归测试了. 配置环境 python2.7 运行工具pycharm2017 一.项目结构介

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