1. NumPy:实现各种数组对象函数和傅立叶变换等等科学计算模块.2. SciPy:提供更多科学计算功能,包括矩阵,求解线性方程组,积分运算,优化等.3. matplotlib:一个跨平台的数值绘图包,可绘制高质量的2D,3D图像.4. MySQL for Python:Python操作MySQL数据库的接口软件包.5. PyQT:一个QT的Python界面GUI开发包.6. xlrd:开发提取Microsoft Excel的数据的工具库.7. RPy2:著名统计软件R的python界面包,可

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie

一.Python语言的主要特征 1.开源性 Python和大多数的支撑库和工具都是开源的,通常可以非常灵活的使用而且有开放的协议. 2.解释性 也可以使用Cpython完成将解释性语言转化为实施可执行的Python二进制代码的应用 3.多框架 Python语言支持不同的编程与实现框架,例如面向对象.和必要的函数型或过程化编程. 4.多目的 Python可以用于快速的.交互式的代码开发以及建构大型应用系统,它也可以用于底层系统操作以及高级分析的任务. 二.Python的科学计算库 NumPy: 提

LFD,非官方的Windows二进制文件的Python扩展包 LFD,非官方版本.32和64位.Windows.二进制文件.科学开源.Python扩展包 克里斯托夫·戈尔克(by Christoph Gohlke),LFD(荧光动力学实验室),加利福尼亚大学,Irvine, 网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ------------------------------ A APSW,另一个Python Sqlite封装. Aspell-p

最近在看时间序列分析的一些东西,中间普遍用到一个叫pandas的包,因此单独拿出时间来进行学习. 参见 pandas 官方文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html 以及相关博客 http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html Pandas介绍 Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底

Python扩展包 1.NumPy NumPy提供了多种python本身不支持的多种集合,有list.ndarray和ufunc. list 更加灵活的数组,支持多维,数据可不同型,存储数量远大于array.array只支持同型数据,空间有限. ndarray 多维数组类,方便操纵多维数组,数据必须同型,操纵高效. ufunc 对数组进行高效处理的函数.主要用于高维数组的访问,底层使用c/c++实现. 1.1 构造数组 import numpy as np # 一维数组 arr = np.arr

python 库资源大全 转自: Python 资源大全中文版 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 python 版本管理工具.官网 pyenv:简单的 Python 版本管理工具.官网 Vex:可以在虚拟环境中执行命令.官网 virtualenv:创建独立 Python 环境的工具.官网 virtualenvwrapper:virtualenv 的一组扩展.官网 包管理 管理包和依赖的工具. pip:Python 包和依赖关系管理工具.官网 pip-tools

Python的包管理工具Pip 接触了Ruby,发现它有个包管理工具RubyGem很好用,并且有很完备的文档系统http://rdoc.info 发现Python下也有同样的工具,包括easy_install和Pip.不过,我没有细看easy_install的方法,这就简单的介绍一下Pip的安装与使用: 准备: $ curl -O http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ python distribute_setup.py 安装: $

PythonCharm简易安装python统计包及 本文介绍使用pythonCharm IDE 来安装Python统计包或一些packages的简单过程,基本无任何技术难度,顺便提一提笔者在安装过程中遇到的两个小问题. ================================================================================================================== 1.pythonCharm介绍 对于这款IDE的描

安装python 的 包 paramiko 安装 依赖 yum -y install gcc python-devel 获取安装 pycryptowget https://pypi.python.org/packages/source/p/pycrypto/pycrypto-2.6.tar.gz --no-check-certificatetar xzvf pycrypto-2.6.tar.gzcd pycrypto-2.6python setup.py build && python s

python 的包即文件夹,但是必须包含_init_.py 模块就是xx.py

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

0.Python的包管理 在刚开始学习Python的时候比较头疼各种包的管理,后来搜到一些Python的包管理工具,比如setuptools, easy_install, pip, distribute,了解到他们的大致关系如下图: Python包管理工具 总而言之,pip是一个方便安装和管理Python包的工具,是easy_install的取代,使用起来相对容易. 1.安装pip 安装pip很简单. 首先进入pip官方主页,跳转到安装介绍页面,下载get-pip.py,然后在cmd中执行: p

常用Python机器学习包 Numpy:用于科学计算的包 Pandas:提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具 Scipy:用于数学,科学工程的软件 StatsModels:用于探索数据.估计统计模型.统计检验 Scikit-learn:提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析 matplotlib:2D绘图库,可绘制高质量的图片 Windows安装Python机器学习包网址:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/python-machine-learning-pa

python 子包引用父包和其他子包 python引用子目录很简单, 里面放个__init__.py就可以了. 如何在子目录里面引用其他目录(父目录,爷目录和同辈分目录)呢? 例如: python有项目目录结构: projectdir/ ------------------  __init__.py | ----------------- core/ |----------------- __init__.py |---------------- a.py |-----------------

解包在英文里叫做 Unpacking,就是将容器里面的元素逐个取出来(防杠精:此处描述并不严谨,因为容器中的元素并没有发生改变)放在其它地方,好比你老婆去菜市场买了一袋苹果回来分别发给家里的每个成员,这个过程就是解包.Python 中的解包是自动完成的,例如: >>> a, b, c = [1,2,3] >>> a 1 >>> b 2 >>> c 3 如果列表中有3个元素,那么刚好可以分配给3个变量.除了列表对象可以解包之外,任何可迭

Python金融大数据分析(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1CF2NhbgpMroLhW2sTm7IJQ 提取码:clmt 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书:金融应用开发领域从业人员必读. Python凭借其简单.易读.可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析.处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业

来源商业新知网,原标题:15步,你就能拥有自己的Python程序包 全文共 3192 字,预计学习时长 6 分钟 每个软件开发员和数据科学家都难免要做程序包.本文推荐一篇 Python开源程序包的制作指南,希望这个包含了具体操作步骤的指南能让你在构建程序包时不用花那么多耐心和时间. ( 适用于macOS系统的Python3.7版本) 尝试着自己去构建美丽的东西吧! 第1步:制定计划 我们的最终目的是制作一个很简单的Python库,它能够让用户轻松地将Jupyter笔记本转换为HTML文件或Pyt

Python josn包中的编码与解码方法 对于Python数据类型进行编码解码 json.dumps  对python的数据类型进行json格式编码 :(将dict转为json格式) eg: import json data = [{1:":"dd","d":[ ]},87,'uoio'] #dict转化为str json dumps编码为json格式字符串 str_json = json.dumps(data) print(str_json)   打印

1.到PIP的目录中C:\Python34\Scripts;2. 2.1  pip安装numpy pip install numpy 2.2  pip安装sklearn pip install -U scikit-learn 2.3  pip安装scipy(注:sklearn 依赖scipy包) pip install scipy 3  Python机器学习包测试 python >>> import sklearn>>> import numpy>>>

最简单的方式离线部署Python依赖包 SHOW ME CODE! 打包: $ tempdir=$(mktemp -d /tmp/wheelhouse-XXXXX) $ pip wheel -r requirements.txt --wheel-dir=$tempdir $ cwd=`pwd` $ (cd "$tempdir"; tar -cjvf "$cwd/bundled.tar.bz2" *) 部署: $ tempdir=$(mktemp -d /tmp/wh