来一波 Python 精选资源(2021版)

Python Cookbook 第二版精选代码实践指南 元组解包不仅简化了代码,还提高了可读性,是Python编程中的一个强大工具。掌握元组解包的技巧能够让我们更加灵活地处理数据和函数参数,特别是在处理复杂的数据结构和函数调用时。下一章节,我们将继续深入探讨Python的字典操作及的使用。在Python中,所有的异常都必须是派生自的类的实例。最常用的异常类是Exception,它是所有内置非系统退出异常的基类。要定义一个自定义的异常类,你需要继承Exception或者其子类,并且可以通过添加自己的属性和方法来扩展它。在上面的代码中, 阅读详情

今天给大家分享一些前段时间收藏的资源,内容非常地多,领域也非常地广。

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 数据处理

巨大的数据量不是EXCEL能处理的,因此需要有一定的编程技能(主要应用到python和SQL,python学习开发都比较简单,SQL用来数据库取数。)还有必备的统计学基础、数据思维。

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 Python 基础知识

还在基础爬坑的同学可以瞅瞅

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 数据分析

有了数据还要理解数据本身代表什么,大数据隐藏什么知识,因此要结合“业务常识”判断数据是否合理。

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 数据可视化

可视化分为科学可视化、数据可视化、信息可视化等。数据可视化更多的是一门艺术:如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。要充分理解这些信息究竟是什么,有什么特点,你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。

  • 对比类:柱状图、漏斗图、词云图、迷你图

  • 占比类:饼图、玫瑰图、矩阵树图、雷达图

  • 相比类:散点图、树状图、甘特图

  • 趋势类:折线图、面积图、瀑布图

  • 地理类:热力地图、流向地图、点地图

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成长为一个数据分析师,要注意「理解」你的知识,形成一个系统,而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力。

数据分析大礼包,需要私

Python库资源大全 本文是一个精心设计的Python框架、库、软件和资源列表,是一个Awesome XXX系列的资源整理,由BigQuant整理加工而成,欢迎扩散、欢迎补充! 对机器学习、深度学习在量化投资中应用感兴趣的朋友可以直接在BigQuant人工智能量化投资平台 立即下载

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