123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)從初學(xué)者的角度出發(fā)，通過(guò)通俗易懂的語(yǔ)言，詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP自然語(yǔ)言處理（聊天機(jī)器人設(shè)計(jì)）、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等應(yīng)用知識(shí)，書(shū)中所有知識(shí)點(diǎn)都結(jié)合具體實(shí)例進(jìn)行講解，可以使讀者輕松領(lǐng)會(huì) Python 程序開(kāi)發(fā)的精髓，讓零基礎(chǔ)的讀者輕松跨入編程領(lǐng)域。本書(shū)適合Python語(yǔ)言零基礎(chǔ)的學(xué)生、以及從事數(shù)據(jù)建模框架和與機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP自然語(yǔ)言處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的人員閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　何戰(zhàn)軍：擅長(zhǎng)Visual FoxPro、C++、Python等多種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，能開(kāi)發(fā)各種平臺(tái)應(yīng)用程序，曾開(kāi)發(fā)的“DCS生產(chǎn)管理系統(tǒng)”獲陜西省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)，精通編寫(xiě)大智慧、通達(dá)信等股票軟件的指標(biāo)公式，曾出版《如何組裝多媒體電腦》《看盤(pán)秘籍》等圖書(shū)。零基礎(chǔ)搭建量化平臺(tái)讀者群QQ號(hào)： 5001921。楊茂龍：中國(guó)人民公安大學(xué)法學(xué)學(xué)士，上海交通大學(xué)軟件工程碩士。在從警期間，獲得二等功一次，三等功兩次，嘉獎(jiǎng)兩次，先后承擔(dān)四項(xiàng)部級(jí)技術(shù)革新項(xiàng)目，承擔(dān)并研發(fā)了VR仿真訓(xùn)練系統(tǒng)。自2009年開(kāi)始，先后使用C#和Python獨(dú)立開(kāi)發(fā)多款私募基金公司數(shù)據(jù)分析軟件和套利交易軟件。擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)搭建、建模分析及交易策略回測(cè)。曾參與合著《MXNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與量化投資》一書(shū)。何天琦：西安交通大學(xué)錢(qián)學(xué)森學(xué)院物理試驗(yàn)班，曾參加過(guò)多次計(jì)算機(jī)建模比賽，精通Python程序開(kāi)發(fā)與量化投資分析。

圖書(shū)目錄

目錄

第1章準(zhǔn)備工作\t1
1．1　Python簡(jiǎn)介\t1
1．2　Python安裝\t3
1．3 Pip包管理工具\(yùn)t13
1．4 Python常用開(kāi)發(fā)工具安裝\t19
1．5 Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境Spyder的使用\t23
第2章 Python的語(yǔ)法知識(shí)\t28
2．1 Python語(yǔ)言與其他語(yǔ)言對(duì)比\t28
2．2 Python編程基礎(chǔ)\t31
2．3 Python的賦值語(yǔ)句\t35
2．4 Python的輸入語(yǔ)句和輸出語(yǔ)句\t40
2．5 Python程序流程控制語(yǔ)句\t44
2．6 import語(yǔ)句\t51
第3章 Python的數(shù)據(jù)與運(yùn)算\t59
3．1 Python的數(shù)據(jù)類(lèi)型\t59
3．2 運(yùn)算符及優(yōu)先級(jí)\t70
3．3 數(shù)值運(yùn)算\t83
3．4 字符串及相關(guān)操作\t91
3．5 列表及相關(guān)操作\t102
3．6 集合及相關(guān)操作\t110
第4章自定義函數(shù)、類(lèi)和作用域\t120
4．1 Python的自定義函數(shù)\t120
4．2 Python的類(lèi)\t132
4．3 Python的作用域\t146
第5章 NumPy庫(kù)與多維數(shù)組\t153
5．1 NumPy的簡(jiǎn)介\t153
5．2 NumPy庫(kù)的安裝和使用\t154
5．3 ndarray數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型\t158
5．4 ndarray數(shù)組的索引、切片和轉(zhuǎn)置\t160
5．5 NumPy通用函數(shù)\t166
5．6 ndarray數(shù)組文件的保存和讀取\t168
第6章 Pandas庫(kù)與數(shù)據(jù)處理\t171
6．1 Pandas安裝和使用\t171
6．2 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)\t172
6．3 股票數(shù)據(jù)使用\t174
6．4 DataFrame數(shù)據(jù)操作\t179
6．5 DataFrame無(wú)效值\t193
6．6 DataFrame索引操作\t194
6．7 DataFrame數(shù)據(jù)的追加與合并\t196
6．8 DataFrame數(shù)據(jù)的保存和讀取\t199
6．9 DataFrame運(yùn)算\t206
6．10 DataFrame數(shù)據(jù)畫(huà)線(xiàn)\t208
6．11 仿通達(dá)信大智慧公式指標(biāo)KDJ\t210
第7章 Matplotlib模塊\t217
7．1 Matplotlib的使用\t217
7．2 有關(guān)Pyplot顯示的方法\t233
7．3 Pyplot常用繪圖方法\t236
7．4 共享x坐標(biāo)軸畫(huà)圖\t239
7．5 繪制K線(xiàn)圖\t241
第8章 Tkinter模塊\t245
8．1 Tkinter的使用\t245
8．2 Tkinter控件的屬性\t250
8．3 Tkinter主窗口\t260
8．4 Toplevel頂層子窗口\t263
8．5 創(chuàng)建窗口菜單條\t264
8．6 創(chuàng)建彈出菜單\t266
8．7 控件的幾何布局管理方法\t269
8．8 Tkinter常用控件\t274
8．9 Tkinter的事件和綁定\t299
8．10 Ttk控件\t304
8．11 Tix控件\t312
第9章小白量化投資分析平臺(tái)\t327
9．1 平臺(tái)整體功能的劃分\t327
9．2 全局變量“HP_global”\t329
9．3 全局變量初始化“HP_set”\t330
9．4 本地?cái)?shù)據(jù)及格式處理“HP_data”\t332
9．5 公式基礎(chǔ)函數(shù)庫(kù)“HP_formula”\t336
9．6 窗口容器庫(kù)“HP_view”\t340
9．7 指標(biāo)繪圖庫(kù)“HP_draw”\t344
9．8 回測(cè)系統(tǒng)庫(kù)“HP_sys”\t355
9．9 智能聊天對(duì)話(huà)系統(tǒng)“HP_robot”\t364
9．10 策略編輯器“HP_edit”\t369
9．11 總體框架構(gòu)建模塊“HP_MainPage”\t370
9．12 主程序模塊“HP_main”\t388
第10章分析回測(cè)與預(yù)測(cè)\t390
10．1 投資分析方法\t390
10．2 選股\t390
10．3 擇時(shí)買(mǎi)入\t396
10．4 持倉(cāng)分析――賣(mài)點(diǎn)信號(hào)\t406
10．5 操作策略\t412
10．6 多只股票量化回測(cè)\t416
10．7 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)股價(jià)\t424
10．8 股票數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)\t428