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商品描述
本書從初學者的角度出發，通過通俗易懂的語言，詳細介紹了機器學習、NLP自然語言處理（聊天機器人設計）、網絡爬蟲等應用知識，書中所有知識點都結合具體實例進行講解，可以使讀者輕松領會 Python 程序開發的精髓，讓零基礎的讀者輕松跨入編程領域。本書適合Python語言零基礎的學生、以及從事數據建模框架和與機器學習、NLP自然語言處理、網絡爬蟲應用開發的人員閱讀。
作者簡介
何戰軍：擅長Visual FoxPro、C++、Python等多種計算機語言，能開發各種平臺應用程序，曾開發的“DCS生產管理系統”獲陝西省科技進步二等獎，精通編寫大智慧、通達信等股票軟件的指標公式，曾出版《如何組裝多媒體電腦》《看盤秘籍》等圖書。零基礎搭建量化平臺讀者群QQ號: 5001921。
楊茂龍：中國人民公安大學法學學士，上海交通大學軟件工程碩士。在從警期間，獲得二等功一次，三等功兩次，嘉獎兩次，先後承擔四項部級技術革新項目，承擔並研發了VR模擬訓練系統。自2009年開始，先後使用C#和Python獨立開發多款私募基金公司數據分析軟件和套利交易軟件。擅長大數據系統搭建、建模分析及交易策略回測。曾參與合著《MXNet神經網絡與量化投資》一書。
何天琦：西安交通大學錢學森學院物理試驗班，曾參加過多次計算機建模比賽，精通Python程序開發與量化投資分析。
目錄大綱
第1章準備工作1
1.1 Python簡介1
1.2 Python安裝3
1.3 Pip包管理工具13
1.4 Python常用開發工具安裝19
1.5 Python集成開發環境Spyder的使用23
第2章Python的語法知識28
2.1 Python語言與其他語言對比28
2.2 Python編程基礎31
2.3 Python的賦值語句35
2.4 Python的輸入語句和輸出語句40
2.5 Python程序流程控制語句44
2.6 import語句51
第3章Python的數據與運算59
3.1 Python的數據類型59
3.2運算符及優先級70
3.3數值運算83
3.4字符串及相關操作91
3.5列表及相關操作102
3.6集合及相關操作110
第4章自定義函數、類和作用域120
4.1 Python的自定義函數120
4.2 Python的類132
4.3 Python的作用域146
第5章NumPy庫與多維數組153
5.1 NumPy的簡介153
5.2 NumPy庫的安裝和使用154
5.3 ndarray數組元素的數據類型158
5.4 ndarray數組的索引、切片和轉置160
5.5 NumPy通用函數166
5.6 ndarray數組文件的保存和讀取168
第6章Pandas庫與數據處理171
6.1 Pandas安裝和使用171
6.2 Pandas數據結構172
6.3股票數據使用174
6.4 DataFrame數據操作179
6.5 DataFrame無效值193
6.6 DataFrame索引操作194
6.7 DataFrame數據的追加與合併196
6.8 DataFrame數據的保存和讀取199
6.9 DataFrame運算206
6.10 DataFrame數據畫線208
6.11仿通達信大智慧公式指標KDJ 210
第7章Matplotlib模塊217
7.1 Matplotlib的使用217
7.2有關Pyplot顯示的方法233
7.3 Pyplot常用繪圖方法236
7.4共享x坐標軸畫圖239
7.5繪製K線圖241
第8章Tkinter模塊245
8.1 Tkinter的使用245
8.2 Tkinter控件的屬性250
8.3 Tkinter主窗口260
8.4 Toplevel頂層子窗口263
8.5創建窗口菜單條264
8.6創建彈出菜單266
8.7控件的幾何佈局管理方法269
8.8 Tkinter常用控件274
8.9 Tkinter的事件和綁定299
8.10 Ttk控件304
8.11 Tix控件312
第9章小白量化投資分析平臺327
9.1平臺整體功能的劃分327
9.2全局變量“HP_global” 329
9.3全局變量初始化“HP_set” 330
9.4本地數據及格式處理“HP_data” 332
9.5公式基礎函數庫“HP_formula” 336
9.6窗口容器庫“HP_view” 340
9.7指標繪圖庫“HP_draw” 344
9.8回測系統庫“HP_sys” 355
9.9智能聊天對話系統“HP_robot” 364
9.10策略編輯器“HP_edit” 369
9.11總體框架構建模塊“HP_MainPage” 370
9.12主程序模塊“HP_main” 388
第10章分析回測與預測390
10.1投資分析方法390
10.2選股390
10.3擇時買入396
10.4持倉分析——賣點信號406
10.5操作策略412
10.6多隻股票量化回測416
10.7深度學習預測股價424
10.8股票數據網絡爬蟲428
