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數(shù)據(jù)分析、金融測算 神奇Python締造未來

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

  最近取得這樣的成功,而且未來似乎還會繼續(xù)下去,這有許多原因。其中包括它的語法、Python開發(fā)人員可用的科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析庫、易

  最近取得這樣的成功,而且未來似乎還會繼續(xù)下去,這有許多原因。其中包括它的語法、Python開發(fā)人員可用的科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析庫、易于和幾乎所有其它技術(shù)集成,以及其開源地位。
  自從1991它出現(xiàn)在編程場景中,比于其他編程語言,Python取得了少有的地位。面向?qū)ο螅菀讓W(xué)習(xí),使用語法,以及由此產(chǎn)生的低維護成本,是Python持續(xù)獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優(yōu)勢,跨平臺的有效性,多目標(biāo),垃圾回收(自動的),代碼的簡潔性,以及整齊的縮進是Python其他的顯著的特點。
Python在金融中的應(yīng)用
  在過去的十年里,隨著自動化技術(shù)的出現(xiàn),科技最終成為杰出的金融機構(gòu),銀行,保險和投資公司,股票交易公司,對沖基金,券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman 報告,與2013年相比,銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預(yù)計在2020年,一年的金融服務(wù)的技術(shù)成本將達到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護和不斷升級的時候,一些著名的銀行雇傭一些開發(fā)者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢
  Python的語法很容易實現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學(xué)計算,每個數(shù)學(xué)語句都能轉(zhuǎn)變成一行Python代碼,每行允許超過十萬的計算量。
  沒有其他語言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué),Python精通于計算,以及數(shù)學(xué)和科學(xué)中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數(shù)字,序列和算法。比如SciPy庫,很適合用來做技術(shù)領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的計算,SicPy庫被很多工程師,科學(xué)家和分析人員使用。NumPy,也是Python的一個擴展,它可以很好地處理數(shù)學(xué)函數(shù),數(shù)組和矩陣。同時,Python也支持嚴(yán)格的編碼模式,因此,使它成為一個平衡的選擇,或者說方法。
  使用更少的人達到相同的結(jié)果以及實現(xiàn)其他編程語言不能實現(xiàn)的事,是Python首要的優(yōu)點。Python語法的精確和簡潔,以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯綜復(fù)雜的事務(wù)的唯一可靠的選擇。
Python用于分析學(xué)
  近年來分析學(xué)在數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、金融等領(lǐng)域獲得了突出的地位。應(yīng)用各種軟件組合起來進行數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)管理,以及數(shù)據(jù)分析,得出的結(jié)論用作商業(yè)決策,業(yè)務(wù)需求分析等等。分析學(xué)用于研究一個產(chǎn)品的市場效應(yīng),銀行的貸款決定,這些都只是分析學(xué)的冰山一角。它在大數(shù)據(jù),安全,數(shù)字和軟件分析等領(lǐng)域有很深遠的影響,下面是Python在分析學(xué)中的主要作用的一個延續(xù):
  在這個信息過載的世界,只有那些可以利用解析數(shù)據(jù)的優(yōu)勢來得出見解的人會獲益。Python對于大數(shù)據(jù)的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發(fā)的很多工具都是基于Python來約束大數(shù)據(jù)塊。分析師們會發(fā)現(xiàn)Python并不難學(xué),它是一個強有力的數(shù)據(jù)管理和業(yè)務(wù)支持的媒介。
  使用單一的語言來處理數(shù)據(jù)有它的好處。如果你以前曾經(jīng)使用過C++或者Java,那么對你來說,Python應(yīng)該很簡單。數(shù)據(jù)分析可以使用Python實現(xiàn),有足夠的Python庫來支持?jǐn)?shù)據(jù)分析。 Pandas是一個很好的數(shù)據(jù)分析工具,因為它的工具和結(jié)構(gòu)很容易被用戶掌握。對于大數(shù)據(jù)來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,Python也因為它的“開發(fā)人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個數(shù)據(jù)科學(xué)家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
  除了Python在數(shù)據(jù)分析中那些很明顯的優(yōu)點(易學(xué),大量的在線社區(qū)等等)之外,在數(shù)據(jù)科學(xué)中的廣泛使用,以及我們今天看到的大多數(shù)基于網(wǎng)絡(luò)的分析,是Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得以廣泛傳播的主要原因。
  不論是金融衍生品還時大數(shù)據(jù)分析,Python都發(fā)揮了重要的作用。就前者而言,Python能夠很好地和其它系統(tǒng),軟件工具以及數(shù)據(jù)流結(jié)合在一起,當(dāng)然也包括R。用Python來對大數(shù)據(jù)做圖表效果更好,它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預(yù)測分析和統(tǒng)計分析。據(jù)福布斯2016年報道,與歷年相比,Python相關(guān)的大數(shù)據(jù)招聘需求同比上漲96.9%。
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