看了Python在金融行业中的应用，大数据分析实在太重要了！( 二 ) _科技

语法：语法与数学语法相当接近，例如参数赋值的方面。
翻译：每条数学或者算法语句一般都可以翻译为单行代码。
向量化：NumPy的强项之一是紧凑的向量化语法，例如，允许在单一代码行中进行 10 万次计算。这段代码可以用于或等交互式环境。但是，需要频繁重用的代码一般组织为所谓的模块（或者脚本），也就是带有.py 后缀的（文本）文件。本例的模块如下图所示，可以将其保存为名为 .py 的文件。
简单算法示例说明，的基本语法很适合为经典的科学语言二重奏——英语和数学来提供补充。在科学语言组合中添加能使其更加全面。
用于分析学
效率较为明显的领域之一是交互式的数据分析，对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。这些领域从、等有力工具和之类的程序中库获益良多。假设你是一位正在撰写硕士论文的金融专业学生，对标普500指数感兴趣，想要分析1年的历史指数水平，以了解指数在这段时间内的波动性，你希望找到证据证明这种变动性与某些典型的模型假设相反，
它是随时间变动而非固定。而且，应该对结果进行可视化，你要进行的主要的工作如下：
● 从网络上下载指数水平数据；
● 计算年化对数收益率的滚动标准差（波动率）；
● 绘制指数水平数据和波动性结果图表。
这些任务很复杂，在不久之前还被认为是专业金融分析师才能完成的。而在今天，即使是金融专业的学
生也可以轻松地对付这类问题。我们来看看具体的做法：

文章插图
导入 NumPy 和。导入并配置绘图样式和方法。pd.()可以读取远程或者本地存储的逗号分隔值（CSV）形式数据集。选取一个数据子集，删除NaN（非数值）值。显示关于数据集的一些元信息。以向量化的方式（在级别上“无循环”）计算对数收益率。得出滚动年化波动率。最后绘制两个时间序列。下图展示了这一简短交互会话所得到的图形化结果。
用几行代码就足以完成金融分析中的典型复杂任务：数据收集、复杂和重复的数学计算以及结果的可视化，令人觉得不可思议。从这个例子中可以看到，使整个时间系列的处理变得就像浮点数上的数学运算那样容易。
将这个例子转换到专业的金融环境中，可以看出金融分析师在应用提供高层次抽象的合适工具和库的时候，能够将焦点放在自身的领域上，而不用关心复杂的技术细节。分析师可以快速反应，几乎实时地提供宝贵的调见，确保自己比竞争对手先行一步。这种效率的提高很容易转换为可度量的财务效果。
除了在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是在数据分析领域得以广泛传播的主要原因另外，在数学和人工智能领域中也发挥着独特的优势。
关于学习指南
学好不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的学习资料，给那些想学习的小伙伴们一点帮助！
包括：激活码+安装包、 web开发，爬虫，数据分析，人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好！
所有方向的学习路线
所有方向路线就是把常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取）
学习视频600合集