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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于 python 金融大数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python金融大数据分析的解答，让我们一起看看吧。

（图片来源网络，侵删）

Python语言中为什么同时提供整数和浮点数俩种数据类型？
python后端开发需要学什么？
Python获取股票数据？

Python语言中为什么同时提供整数和浮点数俩种数据类型？

Python同时提供整数和浮点数这两种数据类型是为了满足不同的计算需求。

整数数据类型适用于精确的计算，例如计数、索引等；而浮点数数据类型则适用于需要支持小数点后精度的计算，例如科学计算、金融计算等。

整数类型的变量可以节省内存空间，并且在处理大量整数计算时效果更好。

浮点数类型则提供了更高的计算精度和范围，可以进行更加精细的计算。同时提供这两种数据类型，使得程序员能够根据实际需求选择合适的数据类型，从而更加高效地完成任务。

python后端开发需要学什么？

第一阶段：Python语言基础

主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。

第二阶段：Python语言高级

主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

第三阶段：Python　web开发

主要学习HTML、CSS、J***aScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。

第四阶段：Linux基础

主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

第五阶段：Linux运维自动化开发

主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

第六阶段：Python爬虫

主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

第七阶段：Python数据分析和大数据

主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八阶段：Python机器学习

主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

Python获取股票数据？

这里推荐一个包—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据，极大的降低他们的工作量，可以获取到国内大部分的股票数据，兼容python2.x和python3.x，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.下载安装tushare，tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包，所以必须要先安装这4个包，之后安装tushare，程序才能正常运行，安装命令“pip install 包名”，如下：

2.安装成功后，我们就可以测试一下这个包的使用了，tushare可以获取和分析的数据很多，包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻***数据等，下面我从这几个方面做一些简单地示例，主要代码和截图如下：

交易数据：主要用到get_hist_data这个函数，这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据，并且将得到的数据保存到一个excel钟，之后可视化了所有开盘价和收盘价，主要代码如下：

程序运行截图，数据已经成功保存到excel中，如下：

可视化后，绘制的图形如下：

注意：这里保存的文件不仅仅是excel，还可以是csv（to_csv函数）,json（to_json函数）,sql（to_sql函数）等任意一种。

投资参考数据：这里我获取了最新的10条利润数据，将获取的分红金额（每10股）进行可视化（柱状图），代码如下：

程序运行截图如下，获取到的数据如下：

可视化柱状图如下：

宏观经济数据：这里获取了近几年的国内生产总值，并将结果进行可视化显示，主要代码如下：

程序运行截图如下，获取的数据：

可视化后如下：

就介绍这3个例子吧，更多示例可以看看tushare******://tushare.org/index.html，有详细的介绍和示例，包括函数参数说明和函数返回值等，我这里就不详细介绍了，至于可视化这一方面，可以结合matplotlib，seaborn，pyecharts等可视化包来进行显示，生成的图表能更好看一些，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

到此，以上就是小编对于python金融大数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于python金融大数据分析的3点解答对大家有用。