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于 2013年11月18日
其中里面有金融方面的数据分析,python在这方面的书籍是非常的稀少的,可以说是一个很大的弥补,介绍了很多强大的库。
其实我们并非用R或者其他的现成的SPSS,SAS来做数据分析,python本身就是一个很强大 的库,完全可以实现很多业务逻辑的上的数据分析。
这本书里面包含了一少部分金融方面的讲解。可以说是python书籍在金融方面的一个开端把。我希望我可以认真学习和研究,回头有能力写一本关于《用python做金融量化交易》方面的实实在在关于金融方面的书籍。
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于 2017年3月28日
不知道为什么很多人给高分,居然还是销量排名第一!里面的编程很多都运行不出来,也不是不能运行,就是会各种报错,你需要想办法去解决,这样很容易陷入枯燥无味的给作者纠错的过程中,从而失去学习的爱好。对于初学者,也并不合适。所以,非常奇怪,为什么是购买量第一。
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于 2016年12月7日
如果直接去看pandas的manual,或者pandas网站上的东西,难免会陷入细节。因为最初,是很难知道哪些是更重要的知识点。本书对作者认为的重点做了详细的示范,偶尔会有作者或译者的理解。翻来覆去的看几遍后,发觉这些作者或译者的理解对理解pandas很有帮助。虽然本书有点跟不上pandas的步伐,但不妨碍在学习完本书后,再去pandas网站上学习更新的部分。而且看电子版很好,可以复制/查找。比纸质书方便多了。
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亚马逊官方评论了以下评论
于 2016年9月27日
PC上这本书的Kindle版本搜索功能有问题,无法搜到任何东西。在Kindle上和手机上正常。
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于 2017年3月18日
书不错,正在学习中,给五星
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于 2017年3月25日
基本的python入门数据分析教程
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于 2015年8月21日
通篇就是numpy,pandas,ipython,matplotlib几个库的应用介绍,还不如直接看这几个库的手册。
书中几乎没有包含任何工程实用经验,
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于 2015年12月17日
一开始买过一些类似电子书,比较枯燥。

这本书写的很详细,通俗易懂,大有收获。里面实例很多,看的时候需要耐心。
代码网上都有下载,我这ie有点问题,notebook代码不能用,还好解决了。

同时买了一本金融大数据分析,可能超过能力范围了,看得云里雾里
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于 2017年3月24日
里面讲了Numpy、pandas和matplotlib,基础点基本都有,不过不够深入。我是从一些论坛、豆瓣知道这本书的。要努力学习了。
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于 2014年6月21日
内容好,翻译也好。措辞简单但不简练,没有使用高级的 python 语法,因此学这本书只需要基本的 python 知识,windows 平台下的集成环境建议使用 winPython,python(x,y) 好像已经停更了。请一定使用 IPython Notebook!单论书的话大约 4 星,但出现的时机加成了一星。
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