Python語言是現(xiàn)在很廣泛的變成語言之一，也是AQF量化中的基礎(chǔ)的語言，所以應(yīng)用到這個變成語言的地方有很多，可能不僅僅是AQF，所以小編在這里為大家介紹幾個現(xiàn)在很流行的Python數(shù)據(jù)分析庫。

Python是當今應(yīng)用很廣泛的編程語言之一，以其效率和代碼可讀性著稱。作為一個科學(xué)數(shù)據(jù)的編程語言，Python介于R和java之間，前者主要集中在數(shù)據(jù)分析和可視化，而后者主要應(yīng)用于大型應(yīng)用。這種靈活性意味著Python可以作為一個單一工具來匯集整個工作流。也就是說Python本身是被允許擴充的，并非所有的特性和功能都集成到語言核心中。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C 、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內(nèi)。

Python往往是開發(fā)人員的首選。他們往往需要在工作中應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)或數(shù)據(jù)分析，或者需要與Web應(yīng)用程序交互。特別是，Python在機器學(xué)習(xí)中的地位，它的機器學(xué)習(xí)庫和靈活性的結(jié)合使得Python非常適合開發(fā)復(fù)雜的模型并可以直接在應(yīng)用中直接使用。

Python的很大特色之一是其極廣泛的程序庫（library）。程序庫（library）是一個可供使用的各種標準程序、子程序、文件以及它們的目錄等信息的有序集合。一組有效的庫可以使開發(fā)人員在不重寫多行代碼的情況下編寫復(fù)雜多任務(wù)代碼。在本文中，筆者將向您介紹一些在量化金融中很流行的數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫。

本數(shù)據(jù)分析庫文件

這些是將Python從通用編程語言轉(zhuǎn)換為強大的數(shù)據(jù)分析和可視化工具的基本庫，是建立專業(yè)化工具的基礎(chǔ)。

NumPy是Python中科學(xué)計算的基礎(chǔ)庫，許多庫使用NumPy數(shù)組作為它們的基本輸入和輸出。簡而言之，NumPy為多維數(shù)組和矩陣引入對象，允許開發(fā)人員在對這些數(shù)組矩陣上執(zhí)行高級數(shù)學(xué)和統(tǒng)計功能時盡可能地減少代碼的書寫。

SciPy是在NumPy的基礎(chǔ)上添加一系列算法和高級指令來構(gòu)建和可視化數(shù)據(jù)。這個軟件包括計算積分函數(shù)，求解微分方程，優(yōu)化等等。

Pandas增加了用于金融、統(tǒng)計學(xué)、社會科學(xué)和工程的實際數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具。Pandas可以很好地處理不完整的、混亂的和未標記的數(shù)據(jù)（即在現(xiàn)實世界中可能遇到的數(shù)據(jù)類型），并提供用于成形、合并、改造和切片數(shù)據(jù)集的工具。

IPython擴展了Python的交互式解釋器的功能，它提供了一個增強的交互式外殼程序，增加了富媒體（Rich Media）、程序腳本、制表符和歷史指令的檢索。它也作為你的程序的一個嵌入式的解釋器，用于程序調(diào)試。如果你曾經(jīng)使用過Mathematica或Matlab，那你應(yīng)該會對IPython感到滿意。

matplotlib是創(chuàng)建2D繪圖和圖形的標準Python庫。它的級別很低，這意味著它比起那些更高級的庫需要更多的命令來生成漂亮的圖形。然而，matplotlib具有靈活性，只要有了足夠的命令，你就可以用matplotlib制作任何類型的圖形。

機器學(xué)習(xí)庫

機器學(xué)習(xí)位于人工智能和統(tǒng)計分析的交叉點。通過使用真實數(shù)據(jù)來訓(xùn)練計算機，我們能夠創(chuàng)造出更精確和更復(fù)雜的預(yù)測算法。下面的庫能夠賦予Python處理多個機器學(xué)習(xí)任務(wù)的能力，從執(zhí)行基本的回歸運算到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Scikit-learn在NumPy和SciPy上為普通的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)添加了一組算法，包括聚類、回歸和分類。作為一個程序庫，scikit-learn有很多優(yōu)勢。更重要的是，它是一個經(jīng)過精心提煉的庫，這意味著開發(fā)者不必在同一算法的不同版本之間進行選擇。它的強大和易用性使它深受許多數(shù)據(jù)密集型初創(chuàng)企業(yè)的歡迎，包括Evernote和Spotify等。

Theano使用NumPy類似的語法來優(yōu)化數(shù)學(xué)表達式。Theano與眾不同之處在于，它利用了計算機的GPU，以使數(shù)據(jù)密集型計算比單獨使用CPU快了近100倍。Theano的速度使得它對于深入學(xué)習(xí)和其他計算復(fù)雜的任務(wù)特別有利。

TensorFlow在機器學(xué)習(xí)中非常有名，由谷歌開發(fā)，是一個訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架。TensorFlow使用一個多層節(jié)點系統(tǒng)，允許您快速設(shè)置、訓(xùn)練和部署具有大型數(shù)據(jù)集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這使得谷歌能夠識別照片中的對象，或者在語音識別應(yīng)用程序中理解口語單詞。所以想要考AQF量化金融分析師的朋友們這些數(shù)據(jù)庫雖說不用我們?nèi)空莆眨敲恳粋€都了解還是沒錯的。

數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理庫

對于許多企業(yè)來說，他們所需要的數(shù)據(jù)不是被動收集的，而是必須從文檔或網(wǎng)頁中提取出來的。下面的工具是為各種相關(guān)任務(wù)設(shè)計的，從網(wǎng)站上挖掘有價值的信息，將自然語言轉(zhuǎn)換成可以使用的數(shù)據(jù)。

Scrapy用于創(chuàng)建蜘蛛機器人系統(tǒng)爬行和提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如價格、聯(lián)系信息和URL。Scrapy開始設(shè)計用于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘，也可以從API中提取數(shù)據(jù)。

NLTK是為自然語言處理（NLP）而設(shè)計的一套庫。NLTK的基本功能允許您標記文本，識別實體，并顯示解析樹，這些語句就像語句圖，揭示了詞性及其依賴性。從而你可以做更復(fù)雜的事情，如情感分析和自動摘要。

Pattern結(jié)合了Scrapy和NLTK的功能，用于網(wǎng)頁信息挖掘、NLP、機器學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)分析的解決方案。它的工具包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲；谷歌、Twitter和維基百科的API；以及文本分析算法，如解析樹和情感分析，只需幾行代碼就可以執(zhí)行。

繪圖與可視化庫

如果不能清晰地傳達給其他人，那么很好的和很復(fù)雜的分析是沒有意義的。接下來的這些庫建立在Matplotlib上，不管你試圖做什么樣的分析，都能使你輕松地創(chuàng)建更多的視覺上能引人注目和復(fù)雜的圖形、圖表和地圖。

Seaborn是一個基于Matplotlib上流行的可視化庫。首先你會發(fā)現(xiàn)，它的默認樣式比Matplotlib更加復(fù)雜。除此之外，Seaborn是一個更高級的庫，意味著生成某些類型的圖表更容易，包括時間序列圖等。

Bokeh在現(xiàn)代Web瀏覽器中使用JavaScript小部件實現(xiàn)交互式、可縮放的繪圖。Bokeh的另一個很好的特點是它有三個層次的接口提供給程序開發(fā)人員，從高層次的抽象，讓您快速生成復(fù)雜的情節(jié)，到一個低級別的視圖，提供很大的靈活性。

Basemap通過MatMattLIB的坐標將簡單地圖添加到MatPuttLB上，并將它們應(yīng)用到超過25個不同的投影上。庫葉進一步在BaseMax上允許創(chuàng)建交互式Web地圖，類似于由Bokeh創(chuàng)建的JavaScript部件。

NetWorkX允許您創(chuàng)建和分析圖表和網(wǎng)絡(luò)。它能工作于標準和非標準數(shù)據(jù)格式，這使得它特別有效和具有可擴展性。所有這些都使得NetWorx特別適合于分析復(fù)雜的社交網(wǎng)絡(luò)。