Python进阶 数据挖掘-金融股票数据分析项目实战

2.6万
21
2020-04-07 15:30:51
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转载于 http://www.itheima.com/ matplotlib绘制折线图、 numpy基础、 pandas索引切片排序、 股票数据分析。
莫道桑榆晚,为霞尚满天
视频选集
(16/66)
26-1 01_课程介绍__
08:48
26-1 02_数据挖掘课基础课程定位以及目标__
01:12
26-1 03_jupyter使用于安装__
13:35
26-1 04_matplotlib的绘图架构__
17:16
26-1 05_温度的简单显示__
09:31
26-1 06_案例:城市温度显示-刻度、中文__
18:48
26-1 07_案例:城市温度显示-横纵坐标标签、标题、图例__
09:15
26-1 08_案例:城市温度显示-多个坐标系__
12:59
26-1 09_折线图的应用场景以及总结__
01:52
26-2 01_作业讲解__
12:55
26-2 10_电影票房对比:柱状图__
21:37
26-2 11_柱状图的应用场景__
01:35
26-2 12_案例:电影市场分布:直方图__
26:01
26-2 13_案例:电影排片占比:饼图绘制__
13:03
26-2 14_其它功能了解,总结以及作业__
09:38
26-3 02_每日目标、numpy介绍优势__
26:52
26-3 03_array的基本属性__
07:14
26-3 04_数组形状理解、自定义数据类型__
03:02
26-3 05_数组的创建__
23:24
26-3 06_正态分布理解__
17:38
26-4 07_案例:股票涨跌幅数据创建__
03:43
26-4 08_案例:股票数据的形状、类型、转换__
25:45
26-4 09_案例:股票数据的逻辑运算和统计运算__
28:01
26-5 10_数组的运算讲解、矩阵与数组的区别__
33:47
26-5 11_数组的分割与合并__
07:16
26-5 12_总结__
10:57
26-6 01_作业与复习__
08:09
26-6 02_pandas的数据结构__
27:13
26-6 02_pandas的索引修改操作__
19:09
26-6 03_series结构__
05:15
26-6 04_pandas切片操作与排序__
25:54
26-7 05_pandas统计运算__
11:05
26-7 06_案例:股票涨跌幅累计计算__
03:48
26-7 07_逻辑与算数运算__
14:54
26-7 08_pandas的文件读取__
30:43
26-7 09_案例:pandas的缺失值处理__
23:51
26-7 10_案例:股票涨跌幅的离散化处理__
23:29
26-7 11_总结__
02:52
26-8 01_pandas的哑变量矩阵合并__
04:23
26-8 02_合并__
10:48
26-8 03_交叉表与透视表__
18:35
26-8 04_交叉表与透视表__
06:48
26-8 05_分组与聚合__
15:24
26-9 06_金融市场基础知识__
21:44
26-9 07_股票的基础知识__
27:08
26-9 08_股票数据组成__
34:56
26-9 09_股票数据重采样__
21:34
26-9 10_除权数据介绍总结__
11:04
26-10 01_复习__
04:46
26-10 02_pandas时间序列分析__
15:33
26-10 03_pandas时间操作__
15:00
26-10 04_pandas生成时间序列__
14:41
26-10 05_移动平均线之SMA__
30:28
26-10 06_加权移动平均线与指数平滑移动平均线__
29:00
26-10 07_移动方差和标准差__
11:44
26-10 08_相关系数与散点图绘制分析结果__
33:45
26-10 09_平均线数据的保存__
08:22
26-11 02_投资技术的两种方法__
06:20
26-11 03_双均线策略以及MACD介绍__
37:54
26-11 04_MACD结果绘图__
07:54
26-11 05_编写MACD交易策略__
22:47
26-11 06_RSI指标分析以及结合MACD指标策略__
37:13
26-11 07_策略回测过程__
13:33
26-11 08_模拟交易过程__
09:19
26-11 09_模拟交易总结__
04:31
26-11 10_总结__
03:44
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