本書從初學者的角度出發，通過通俗易懂的語言，詳細介紹了機器學習、NLP自然語言處理（聊天機器人設計）、網絡爬蟲等應用知識，書中所有知識點都結合具體實例進行講解，可以使讀者輕松領會 Python 程序開發的精髓，讓零基礎的讀者輕松跨入編程領域。本書適合Python語言零基礎的學生、以及從事數據建�？蚣芎团c機器學習、NLP自然語言處理、網絡爬蟲應用開發的人員閱讀。
何戰軍：擅長Visual FoxPro、C++、Python等多種計算機語言，能開發各種平臺應用程序，曾開發的“DCS生產管理系統”獲陜西省科技進步二等獎，精通編寫大智慧、通達信等股票軟件的指標公式，曾出版《如何組裝多媒體電腦》《看盤秘籍》等圖書。零基礎搭建量化平臺讀者群QQ號: 5001921。 楊茂龍：中國人民公安大學法學學士，上海交通大學軟件工程碩士。在從警期間，獲得二等功一次，三等功兩次，嘉獎兩次，先后承擔四項部級技術革新項目，承擔并研發了VR仿真訓練系統。自2009年開始，先后使用C#和Python獨立開發多款私募基金公司數據分析軟件和套利交易軟件。擅長大數據系統搭建、建模分析及交易策略回測。曾參與合著《MXNet神經網絡與量化投資》一書。 何天琦：西安交通大學錢學森學院物理試驗班，曾參加過多次計算機建模比賽，精通Python程序開發與量化投資分析。
目 錄
第1章 準備工作 1
1.1 Python簡介 1
1.2 Python安裝 3
1.3 Pip包管理工具 13
1.4 Python常用開發工具安裝 19
1.5 Python集成開發環境Spyder的使用 23
第2章 Python的語法知識 28
2.1 Python語言與其他語言對比 28
2.2 Python編程基礎 31
2.3 Python的賦值語句 35
2.4 Python的輸入語句和輸出語句 40
2.5 Python程序流程控制語句 44
2.6 import語句 51
第3章 Python的數據與運算 59
3.1 Python的數據類型 59
3.2 運算符及優先級 70
3.3 數值運算 83
3.4 字符串及相關操作 91
3.5 列表及相關操作 102
3.6 集合及相關操作 110
第4章 自定義函數、類和作用域 120
4.1 Python的自定義函數 120
4.2 Python的類 132
4.3 Python的作用域 146
第5章 NumPy庫與多維數組 153
5.1 NumPy的簡介 153
5.2 NumPy庫的安裝和使用 154
5.3 ndarray數組元素的數據類型 158
5.4 ndarray數組的索引、切片和轉置 160
5.5 NumPy通用函數 166
5.6 ndarray數組文件的保存和讀取 168
第6章 Pandas庫與數據處理 171
6.1 Pandas安裝和使用 171
6.2 Pandas數據結構 172
6.3 股票數據使用 174
6.4 DataFrame數據操作 179
6.5 DataFrame無效值 193
6.6 DataFrame索引操作 194
6.7 DataFrame數據的追加與合并 196
6.8 DataFrame數據的保存和讀取 199
6.9 DataFrame運算 206
6.10 DataFrame數據畫線 208
6.11 仿通達信大智慧公式指標KDJ 210
第7章 Matplotlib模塊 217
7.1 Matplotlib的使用 217
7.2 有關Pyplot顯示的方法 233
7.3 Pyplot常用繪圖方法 236
7.4 共享x坐標軸畫圖 239
7.5 繪制K線圖 241
第8章 Tkinter模塊 245
8.1 Tkinter的使用 245
8.2 Tkinter控件的屬性 250
8.3 Tkinter主窗口 260
8.4 Toplevel頂層子窗口 263
8.5 創建窗口菜單條 264
8.6 創建彈出菜單 266
8.7 控件的幾何布局管理方法 269
8.8 Tkinter常用控件 274
8.9 Tkinter的事件和綁定 299
8.10 Ttk控件 304
8.11 Tix控件 312
第9章 小白量化投資分析平臺 327
9.1 平臺整體功能的劃分 327
9.2 全局變量“HP_global” 329
9.3 全局變量初始化“HP_set” 330
9.4 本地數據及格式處理“HP_data” 332
9.5 公式基礎函數庫“HP_formula” 336
9.6 窗口容器庫“HP_view” 340
9.7 指標繪圖庫“HP_draw” 344
9.8 回測系統庫“HP_sys” 355
9.9 智能聊天對話系統“HP_robot” 364
9.10 策略編輯器“HP_edit” 369
9.11 總體框架構建模塊“HP_MainPage” 370
9.12 主程序模塊“HP_main” 388
第10章 分析回測與預測 390
10.1 投資分析方法 390
10.2 選股 390
10.3 擇時買入 396
10.4 持倉分析——賣點信號 406
10.5 操作策略 412
10.6 多只股票量化回測 416
10.7 深度學習預測股價 424
10.8 股票數據網絡爬蟲 428
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