1. 怎么用python计算股票
作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。
2. Python 数据分析与数据挖掘是啥
python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用CDA一站式数据分析平台，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。
如果你对于Python学数据挖掘感兴趣的话，推荐CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。点击预约免费试听课。
3. python怎么分析所有股票
在 Python的QSTK中，是通过 s_datapath 变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。
4. 学python能做什么
一、常规软件开发
支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
二、科学计算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
三、人工智能
在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
四、WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速搭建起可用的WEB服务。
五、网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
六、数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
5. Python培训完能够做数据分析类的工作吗
得看你培训Python的哪一部分内容
Python工作主要几大块
1 数据分析，这个是Python最主要的方向，也是比较难的方向
2 web ，这个是大众方向，所有语言都可以做，
3 数据采集与数据清洗， 这种工作就是低端的数据分析，但是烧脑程度低
6. 数据挖掘方向，Python中还需要学习哪些内容
老男孩教育Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
7. python数据分析师需要掌握什么技能
首先是基础篇
1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL（数据库）
我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
3. 统计学基础
数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
进阶阶段需要掌握的：
1、系统的学好统计学
纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）
定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）
决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）
树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）
数据库入门（数据模型、数据库设计）
预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）
数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）
优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））
大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapRece技术、大数据分析方法）
数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）
其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）
风险分析与运营分析的计算机模拟
软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）
2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助
8. python如何做数据分析
Python做数据分析比较好用且流行的是numpy、pandas库，有兴趣的话，可以深入了解、学习一下。
9. python对股票分析有什么作用
你好，Python对于股票分析来说，用处是很大的
Python，用数据软件分析可以做股票的量化程序，因为股票量化是未来的一种趋势，能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为，所以学好python量化的话，那么对股票来说有很大很大帮助