本章将介绍 Python 基础，包括如何为变量命名以及 Python 中的各类数据类型。

欢迎学习 Python 金融入门！

运行代码 vs. 提交答案

把 Python 当计算器

变量

创建数值变量

计算平均收入

数据类型

创建不同类型的变量

确定类型

组合数据类型

欢迎学习 Python

本章介绍 Python 中的列表，以及如何用它们来处理数据。

列表

在 Python 中创建列表

列表元素的索引

切片获取多个列表元素

嵌套列表

用嵌套列表整理股票数据

获取嵌套列表的子集

列表方法和函数

探索列表的方法与函数

使用列表方法添加数据

查找最高股价对应的股票

本章将介绍 Python 的库，重点讲解 NumPy 库及其在高效操作数组中的用法。

数组

创建数组

数组的逐元素运算

从数组中抽取子元素

二维数组与函数

创建一个二维数组

2D 数组子集

计算数组统计量

生成一段数字序列

用数组进行分析

谁高于平均值？

哪些公司属于医疗保健？

Python 中的数组

本章将介绍用于创建折线图、散点图和直方图的 Matplotlib 库。

Python 可视化

导入 matplotlib 和 pyplot

添加坐标轴标签和标题

同一图中的多条折线

散点图

直方图

直方图在金融中的应用有哪些？

数据是否服从正态分布？

比较两个直方图

添加图例

本章中，您将把课程中学到的所有技巧应用到 S&P 100 数据上。

数据集简介

数组与 NumPy

深入了解各个行业

筛选数组

汇总板块数据

绘制 P/E 比率

可视化趋势

P/E 比率的直方图

找出离群值

指出离群值的公司

S&P 100 案例研究

S&P 100 data

Course Glossary

Stocks data (II)

Stocks data (I)

金融行业广泛使用 Python 进行量化分析，从理解交易动态到风险管理系统。本课程将通过构建您的 Python 技能，带您分析金融数据。
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第一章将说明 Python 与金融为何天然契合。随后，您将学习 Python 基础，如打印输出、执行计算、理解数据类型以及创建变量。
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接着，您将学习 Python 中的列表和数组，并了解如何用它们处理数据。您将使用 NumPy 和 Matplotlib 库来操作并可视化数据。
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最后，您将以 S&P 100 数据集为例，完成一次基于 Python 的金融分析。您会运用所学技能来筛选列表、汇总行业数据、用直方图绘制市盈率、可视化金融趋势，并识别离群值。
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在课程结束时，您将自信掌握 Python 基础与实用的金融分析技能。这些技能在金融行业中十分受重视，可用于解决量化金融问题。本课程属于我们的 Finance Fundamentals in Python 学习路径，适合希望进一步学习金融方向 Python 的学习者。

视频包含实时字幕，您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。

课程术语表位于右侧的资源区域。

要获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格测评中达到 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入测评。

<h2>学习金融领域的 Python 基础知识</h2>
金融行业广泛使用 Python 进行定量分析，涵盖从理解交易动态到风险管理系统的各个方面。 这门课程将通过提升你的 Python 技能，教你如何分析你的财务数据。
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<h2>使用 Python 包处理和可视化数据</h2>
第一章解释了Python与金融如何相辅相成。 然后你将学习 Python 基础知识，例如打印输出、进行计算、理解数据类型以及创建变量。
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接下来，你将学习 Python 中的列表和数组，探索如何利用它们处理数据。 您将使用 NumPy 和 Matplotlib 包来处理和可视化数据。
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<h2>使用 Python 进行财务分析</h2>
最后，你将通过对 S&P 100 数据集进行 Python 金融分析来完成这门课程。 在这里，你将运用 Python 技能筛选列表、汇总行业数据、用直方图绘制市盈率，并可视化财务趋势以及识别异常值。
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课程结束时，你将对自己的基础 Python 技能和实用的金融分析技能充满信心。 这些技能在金融行业中备受青睐，可用于解决量化金融问题。 这门课程是我们 Python 金融基础学习路径的一部分，非常适合希望深入学习 Python 在金融领域应用的人士。

提升Python技能以促进金融职业发展，学习列表、数组和数据可视化以掌握财务分析。

Python 金融入门

提升 Python 技能，助力你的金融职业发展。 学习如何使用列表、数组和数据可视化来掌握财务分析。

欢迎学习 Python 金融入门！

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