Apache Arrow介绍

Apache arrow是高性能的，用于内存计算的，列式数据存储格式。PyArrow是apache arrow的python库，PyArrow与NumPy、pandas和内置的Python对象有很好的集成。它们是基于Arrow的C++实现。

Hello

SciPy是基于Python的一个开源库，用于数学、科学和工程计算。它建立在NumPy的基础上，提供了许多高级的数值计算功能，从而使得Python成为一个强大的科学计算环境。SciPy是科学计算中最重要的库之一，广泛应用于学术和工程领域，包括金融领域的量化分析和模型开发。

基本概念

matplotlib 是一个 Python 编程语言和其数值数学扩展包 NumPy 的绘图库。它提供了各种绘图工具，使得开发者可以绘制各种静态、动态、交互式的可视化图表。

为什么要用matplotlib？

1. 灵活性：matplotlib 提供了广泛的图表类型和样式选项

Matplotlib是Python编程语言中最广泛使用的绘图库之一，提供了一个强大的接口来创建各种静态、动态和交互式的图表和可视化。由于其灵活性和易用性，Matplotlib成为数据科学、工程、金融分析和量化研究中不可或缺的工具。

核心概念

Matplotlib是基于NumPy数

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末**一键克隆代码*

Numpy（Numerical Python）是Python语言中的一个核心库，它用于进行科学计算。Numpy提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。在金融领域，尤其是在量化分析和算法交易中，Numpy因其高效和易用性而广泛应用。

Numpy数组概念

Nump

主要作用

NumPy（Numerical Python的简称）是Python中用于处理数组、矩阵、数值计算以及高级数学函数的一个强大的库。在金融量化分析中，NumPy扮演着至关重要的角色，因为它提供了快速、高效的数值计算能力，适用于处理大量的金融数据。

NumPy的主要特点包括：

Numpy（Numerical Python）和Pandas两个库是Python编程语言中两个极其重要的库，尤其在数据科学、金融分析和量化投资领域。尽管它们在处理数据方面有所重叠，但各自设计的初衷和优势领域有所不同。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=5

https://bigquant.com/experimentshare/1e185519774149e6803c36f1e6ecb1e6

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导语

本文介绍数值分析的一大利器——Numpy

附件：Numpy介绍

[https://bigquant.com/experimentshare/3132bdddfa574e27b49a4bb1bea299ad](https://bigquant.com/experimentshare/

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数据导入部分使用了dai

[https://bigquant.com/codesharev2/6cfc9123-1ada-40b1-a96d-c84a27bfdadf](https://bigquant.com/codesharev2/6cfc9123-1ada-40b1-a96d-c84a27b

来源：elitedatascience编译：caoxiyang

导语

成千上万的数据科学新手会在不知不觉中犯下一个错误，你知道是什么吗？这个错误可以一手毁掉你的机器学习模型，这并不夸张。我们现在来讨论应用机器学习中最棘手的障碍之一：过拟合（overfitting）。

在本文中，

导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投

导语

“人工智能”概念日益兴起，“谷歌围棋程序AlphaGo全面碾压专业选手”类似新闻逐渐增多，人工智能时代已经来临。通过短文快速了解什么是人工智能。

人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，可以概括为

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策略案例

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导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

使用StockRanker模型

在模型训练之后即可看到模型可视化输出, 包括特征重要性、以及树的分支情况:

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=0

导语

线性回归模型的最大特点就是简单高效，本文将对线性回归做详细介绍。

简介线性回归

线性回归是衡量两个变量之间线性关系的一种建模技术。 如果我们有一个变量X和一个依赖变量X的变量Y，则线性回归可以确定哪个线性模型Y=α+βX能够最好地解释数据。 例如，我们考虑

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数据读取参考：

[https://bigqua