python金控大数据库，python金融大数据挖掘与分析全流程详解

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在Python日常生活中,会遇到哪些类型的数据源或数据类型?

python的数据类型有：数字类型、布尔类型、字符串类型、列表和元组类型、字典类型。数字类型 Python中的数字类型包含整型、浮点型和复数类型。布尔类型布尔类型是特殊的整型，它的值只有两个，分别是True和False。

Python中常见的数据类型有以下几种：数字类型（Numeric Types）：包括整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）等。字符串类型（String Types）：包括字节串（bytes）和普通字符串（str）两种。

浮点型浮点数大家在生活中也比较常见，例如5，237这种由整数和小数两部分组成。浮点数还可以通过科学计数法表示。例如6e5，26e-2等，浮点数的数据类型为float。

list 即列表类型，list的数据项可以是不同类型，其各个元素也可以改变，list是使用[]方括号包含各个数据项，+多个列表进行合并成一个列表*列表重复输出多次in某个项是否在列表中，可对列表项进行添加、修改、删除。

python 的 6 种数据类型：数字(Number)，布尔值(Boolean)，字符串(String)，元组(Tuple)，列表(List)和字典(Dictionary)。计算机的计算基础是二进制，所以任何一个计算机语言都会有这么一个数据类型。

1、现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

2、用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。

3、Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。

第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。

Python 的可扩展性体现为它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。

第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。

)Python可扩展性强Python的可扩展性体现在它的模块，Python具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库覆盖了文件I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。

1、python可用的数据库非常多，在这里就介绍两种最常用的数据库。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。

2、fetchone()方法可以帮助我们获得表中的数据，可是每次执行cur.fetchone() 获得的数据都不一样，换句话说我没执行一次，游标会从表中的第一条数据移动到下一条数据的位置，所以，我再次执行的时候得到的是第二条数据。

3、数据可视化库： Matplotlib 第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。

4、、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。

5、matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

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