㈠ python用什么软件
对于学习Python的小伙伴，首推的Pycharm。
首先，PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，
更酷的是，PyCharm支持IronPython。PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
其次是sublime text
Sublime Text 支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能，还拥有代码片段(Snippet)的功能，可以将常用的代码片段保存起来，在需要时随时调用。支持 VIM 模式，可以使用Vim模式下的多数命令。支持宏，简单地说就是把操作录制下来或者自己编写命令，然后播放刚才录制的操作或者命令。
Sublime Text 还具有良好的扩展能力和完全开放的用户自定义配置与神奇实用的编辑状态恢复功能。支持强大的多行选择和多行编辑。强大的快捷命令"可以实时搜索到相应的命令、选项、snippet 和 syntex， 按下回车就可以直接执行，减少了查找的麻烦。即时的文件切换。随心所欲的跳转到任意文件的任意位置。多重选择功能允许在页面中同时存在多个光标。
还有Jupyter, Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。
最后就是最基本的nopad++，最开始的时候是实用这款作为开发工具进行基础练习。
Notepad++是一套自由软件的纯文本编辑器。该软件以GPL发布，有完整的中文化接口及支持多国语言撰写的功能(采用万国码UTF-8技术)。它的功能比Windows中的记事本(Notepad)强大，除了可以用来制作一般的纯文字的帮助文档，也十分适合用作撰写电脑程序的编辑器。
建议在学习Python基础的时候还是多使用Python自带的IDLE。IDLE是开发python程序的基本IDE(集成开发环境)，具备基本的IDE的功能，是非商业Python开发的不错的选择。当安装好python以后，IDLE就自动安装好了，不需要另外去找。
㈡ python 时间序列模型中forecast和predict的区别
举例说明，2017.01.01-.017.12.31的周期为12的月度数据中，用ARIMA拟合得到模型model。
model.get_prediction(start='2017.09.01'）则得到用拟合模型计算出来的样本内2017.09.01-2017.12.31的预测值；
model.get_forcast(step=5)则得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；
注：
model.get_prediction也可做外推值的预测，设定好具体终止周期即可。
㈢ 怎样用python数据建模
最近，我从孙子（指《孙子兵法》——译者注）那里学到了一些策略：速度和准备
“兵之情主速，乘人之不及，由不虞之道，攻其所不戒也。”（《孙子兵法•九地篇》）无备为战之大患，有备无患，其乃至德也。（哈哈，译者自己写了这句，想必大家能明白。）
这与数据科学博客有什么关系呢？这是你赢得竞争和编程马拉松的关键。如果你比竞争对手准备得更充分，你学习、迭代执行的速度越快，那么你就取得更好的名次，带来更好的结果。
由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的Python专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。
预测模型的分解过程
我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由：
你有足够的时间投入并且你是无经验的（这是有影响的）
你不带有其它数据观点或想法的偏见（我总是建议，在深入研究数据之前做假设生成）
在后面的阶段，你会急于完成该项目而没有能力投入有质量的时间了。
这个阶段需要投入高质量时间，因此我没有提及时间表，不过我建议你把它作为标准的做法。这有助于你建立建立更好地预测模型，在后面的阶段的只需较少的迭代工作。让我们来看看建立第一个模型的剩余阶段的时间表：
数据描述性分析——50%的时间
数据预处理（缺失值和异常值修复）——40%的时间
数据建模——4%的时间
性能预测——6%的时间
让我们一步一步完成每个过程（每一步投入预测的时间）：
阶段1：描述性分析/数据探索
在我刚开始成为数据科学家的时候，数据探索占据了我大量的时间。不过，随着时间的推移，我已经把大量的数据操作自动化了。由于数据准备占据建立第一个模型工作量的50%，自动化的好处是显而易见的。
这是我们的第一个基准模型，我们去掉任何特征设计。因此，描述分析所需的时间仅限于了解缺失值和直接可见的大的特征。在我的方法体系中，你将需要2分钟来完成这一步（假设，100000个观测数据集）。
我的第一个模型执行的操作：
确定ID，输入特征和目标特征
确定分类和数值特征
识别缺失值所在列
阶段2：数据预处理（缺失值处理）
有许多方法可以解决这个问题。对于我们的第一个模型，我们将专注于智能和快速技术来建立第一个有效模型。
为缺失值创建假标志：有用，有时缺失值本身就携带了大量的信息。
用均值、中位数或其它简单方法填补缺失值：均值和中位数填补都表现良好，大多数人喜欢用均值填补但是在有偏分布的情况下我建议使用中位数。其它智能的方法与均值和中位数填补类似，使用其它相关特征填补或建立模型。比如，在Titanic生存挑战中，你可以使用乘客名字的称呼，比如：“Mr.”, “Miss.”,”Mrs.”,”Master”，来填补年龄的缺失值，这对模型性能有很好的影响。
填补缺失的分类变量：创建一个新的等级来填补分类变量，让所有的缺失值编码为一个单一值比如，“New_Cat”，或者，你可以看看频率组合，使用高频率的分类变量来填补缺失值。
由于数据处理方法如此简单，你可以只需要3到4分钟来处理数据。
阶段3：数据建模
根据不同的业务问题，我推荐使用GBM或RandomForest技术的任意一种。这两个技术可以极其有效地创建基准解决方案。我已经看到数据科学家通常把这两个方法作为他们的第一个模型同时也作为最后一个模型。这最多用去4到5分钟。
㈣ Python如何运用matplotlib库绘制3D图形
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线）以及3D文字等的绘制。
准备工作：
python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。
安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。
下面以实例进行说明。
1、3D表面形状的绘制
这段代码是绘制一个3D的椭球表面，结果如下：
2、3D直线（曲线）的绘制
这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线，结果如下：
3、绘制3D轮廓
绘制结果如下：
相关推荐：《Python视频教程》
4、绘制3D直方图
绘制结果如下：
5、绘制3D网状线
绘制结果如下：
6、绘制3D三角面片图
绘制结果如下：
7、绘制3D散点图
绘制结果如下：
㈤ 想用python建模，哪些包比较好用
1、 软件推荐：python
常用的量化软件有python、matlab、java、C++。从开发难度而言python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，先将策略开发出来，再用C重写也不迟。另外，从量化资源而言，python资源多于matlab，而且matlab是商业软件，python是免费的。因此我推荐大家用python。
使用python的话，最好下载一个anaconda。这个软件将常用的库都集成好了，免去自己安装的烦恼。下载地址：Download Anaconda Now!
python教程推荐这个网站：Table of Contents，只需要看第一部分就可以了。该教程不仅介绍了python,而且介绍了numpy,scipy,pandas,matplotlib等科学计算库。
2、 数据源推荐：tushare
Tushare支持的数据很全面，相比wind个人版量化接口，tushare更友好。因此推荐tushare。下载地址：TuShare -财经数据接口包
3、 量化框架：推荐使用量化平台
量化平台可以看成是一个已经搭建好的框架。用户只需添加一些自己的买卖条件，即可回测策略，免去了自己从无到有搭建基础框架的过程。
这里推荐一下咱们的京东平台。首先京东的数据和撮合机制还是很专业的，比如交易考虑到了涨停不能买、跌停不能卖的问题，另外京东在回测速度方面目前也具有优势。
以上是做量化的一些基础工具。另外根据策略类型的不同，也会用到一些其他工具。
㈥ python能做什么有趣的东西
python能做什么有趣的东西？下面给大家介绍35个Python实例：
1. Python3 实现图片识别
2. Python3 图片隐写术
3. 200 行 Python 代码实现 2048
4. Python实现3D建模工具
5. 使用 Python 定制词云
相关推荐：《Python教程》
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㈦ 怎么用Python数学建模
数学建模的重点是数学，不是计算机或编程语言，重点是要有强大的数学功底，及对欲建模问题的深刻理解和分析，计算机只是一个辅助工具。当你在数学层面对要建模问题分析清楚了，然后用计算机编程语言去把它表达出来即可。
选python 做这事还是不错的。python 是开源的，开源的东西生机勃勃，众人拾柴火焰高，全世界的编程高手都在为 python 增砖添瓦，目前官方(pypi.org)显示有10多万个第3方库，而且貌似每天以数百个新库的速度在增加，如此庞大的第3方库，几乎涉及各行各业各领域，你想做点什么事情，随便找找一般总有适合你的基础库别人已经做好了，你直接拿来用事半功倍。python 的庞大生态库，大概只有 java 可与之一拼了，其它没有哪种语言有这么庞大的库。python 在 tiobe 琅琊榜上稳步上升，目前已超越 C++排第3了。
你要做数学建模，以下这些基础库或许会用到：
numpy, pandas, scipy, matplotlib , sympy .....
更多的你自己去了解一下。
㈧ 数学建模python可以替代matlab么
python完全可以实现matlab矩阵运算的基本功能。
科学计算常用的包有这几个：
numpy：包含一些矩阵的运算
matplotlib：绘制各种各样的图标
scipy：拟合、傅里叶变换、处理音频文件各种各样不同的功能
pandas：处理表格式的数据
你最好能够了解这些包一些常用的函数
㈨ 如何用python把ARMA模型和GARCH模型结合起来
这个statsmodel的工具包我也在用，ARMA的p,q参数好像只能通过ACF\PACF图观察获得，GARCH主要是估计方差，你可以通过ARMA先预测收益序列，然后通过GARCH(1，1)用最大似然估计出GARCH的三个参数，最后就可以进行预测。
㈩ 如何使用Python迭代工具模型
这个getSequenceFromMask(...)没有什么用。 这里的‘#1’是abaqus cae内部的一种编号。不便记忆，而且在你添加feature改变geometry的时候，边的编号可能会改变。 建议你用findAt函数，按照空间坐标找边。 这样更有逻辑性。