① python股票行情用什麼資料庫
內置sqlite庫，其他資料庫需要自己安裝，常用的都支持 mysql
② python數據分析需要哪些庫
Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是對該第三方擴展庫的簡要介紹：
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理丟失數據。
合並流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）
Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：
•N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。
•可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。
•非常便於傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
#一般以np作為numpy的別名
import numpy as np
#創建數組
a = np.array([2,1,0,5])
print(a)
print(a[:3])
print(a.min())
a.sort()
b = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print(b*b)
3. Matplotlib
Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。
使用Matplotlib，可以定製所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。
Matplotlib有一套允許定製各種屬性的默認設置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotlib;有著科學計算工具包Scipy。
Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotlib能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴於Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy S Matplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，通過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的演算法。
Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
以上是對Python數據分析常用工具的簡單介紹，有興趣的可以深入學習研究一下相關使用方法!
③ 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。
④ python數據分析方向的第三方庫是什麼
1、Numpy
Numpy是Python科學計算的基礎包，它提供了很多功能：快速高效的多維數組對象ndarray、用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數、用於讀寫硬碟上基於數組的數據集的工具、線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成等。NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法和庫之間傳遞數據的容器。
2、Pandas
Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數。自從2010年出現以來，它助使Python成為強大而高效的數據分析環境。其中用得最多的Pandas對象是DataFrame，它是一個面向列的二維表結構，另一個是Series，一個一維的標簽化數組對象。Pandas兼具Numpy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫靈活的數據處理功能。還提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。
3、matplotlib
matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其他二維數據可視化的Python庫。它最初由John D.Hunter(JDH)創建，目前由一個龐大的開發團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其他的Python可視化庫，但matplotlib應用最為廣泛。
4、SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，它與Numpy結合使用，便形成了一個相當完備和成熟的計算平台，可以處理多種傳統的科學計算問題。
5、scikit-learn
2010年誕生以來，scikit-learn成為了Python通用機器學習工具包。它的子模塊包括：分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理等。與pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。
6、statsmodels
statsmodels是一個統計分析包，起源於斯坦福大學統計學教授，他設計了多種流行於R語言的回歸分析模型。Skipper Seabold和Josef Perktold在2010年正式創建了statsmodels項目，隨後匯聚了大量的使用者和貢獻者。與scikit-learn比較，statsmodels包含經典統計學和經濟計量學的演算法。
⑤ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼
內置sqlite庫,其他資料庫需要自己安裝,常用的都支持 mysql
⑥ Python數據分析庫有哪些
Python入職培訓的過程。
時間分為4周，全部自學，僅提供大綱。適用於Web方向：
1、Week1：讀完《簡明Python教程》，適應Python開發環境
2、Week2：寫個爬蟲，需要深入了解re、urllib2、sqlite3、threading，Queue等幾個模塊。需要用上多線程抓取，正則表達式分析，並發資源控制，重新開啟程序自動繼續抓取和分析
3、Week3：學習一種Web開發框架，推薦Flask、webpy之類的，學個資料庫介面如sqlite3，寫個簡單的web應用如博客
4、Week4：給產品做個小功能並走完測試和上線流程，各個時期是不同的
我在之前的幾家公司招聘工程師時，學過Python的其實較少。更常見的情況是人聰明，招來再學Python。就是按照如上流程。這個流程安排的挺輕松的，我找到的所有人都成功完成了這個流程。並且之後工作也很順利。
⑦ python數據分析需要哪些庫
python數據分析最重要的兩個基礎庫應該是numpy和pandas，這是學習數據分析方向入門的兩個必備庫，希望可以幫到你
⑧ python做數據分析需要哪些庫
常用的科學計算庫：numpy，pandas
正則表達式庫：re
⑨ 一般python用什麼資料庫比較好
盡量不要用Sybase，很難用。（不依賴Sybase的略過本答案即可）
* Python-sybase項目幾乎無更新。
* Bug多多。
* 暫時沒找到其他項目代替。
其實很多資料庫python都可以鏈接使用的，看你自己擅長使用什麼資料庫了，如果對資料庫什麼的不是很了解的話就用mongodb吧，配合pymongo很好使用的，當然其他的資料庫如mysql postgressql 等等都無壓力的。
⑩ Python學哪個資料庫
資料庫得根據業務需要來選擇。
關系型資料庫RDB:MySQL,Oracle,DB2,PGSQL等
非關系型資料庫NoSQL:Redis,Cassandra,Mongodb等
還有最近比較新的NewSQL