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图书介绍：《Python金融量化分析学习教程》
本书是有关Python在金融量化分析领域应用的一本从入门到精通类图书。全书分4篇共10章。
第1篇（第1~3章）简单介绍了Python的基础知识，包括数据类型、循环体、函数、类与面向对象，以及常用的标准库与扩展库；
第2篇（第4~6章）介绍了Python在金融量化交易中的应用，包括资产类别、衍生品等金融基础知识，数学与统计学基础知识，以及量化投资策略开发的一般化流程；
第3篇（第7、8章）介绍了Python在量化风险管理中的应用，包括风险类别的介绍、市场因子的模拟，以及投资组合优化；
第4篇（第9、10章）用5个实战案例具体演示了Python在金融量化分析中的应用。本书适合具备一定数学、金融、计算机基础及编程经验的专业技术人员阅读学习，也适合相关专业高年级本科生、研究生学习参考。
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本文梳理多个Python优质地理数据可视化工具，有的擅长交互、有的擅长学术研究、有的擅长商用地图展示。
Basemap
Basemap为地理空间数据可视化利器，偏学院派。
依赖PROJ.4C，为提供的经纬坐标指定basemap25个投影方式中的一类，每一类都有自己的优缺点，如下文代码中的projection='ortho'；
依赖Matplotlib，在PROJ.4C指定的投影方式中绘制海岸线、河流线和政治边界线；
依赖GEOS，将海岸线、河流线和政治边界线裁剪至目的区域；
Basemap创建以来，为了满足地球科学、海洋学、气象学等领域科学家的需求，功能日益强大。但是，自2016年起，Cartopy开始接管了Basemap，至2020年8月7日，后者停止维护，大部分功能转移到Cartopy下，Basemap依旧可以使用，但是安装起来有点麻烦。
# 下载源码：https://github.com/matplotlib/basemap/releases/
#解压
tar -zxvf basemap-1.2.2rel.tar.gz
#修改配置
cd basemap-1.2.2rel/geos-3.3.3/
export GEOS_DIR=/usr/local
./configure --prefix=$GEOS_DIR
make #这一步时间有点久，出现好多warning，
make install
cd ../
python setup.py install
举个栗子，我们生活的蓝色星球全貌，
import pyproj
import geos
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# Basemap依赖pyproj和geos，三者一起导入，不然报错
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(dpi=150,figsize=(6,6))
m = Basemap(
projection='ortho', #指定投影方式ortho
lat_0=0,
lon_0=140, #设置投影中心
resolution=None #设置分辨率
)
m.bluemarble(scale=0.5) #设置蓝色弹珠 (The Blue Marble)背景
plt.show();
深入学习：https://matplotlib.org/basemap/index.html
Folium
Folium是Python数据处理优势和JavaScript地图库Leaflet.js地图可视化优势的完美结合，二者结合后即可绘制优美的交互式地图。「小科普：Folium和Leaf都有叶子的意思，这可能是Folium名称的由来～」
一些栗子～
import folium
whm = folium.Map(
location=[30.5538, 114.31589], #武昌区经纬度
zoom_start=10, # 默认放大倍数
)
folium.Marker( #添加位置标示
location=[30.5538, 114.31589],
popup="❤️武汉",
icon=folium.Icon(color="#ba2f2a", icon="info-sign"),
).add_to(whm)
folium.CircleMarker( #圈地
location=[30.5538, 114.31589],
radius=100, #圈半径
color="#c72e29",
fill=True,
fill_color="#c72e29",
).add_to(whm)
folium.Marker(
location=[30.34653, 114.27001],
popup="❤️",
icon=folium.Icon(color="blue", icon="info-sign"),
).add_to(whm)
folium.CircleMarker(
location=[30.34653, 114.31001],
radius=100,
color="#01a2d9",
fill=True,
fill_color="#01a2d9",
).add_to(whm)
whm
再举个栗子，Heatmap，
# Heatmap
import numpy as np
import folium
from folium.plugins import HeatMap
data = (np.random.normal(size=(50, 3)) * np.array([[1, 1, 1]]) +
np.array([[39.904989, 116.4052859, 1]])).tolist()
m = folium.Map([39.904989, 116.4052859], zoom_start=6)
HeatMap(data, radius=20).add_to(m)
m
MinichartsMarkerImageOverlaychoroplethHeatmap with timeMiniMap除此之外，Folium还有很多的插件，如draw深入学习：http://python-visualization.github.io/folium/index.html
Echarts/pyecharts
pyecharts擅长商业交互可视化，地图是其重要一部分，有大量demo，代码拿来即可用。快速入门