1樓：小法
從物件導向oo的概念來講，物件是類的一個例項。在python裡很簡單，物件就是變數。 class a:
myname="class a" 上面就是一個類。不是物件 a=a() 這裡變數a就是一個物件。
它有一個屬性（類屬性），myname，你可以顯示出來 print a.myname 所以，你看到一個變數後面跟點一個小數點。
如何快速上手使用python進行金融資料分析
2樓：匿名使用者
所說所有的變數都是物件。 物件在python裡，其實是一個指標，指向一個資料結構，資料結構裡有屬性，有方法。
從物件導向oo的概念來講，物件是類的一個例項。在python裡很簡單，物件就是變數。
class a: myname="class a" 上面就是一個類。不是物件 a=a() 這裡變數a就是一個物件。
它有一個屬性（類屬性），myname，你可以顯示出來 print a.myname 所以，你看到一個變數後面跟點一個小數點。
金融資料分析用python還是r還是matlab好？
3樓：匿名使用者
matlab和python哪個更適合金融領域的資料分析
4樓：
現在分析全線轉r/python，未來有可能上julia。
別問為什麼不用matlab了。r/python組合好處在於開源，資料workflow相當容易搭建起來，另外背靠學術界，有相當多的新統計工具可以試。說r速度慢根本不是問題，機器好一點就行了。
超大型的資料甚至可以跑r/hadoop。
matlab的完全就不能比。
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另外說在「工程上matlab有而r/python沒有」我覺得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning來說。python上有theano/pylearn2/對接caffe，matlab的deep learning我目前只知道一個toolbox。
舊的工具r/python上也不缺。
另外我看有答案把matlab能直接傳送交易訊號作為matlab賣點。我覺得貴司策略和交易是不是定位不太清晰。為了保證可靠的效能和策略管理的便利性，我想除了個人投資者沒有人會選擇開著matlab下單。
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