1、Python三剑客阅读顺序为Numpy，Pandas，Matplotlib因为Numpy与Padas都是基于数据本身进行操作，但不具备可视化能力，而Matplotlib能将数据进行可视化，更直观pandas和matplotlib区别的呈现出来，所以要先阅读前两个，而Numpy相对Pandas简单些，所以第一个阅读NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展这种工具可用来存储和处理大型pandas和matplotlib区别；可以将策略应用于实盘交易这通常需要使用交易API或第三方交易平台进行接口对接和交易执行综上所述，使用Python进行量化交易数据处理需要综合运用pandasnumpymatplotlib和seaborn等库，以及量化交易策略和交易平台接口通过这些步骤，可以有效地处理和分析量化交易数据，为交易决策提供依据；Python常用包NumPy数值计算pandas数据处理matplotlib数据可视化sciPy科学计算Scrapy爬虫scikitlearn机器学习Keras深度学习statsmodels统计建模计量经济NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPyPandas等数据处理和科学；数据分析离不开数据可视化，我们最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图1 PlotlyPlotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大，可以在线绘制很多图形比如条形图散点图饼图直方图等等。

2、Pandas Pandas 主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数Matplotlib Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库IPython IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分，是一个增强的 Python Shell，目的是提高编写测试调试 Python 代码的速度主要用于交互式数据处理和利用。

3、Matplotlib是用于创建静态动态和交互式可视化的Python库，以下是其用法介绍安装与导入使用pip install matplotlib安装，导入时一般使用import matplotlibpyplot as plt基本绘图折线图通过pltplotx， y绘制，如x = 1， 2， 3 y = 2， 3， 5 pltplotx， y还可添加标题；文章标题第五关 用pandas可视化股票数据 一知识点总结 11 画板与视觉元素 12 使用Matplotlib绘图 21 plot用于绘制线条 通常传入的是numpy的数组实际操作中，所有输入值都会转换为numpy数组22 添加文本于图上 未指明画板figure和子图subplot时，会默认创建figure1和subplot11123。

4、SciPy提供了科学计算的广泛支持，包括优化信号处理和图像处理功能，如图像平滑卷积和时频分析复习重点 熟练掌握Python编程基础，特别是缩进和包管理 深入理解NumPy和Pandas的核心功能，特别是数组操作数据结构和数据清洗 熟练掌握MatplotlibSeaborn和pyecharts进行数据可视化的方法 了解并掌握。

5、数据分析与科学计算 NumPy用于数值计算的核心库 pandas数据分析与处理的强大库 Matplotlib数据可视化库 SciPy科学计算库，提供多种数学和工程计算功能 scikitlearn机器学习库，用于数据挖掘和模型训练图像处理与计算机视觉 OpenCV计算机视觉库，提供图像处理和计算机视觉算法 Pillow；6Matplotlib处理数据可视化的包，利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatterx，y，系统自动建立坐标系，第二种使用plotx，y系统也是自动建立坐标系，plot函数默认画连线图比较，scatter比plot适合画散点图 7Pandas是一个为解决python数据分析而用的包，可以快速构。