41 量化人的母语：Python为何能以97.12% 的占比成为量化领域绝对主流？

<p>97.12% 量化人都在用 Python！</p><p>但让这门 “量化母语” 真正落地的，是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%！不仅如此，他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算，Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单，两者缺一不可。</p><p>想避开空洞语法，直接掌握量化实战技巧？《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景，拆解源码、规避踩坑，现在<em><strong>仅需「99元」</strong></em>就能打通 “技术 + 业务” 壁垒，新手入门、职场提效都适配，快速拿捏量化必备核心技能！</p><p>【在这里找到我们】</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Ft3WlmABm0IgJycjWfPawlSjfnVj.jpg"/></figure><p>wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）</p><p>微信公众号：Quantide量化风云</p><p>小红书：Quantide</p><p>知乎：匡醍量化</p><p>bilibili：Quantide</p><p>【本期播客涉及的英文名词】</p><p>量化相关：alphalens、backtrader、tushare、akshare</p><p>数据类型：Panel Data（面板数据）、Series（一维数据）、 DataFrame（二维表格数据）</p><p>Pandas函数：DatetimeIndex、rank（）、.qcut()、drop_duplicates（）、fillna（）</p><p>Wes McKinney 撰写：《Python for Data Analysis》</p>