zwpython 史前故事
zw-ps:几年前d老文章了,现在依然有参考价值,特别是对于初学者。
参见:
zw公开课与哈佛、斯坦福MBA案例教学
TQ极宽量化·课程简介

伴随《零起点:Python大数据与量化交易》一书的出版,以及zwQaunt量化开源软件,zw-dat开源金融大数据项目的成功与普及,其背后的功臣,zwPython集成式Python开发平台,也逐渐被广大用户认可与接受。
今天,恰好是2016年圣诞节,回顾几年前的艰难抉择,非常庆幸选择了Python,选择了成功。
2012-2013年,是R语言最辉煌的时候,也是python2往Python3版本过渡的艰难时刻,真可谓是青黄不接。
那时,新一代数据分析神器pandas(潘达思),以及Python现代风格的数据可视化模块绘图plotly,seaborn都还在萌芽之中。
在当年的博文《2013年字库产业感悟及资料书单》(2013-05-16,http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220101dtvz.html),笔者曾经写道:
字王新一代智能字模sdk(zwPython前身),准备采用1-2k像素点阵的字模,数据处理量是256点阵的10-100倍,目前正在做前期规划,大体是以下三大框架:
:: matlab,无疑是首选,支持cuda加速,处理速度可以提升10-200倍,可以达到超算中心小型机的速度,可惜软件太大,2013的新版本,2张DVD,安装耗时,而且正版价格太贵。
:: r语言,是如今大数据的热选,是统计行业、精算师的photoshop,今年最小了的V3版,才50M,而且是免费开源软件,图像支持也不错,正在考察中
:: python无所不在,也是开源软件,而且有pythonXY,专业的python图像、数据处理计算整合包,开源的字库设计软件fontforge,主体模块,也是采用python编写的。问题是。python目前正处于2.0到3.0版本的大变迁时代,V3版python的语法虽然变动不多,但部分语句不兼容v2,是个大问题,pythonXY目前貌似采用的还是2.x版本,因为pythonXY集成的第三方数学模块太多了,全部升级到3.0版,估计至少是要3-5年。
目前正在恶补统计学基础,推荐几本漫画图解版本的,对于非统计专业的技术人员,设计师,无疑是大补。
字库设计与统计学,表面看毫无关系。
其实不然,数字化后的字模,是100%的纯数据处理,而数据处理,正是统计学的领域,也是r语言的拿手好戏。
以前字王的字模sdk,关于字型轮廓的间距模块,只涉及到:最短路径,绝对距离两种类型算法。
这次看过r语言,才发现,统计行业的间距模块,种类甚多,而且都有现成的模块:
基本距离、绝对距离、曼哈顿距离、欧氏距离、明氏距离、马氏距离、二值定性距离、



在《零起点:Python大数据与量化交易》一书的前言,笔者写到:
2014年,高盛、大摩的雅典娜和黑石计划都不约而同选择了Python作为金融行业的标准编程语言。
资本的力量是强大的,也是冷酷无情的。
2016年5月,《华尔街日报》报道,目前华尔街的三大编程语言是:C、Java与Python。其中,C与Java成为三大语言之一有两方面原因:一方面是由于历史积累,另一方面是系统架构设计的需要。而在应用领域Python更胜一筹,因为Python已经成为金融行业量化领域的标准编程语言。
至于后来的故事,已经为什么选择python作为首选开发工具,还可以参考笔者的另外一篇blog,
《大数据,why python》
http://ziwang.com/forum.php?mod=viewthread&tid=58&extra=page%3D1
回顾几年前的艰难抉择,笔者再一次庆幸,当时选择了Python,选择了成功。



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