地图可视化是数据分析中常用的场景，比如做轨迹分析、区域分布分析、地理空间分析等，都会用到地图可视化，通过地图的可视化表达能非常清晰的展现数据在地理空间上的分布。这里推荐3个我常用的地图可视化分析工具，可视化分析和渲染能力都非常的强大。其中有依赖Python的第三方可视化库-Basemap，还有基于web的可视化工具-Kepler.gl，也有独立的BI可视化软件-Tableau。

我们知道AI主要是基于机器学习、深度学习、神经网络等技术，因此对计算、算法要求很高，需要专业的AI库来支持开发，比如谷歌的Tensorflow、Facebook的Pytorch和Caffe、百度的PaddlePaddle等等，还有像numpy、scipy等底层计算库，是AI训练不可或缺的工具。这是表面上的原因，而深层次的原因是python足够简单易用，具有胶水属性，且跨平台通用性好，为融合Ai工具

yfinance可以获取股票历史价格数据（包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）、实时价格数据等，你可以选择不同的时间尺度来获取数据，如日线、周线、月线等。它支持股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等多种金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据的获取。Tushare数据种类比较丰富，涵盖股票市场数据（包括A股、港股、美股等）、期货、基金、债券、外汇、行业大数据、数字货

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在金融分析和量化投资领域，Python已成为最受欢迎的编程语言之一。这主要归功于其丰富的库和框架，它们提供了处理和分析金融数据所需的工具，而且还有大量免费实时的金融股票数据供你分析研究。以下是六个最常用的Python金融数据接口库，有国内也有国外的，它们各自具有独特的功能和优势。

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DeepSeek前脚刚发布R1模型，又赶在大年三十发布了最新的多模态大模型Janus-Pro-7B，支持理解生成图片，这可能又是一个爆炸性的产品，要知道R1已经在海内外火的一塌糊涂，让英伟达股票大跌10%以上，连ChatGPT都回应：排名变化也许是暂时的。Janus-Pro-7B是在Janus（24年11月发布）基础上升级的，并非全新产品，这一次优化了训练策略，扩大了训练数据，模型规模也更大，因此

基于当前跨境电商的现状，精准数据采集和分析已经是行业内绕不开的门槛，亮数据提供的代理和采集方案能极大地节省开发成本，其实是高性价比的选择，再结合DeepSeek的AI功能，能轻松搞定数据系统设计和开发，对于中小团队非常受用。据了解，现在亮数据是有促销优惠的，首充多少送多少，相当的划算！

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