02 2021 档案
摘要:# 一文掌握Pandas量化进阶 # 这节课学习Pandas更深的内容。 # 导入库: import numpy as np import pandas as pd # 制作DataFrame np.random.seed(10) period = pd.date_range('2017-1-1',
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摘要:# 2【PY从0到1】 一文掌握Pandas量化基础 # Numpy和pandas是什么关系呢? # 在我看来,np偏向于数据细节处理,pd更偏向于表格整体的处理。 # 要记住的pd内部的数据结构采用的是array,所以np是pd地基。 # 下面就让我们来看看pandas的基本使用方法。 # 导入库
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摘要:# 一文掌握Numpy量化 # 从这节课开始我们介绍量化中用的最多的数据分析库。 # Numpy中最重要的数据类型就是Ndarray。 # Ndarray中所有的数据结构要保持一致。 # 我们先导入库。 import numpy as np # 1> Numpy常用的基本属性 # .ndim 维度
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摘要:# 9 第九节 类 # 好,我猜读者的第一个灵魂拷问就是:类是什么? # 顾名思义,类就是具有相同特征的东西的集合。 # 比如手机,他有很多种类,但是都可以打电话,听音乐,玩游戏... # 那我们就把能实现这些功能的电子产品统一称为手机。 # 这就是一个类。 # 第二个灵魂拷问,我们为什么要创建类这
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摘要:# 8 第八节 几个重要函数 # 这一节我们介绍几个可以简化代码的函数。 # 其功能用最基本的语言是可以实现的。 # 但,目的是让代码看起来更简洁。 # 在讲常用函数之前,我们再添加一个列表解析的知识点。 # 我们想实现名字第一个字母大写,最初级的for循环是这么写的: g = ['fangfang
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摘要:# 7 第七节 函数 # 函数对于编程语言来说是一块重量级的内容。 # 他可以实现或者简化编写的代码。 # 编写好特定功能的函数后,就可以重复调用函数来完成任务。 # 下面我们就用函数的形式来封装前面学过的知识。 # 1> 简单的函数结构 def plus_plus():#< 这是函数名 ''' 运
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