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pandas基础 pandas介绍 Python Data Analysis Library pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入 了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型结构化数据集所需的工具。 pandas核心数据结构 数据 阅读全文
posted @ 2019-09-10 10:06
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排序 联合间接排序 联合间接排序支持为待排序列排序，若待排序列值相同，则利用参考序列作为参考继续排序。最终返回排序过后的有序索引序列。 案例：先按价格排序，再按销售量倒序排列。 复数数组排序 按照实部的升序排列，对于实部相同的元素，参考虚部的升序，直接返回排序后的结果数组。 插入排序 若有需求需要向 阅读全文
posted @ 2019-09-09 16:33
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摘要：
随机数模块(random) 生成服从特定统计规律的随机数序列。 二项分布（binomial） 二项分布就是重复n次独立事件的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。 二项分布可以用于求如下场景的概率的近似 阅读全文
posted @ 2019-09-09 14:56
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摘要：
什么是傅里叶变换？ 法国科学家傅里叶提出，任何一条周期曲线，无论多么跳跃或不规则，都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和。 傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）上的信号转变为频域（即频率域）上的信号，随着域的不同，对同一个事物的了解角度也就随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单 阅读全文
posted @ 2019-09-09 10:14
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有一个矩阵M，可以分解为3个矩阵U、S、V，使得U x S x V等于M。U与V都是正交矩阵（乘以自身的转置矩阵结果为单位矩阵）。那么S矩阵主对角线上的元素称为矩阵M的奇异值，其它元素均为0。 案例：读取图片的亮度矩阵，提取奇异值与两个正交矩阵，保留部分奇异值，重新生成新的亮度矩阵，绘制图片。 阅读全文
posted @ 2019-09-09 10:10
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对于n阶方阵A，如果存在数a和非零n维列向量x，使得Ax=ax，则称a是矩阵A的一个特征值，x是矩阵A属于特征值a的特征向量 案例： 案例：读取图片的亮度矩阵，提取特征值与特征向量，保留部分特征值，重新生成新的亮度矩阵，绘制图片。 阅读全文
posted @ 2019-09-09 09:46
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矩阵 矩阵是numpy.matrix类类型的对象，该类继承自numpy.ndarray，任何针对多维数组的操作，对矩阵同样有效，但是作为子类矩阵又结合其自身的特点，做了必要的扩充，比如：乘法计算、求逆等。 矩阵对象的创建 # 矩阵 import numpy as np #创建matrix对象(1) 阅读全文
posted @ 2019-09-06 13:06
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矢量化 矢量化指的是用数组代替标量来操作数组里的每个元素。 numpy提供了vectorize函数，可以把处理标量的函数矢量化，返回的函数可以直接处理ndarray数组。 numpy还提供了frompyfunc函数，也可以完成与vectorize相同的功能 案例：定义一种买进卖出策略，通过历史数据判 阅读全文
posted @ 2019-09-06 11:30
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符号数组 sign函数可以把样本数组的变成对应的符号数组，正数变为1，负数变为-1，0则变为0。 净额成交量（OBV） 成交量可以反映市场对某支股票的人气，而成交量是一只股票上涨的能量。一支股票的上涨往往需要较大的成交量。而下跌时则不然。 若相比上一天的收盘价上涨，则为正成交量；若相比上一天的收盘价 阅读全文
posted @ 2019-09-06 10:27
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数组的裁剪 数组的压缩 数组的累乘 加法/乘法通用函数 案例 除法通用函数 案例： 三角函数通用函数 numpy.sin() 一个方波由如下参数的正弦波叠加而成： 曲线叠加的越多，越接近方波。所以可以设计一个函数，接收曲线的数量n作为参数，返回一个矢量函数，该函数可以接收x坐标数组，返回n个正弦波叠 阅读全文
posted @ 2019-09-06 09:58
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